Formulación de Hipótesis para Experimentos de Optimización

¿Cómo formular adecuadamente hipótesis en investigación de usuario?

Formular hipótesis es esencial en la investigación de usuario, ya que define y estructura cómo probaremos nuestras ideas y expectativas. Una hipótesis es básicamente una explicación propuesta para un fenómeno con base en datos limitados. Aprender a formular estas correctamente es crucial para garantizar experimentos confiables y validados.

¿Cuál es el formato recomendado para una hipótesis?

Para empezar a formular tus hipótesis de manera efectiva, se recomienda usar un formato simple conocido como "si, entonces, debido a". Este formato se descompone en:

• Si: la causa, lo que crees que provocará un cambio.
• Entonces: el efecto, el resultado esperado de la causa.
• Debido a: la razón, por qué esperas que se produzca este efecto.

Por ejemplo, en un flujo de compra, podrías establecer: "Si actualizamos el llamado a la acción de añadir al carrito y omitimos esta pantalla durante el flujo de compra (causa), entonces más usuarios completarán una transacción (efecto), debido a que tendrán menos distracciones durante el proceso (razón)".

¿Cuáles son las recomendaciones para formular hipótesis efectivas?

1. Comprobabilidad: La hipótesis debe ser verificable a través de una prueba concreta. Evita aquellas que no tengan claros parámetros de medición, como "crear un sitio web que los usuarios amen a primera vista".

2. Refutabilidad: Tu hipótesis debe poder ser refutada, conocido como la hipótesis nula. Un ejemplo de una hipótesis difícil de refutar sería: "Si mejoramos todos los aspectos de nuestro producto, entonces seremos la mejor opción del mercado".

3. Medibilidad: Adopta un enfoque basado en KPI o indicadores de éxito para evaluar tus hipótesis. Por ejemplo, medir la satisfacción del cliente sin definir claramente qué indicadores usarás no es viable.

¿Cómo registrar y evaluar tus hipótesis?

Es crucial registrar las hipótesis de optimización en una base de conocimientos. Aquí se sugiere usar una herramienta como Notion, donde:

• Le das un nombre descriptivo a cada hipótesis.
• Se genera automáticamente una nomenclatura para cada experimento.
• Se documenta el estado del experimento y se copia el problema o la oportunidad observada.
• Se incluye la hipótesis tal y como fue formulada.

Este proceso facilita la priorización en la estrategia de optimización. Además, se alienta a compartir ejemplos en espacios colaborativos para recibir retroalimentación y mejorar la formulación de futuros experimentos.

Consejos prácticos para continuar aprendiendo

• Recurrentemente revisa tus hipótesis junto con los resultados obtenidos de tus pruebas para afinar tus metodologías.
• Participa en comunidades de investigación de usuario u optimización para intercambiar experiencias y consejos.
• Actualiza y expande tus conocimientos adoptando nuevas tendencias o herramientas que puedan ofrecer nuevas perspectivas en el análisis de datos.

A través del uso efectivo de estas recomendaciones y herramientas, podrás mejorar significativamente la calidad de tus hipótesis y experimentos. ¡Anímate a aplicar estas estrategias y comparte tus logros en comunidad!