¿Cómo priorizar ideas en experimentación?
La experimentación es un arte que parte de la diversidad de ideas. Sin embargo, no todas las ideas pueden ejecutarse al mismo tiempo. Entonces, ¿cómo decidimos cuáles ejecutar primero? Priorizar de manera efectiva es crucial para el éxito en la gestión de productos y experimentos. Para ello, existen diferentes métodos y frameworks que facilitan esta tarea.
¿Cuáles son los métodos para priorizar hipótesis?
Dentro del mundo del Product Management, se destacan varios frameworks de priorización, como los conocidos ICE y PXL. Estos frameworks nos ayudan a medir:
- Impacto: ¿Qué resultados esperamos de la ejecución de esta idea?
- Confianza: ¿Qué tan seguro estoy de que esta idea funcionará?
- Facilidad de implementación: ¿Qué tan fácil es llevar a cabo esta idea?
Un enfoque recomendado es el framework PXL, originario de CXL y Spiro, que asigna puntajes a tus hipótesis mediante preguntas clave. Esto ayuda a organizar y darle mayor posibilidad de éxito en la implementación de ideas experimentales.
¿Por qué personalizar los frameworks?
Aunque estos métodos pueden ser útiles, es esencial personalizarlos según las necesidades específicas de cada organización. Un aspecto que puede ser relevante para un negocio, puede no serlo tanto para otro. Así, el framework se convierte en un punto de partida y no en una verdad absoluta. Por ejemplo, las preferencias pueden variar según el volumen de tráfico disponible o los canales disponibles para el experimento.
¿Cómo influye el liderazgo en la priorización?
En algunas organizaciones, se asigna un valor adicional a las ideas propuestas por líderes o miembros de alta dirección, aunque podría parecer contradictorio. Este enfoque visibiliza que ninguna propuesta es infalible y permite al equipo madurar al entender que incluso las ideas de un CEO pueden fallar. Esta aceptación del error fomenta la cultura de experimentación, recordando que es importante elegir con cuidado las batallas a probar.
¿Cómo gestionar un roadmap de experimentación?
Un error común es planificar un roadmap de experimentos para seis o doce meses. Esto no es práctico ya que las prioridades y realidades cambian rápidamente. Un enfoque efectivo es crear un roadmap flexible, de máximo tres meses. Los experimentos realizados hoy determinarán aquellos en los que trabajaremos el próximo mes. Así que es esencial ser ágil y adaptable, manteniendo la flexibilidad como un principio fundamental.
¿Qué relación hay entre el producto y la experimentación?
La experimentación está intrínsecamente ligada al producto y su backlog. El backlog de experimentación respalda las iniciativas de producto, marketing o crecimiento. Es crucial validar rápidamente las hipótesis relevantes, evitando la rigidez en la planificación y favoreciendo la flexibilidad para adaptarse rápidamente.
¿Cuándo lanzar un experimento?
La velocidad es un componente clave en la experimentación. Pero, ¿cómo determinar el momento adecuado para lanzar un experimento? El framework PXL asigna mayor puntaje a aquellas ideas sustentadas en investigaciones previas. Esto asegura que las hipótesis se fundamenten en datos reales y no solo en opiniones.
¿Cómo equilibrar opiniones y datos?
Las opiniones son valiosas pero deben equilibrarse con datos sólidos. Es esencial priorizar no solo desde la ejecución, sino también desde que tan fundamentada está una idea respecto a las necesidades del negocio.
¿Cuál es el papel del feedback de los usuarios?
Escuchar directamente a los usuarios es fundamental. Sin embargo, en grandes organizaciones, es necesario codificar esta información para entender patrones y tendencias comunes. Convierte los problemas planteados por usuarios en hipótesis para experimentación, en lugar de ejecuciones inmediatas. Esto promueve centrarse en el proceso más que en la ejecución.
¿Qué recursos involucra la experimentación?
Siempre se necesitarán algunos recursos, como un diseñador o un front-end developer. Lo clave es no invertir excesivamente en la validación de hipótesis, ya que hasta que se demuestre lo contrario, la hipótesis nula prevalece.
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