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¿Debería correr un experimento?

21952Puntos

hace 2 años

En Platzi cada semana estamos corriendo diferentes experimentos en la plataforma, sistemas de comunicación y procesos internos y externos que apoyan la interacción que se tiene con el producto. Todo esto con el fin de mejorar la experiencia de nuestros estudiantes.

Los experimentos son una herramienta fundamental en cualquier equipo de producto, especialmente para nosotros, los Product Managers, porque nos ayuda crear un equilibrio entre nuestros imaginarios; sobre las necesidades del usuario y lo que realmente ellos sienten o piensan. Al conocer los comportamientos de los usuarios, podemos tomar decisiones informadas que generen un gran impacto.

Pero, ¿Cuál es la mejor manera de correr un experimento? ¿Qué tipos de experimentos existen y cuál debería usar? ¿Cuáles son los principales errores que puedo cometer al generar un experimento?

En esta serie de artículos resolveremos estas y otras preguntas sobre el proceso de generar y validar un experimento. Empecemos por una de las cuestiones más importantes: ¿deberías correr un experimento para solucionar cualquier problema?

¿Cómo saber si debo correr un experimento?

En la industria se ha vuelto muy famosa la teoría de que deberías correr experimentos para cada ajuste que quieras hacer en la experiencia de usuario. Es algo recurrente en compañías como Facebook o Uber, quienes llevan a cabo cientos de pruebas simultáneas para medir el impacto de una solución antes de lanzarlas al público en general.

Sin embargo, por más popular que parezca, no deberías correr experimentos para todas las soluciones que quieras implementar. En cambio, una vez hayas identificado un problema u oportunidad relevante que merezca tu atención y que crees que tendrá un gran impacto en tus usuarios, sigue estas recomendaciones para validar si deberías generar una solución a modo de experimento.

1. Valida si tienes la infraestructura técnica necesaria para correr el experimento

En el mercado existen muchos software, como Google Analytics y Optimize, que te pueden ayudar a definir qué versión del experimento le debes mostrar a cada usuario y a garantizar que esta elección no va a tener ningún bias y será totalmente aleatoria.

Si no cuentas con estas herramientas y tu equipo no tiene el conocimiento necesario para hacer un desarrollo como este, te recomiendo que busques la manera de conseguirlas y aprender a manejarlas, porque debes garantizar que cuentas con un sistema de medición confiable que te ayudará a confirmar los resultados de tu experimento

2. Confirma que cuentas con una cantidad sustancial de usuarios en el segmento en donde deseas probar tu solución

No tener una cantidad importante de usuarios hará que tu experimento se deba correr mucho tiempo, por lo que no podrás obtener resultados rápidos.

  • 💡 Ten presente que entre menor cantidad de usuarios, mayor el tiempo que necesitarás para correr el experimento.

Esto quiere decir que si cuentas únicamente con 50 usuarios y necesitas respuestas rápidas, es muy probable que no llegues a resultados estadísticamente significativos, por lo que perderás tu tiempo al correr un experimento.

3. Asegúrate que tu solución sea pequeña y fácil de desarrollar

Si quieres trabajar en una solución que te llevará meses desarrollar, probablemente no valga la pena hacer un experimento. Con los experimentos buscamos precisamente probar si una solución nos ayudará a obtener los resultados que deseamos o no, por lo que si inviertes mucho tiempo desarrollando dicha solución y encuentras que el impacto es nulo o negativo, habrás desaprovechado tiempo de desarrollo que hubieras podido emplear en otras soluciones más relevantes.

  • 💡Considera a un experimento como una forma económica de aprender, procura siempre lanzar soluciones pequeñas y cuando confirmes que sí tienen impacto, podrás iterarlas y robustecerlas.

Ya evalúe mis opciones, ¿cómo debería empezar?

Una vez hayas validado todas estas opciones y estés seguro de que el problema que quieres solucionar puede adaptarse para un experimento, ten en cuenta los siguientes puntos:

1. Focaliza tu problema en un segmento de la plataforma o la experiencia de tu usuario

Para que un experimento sea fructífero debe ser enfocado y debes crear una hipótesis clara sobre qué variable X va a afectar la métrica Y, por lo que si usas muchas variables o diferentes comportamientos a impactar, no vas a lograr aislar los resultados y saber si el cambio que estás haciendo es productivo.

  • ☝🏽 Te doy un ejemplo de una hipótesis enfocada: Si dejamos únicamente un CTA en nuestra landing de bienvenida (variable X), vamos a aumentar las conversiones (métrica Y).

2. Selecciona la métrica principal que deseas impactar

Si bien la solución que quieres probar puede afectar varias áreas y métricas intermedias, al momento de analizar los resultados debes priorizar una métrica principal. Al momento de hacerlo ten en cuenta lo siguiente.

  1. Selecciona una métrica que esté directamente relacionada con un outcome de tu negocio, por ejemplo: conversiones, renovaciones, el uso constante de tu producto, etc.
  2. Procura que la métrica sea fácilmente medible y estable, es decir, que no tengas que esperar mucho tiempo para obtener resultados.
  3. Elige una métrica de la cual tengas información histórica, esto te ayudará en el futuro cuando tengas que definir la población objetivo de tu experimento

3. Selecciona el método estadístico para medir el impacto de tu solución

En futuros artículos te hablaré en detalle de los métodos más conocidos, pero en general son:

  • Método frecuentista
  • Método bayesiano.

Al elegir la manera en la que vas a correr tu experimento podrás planear mejor los resultados que vas a obtener y el tiempo que vas a necesitar para llegar a ellos.

4. Asegúrate de que el experimento y el problema que vas a tratar están alineados a la misión y visión de tu empresa

Si seleccionas correr un experimento para probar la solución a un problema que realmente no es relevante para tu organización, terminarás malgastado tiempo y dinero en resultados poco significativos, incluso si estos resultados son positivos.

Cada experimento tiene un costo, y tú debes garantizar que ese costo sea el mínimo posible, pero una de las formas más rápidas de aumentar el costo de tu experimento es corriéndolo sobre algo que realmente no va a tener un impacto en los objetivos de tu empresa.

Cuéntanos cuál ha sido tu experiencia con experimentos

Los experimentos son una excelente herramienta para encontrar resultados rápidos, pero si no se evalúan, ejecutan y miden adecuadamente pueden terminar siendo perjudiciales, pues te darán una falsa sensación de seguridad. En próximos artículos te explicaré sobre los errores más comunes que se comenten al momento de hacer experimentos.

De igual forma, en los siguientes artículos hablaremos sobre los tipos de experimentos, en qué casos emplear cada uno, cómo planearlos, ejecutarlos y medirlos. Cuéntanos en los comentarios si esta información ha sido de utilidad y si has tenido experiencia ejecutando experimentos en el pasado.

Adriana
Adriana
laurregom

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Haber sido parte de cada uno de los experimentos tanto de la App como en el feed, me da a entender que siempre están escuchado a los usuarios de la plataforma. Muchas gracias por el mejoramiento continuo e infinito!!!

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21952Puntos
2 años

Así es David, en Platzi estamos corriendo experimentos constantemente, me alegra que hayas caido en varios de ellos porque así eres parte del cambio. En próximas entregas les contaré más detalles de cómo planeamos, ejecutamos y medimos los experimentos que frecuentemente hacemos. Nunca Pares de Aprender!