Formulación de Hipótesis para Experimentos de Optimización

Curso de CRO (Optimización de Conversiones)

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Fundamentos de experimentación y CRO

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Formulación de Hipótesis para Experimentos de Optimización

Curso de CRO (Optimización de Conversiones)

Clase 8 de 16

Clase 8 / 16

Recursos

¿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?

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".
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".
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!

Mauricio Mejia

Hace 3 años

Dejando de lado mi fascinación con este curso. <3 Podrias explicarme mas sobre que la hipótesis sea refutable, no me quedó del todo claro el concepto en sí. . Corrijanme si me equivoco pero según entiendo, refutar una hipótesis se trata de demostrar que esa hipótesis es incorrecta o falsa al encontrar evidencia o ejemplos que van en contra de lo que afirmaba la hipótesis. . En el contexto de CRO ¿La hipótesis debe ser refutada al demostrar que es incorrecta o correcta? . Me podrian dar un concepto más sencillo y un ejemplo de ser posible, gracias de antemano :3.

Lisa Velásquez Mateo

Hace 3 años

¡Por supuesto, estaré encantado de ayudarte a entender mejor el concepto de hipótesis refutable!

Una hipótesis refutable es aquella que puede ser demostrada como incorrecta o falsa mediante pruebas o evidencias empíricas. En otras palabras, una hipótesis refutable es aquella que está formulada de tal manera que existe la posibilidad de encontrar información que la contradiga o la invalide. Esto es esencial en la investigación científica, ya que permite que las hipótesis sean sometidas a pruebas rigurosas y validadas objetivamente.

En el contexto de la Optimización de la Tasa de Conversión (CRO por sus siglas en inglés), las hipótesis refutables son importantes para realizar experimentos y pruebas que determinen si una cierta modificación en un sitio web, por ejemplo, realmente produce el efecto deseado en las tasas de conversión. Aquí tienes un ejemplo sencillo:

Supongamos que tienes un sitio web de comercio electrónico y tienes la hipótesis de que cambiar el color del botón de "Comprar ahora" de rojo a verde aumentará las tasas de conversión. Esta hipótesis podría ser refutable si realizas un experimento A/B en el que presentas a la mitad de los visitantes el botón rojo y a la otra mitad el botón verde.

Si al analizar los resultados encuentras que la versión con el botón verde realmente tiene tasas de conversión más altas, entonces la hipótesis se confirma como correcta. En este caso, has recopilado evidencia a favor de la hipótesis.

Por otro lado, si descubres que no hay una diferencia significativa en las tasas de conversión entre los dos botones o que, sorprendentemente, la versión con el botón rojo tiene tasas más altas, entonces habrías refutado la hipótesis. En este caso, la evidencia está yendo en contra de lo que esperabas.

Así que, en resumen, en el proceso de CRO (y en investigación en general), las hipótesis refutables son importantes ya que permiten probar y validar objetivamente las suposiciones que hacemos sobre los cambios que queremos implementar.

Recuerda que en la ciencia y en la optimización, incluso si una hipótesis no se refuta, eso no significa necesariamente que sea absolutamente verdadera, sino que ha resistido las pruebas hasta ese momento. Las hipótesis siempre están sujetas a ser reevaluadas a medida que se obtiene más información y evidencia.

Carlos Trujillo

Profesor

Hace 3 años

Mauricio, desde una perspectiva práctica, la hipótesis nula representa lo opuesto al enunciado de tu hipótesis. Tenerla en consideración (algunos de hecho recomiendan escribirla siempre), facilita el proceso de aceptar o rechazarla.

Así como en la justicia la persona es inocente hasta que se demuestre lo contrario, en tus experimentos la hipótesis nula será la "verdad" hasta que los datos demuestren lo contrario.

En el ejemplo de la clase, la hipótesis termina indicando que "más usuarios completarán una transacción". La hipótesis nula en este caso indicaría que "no habrá diferencia en el porcentaje de usuarios que completarán una transacción".

Por favor déjame saber si te queda más claro.

Comentarios (10)10 comentarios

Virginia Sanz

Resumen de la clase:

Después de identificar oportunidades de mejora a través de la investigación de usuarios, es hora de pensar en soluciones que se validarán con experimentos posteriores.
Una hipótesis es una explicación propuesta para un fenómeno basada en datos limitados.
Una hipótesis consta de tres partes: si (causa), entonces (efecto) y debido a (razón).
Para formular hipótesis correctamente, se recomienda utilizar un formato sencillo de "si, entonces, debido a" en donde si es la causa, entonces es el efecto, y debido a es la razón.
Tres recomendaciones para garantizar que las hipótesis sean formuladas correctamente:
1. Deben ser comprobables a través de una prueba.
2. Deben ser refutables y considerar el status quo.
3. Deben ser evaluables a través de un KPI o indicador de éxito.
El registro de una hipótesis incluye un nombre descriptivo, una fórmula automática para nomenclatura, estado del experimento, descripción del problema u oportunidad, y la hipótesis en sí.
Registrar hipótesis es fundamental para definir su prioridad en la estrategia de optimización en CRO.

El curso es simplemente increíble, me hacía falta aprendizaje de experimentación en la ruta de Growth y la manera de explicar del profesor es increíble.

Viviana Vivas

Spoiler: vienen 2 más!

Edwin Ortiz Llamccaya

Lo mismo opino Mauricio

jenn cobix garcia

Este curso es sin duda una joya!

Patricio Sánchez Fernández

Hallé en la web unos tips bien interesantes respecto a los carritos abandonados, en la que se pueden hacer hipótesis. Es importante chequear esta parte, porque es precisamente lo que mantiene con vida a la empresa. Hacer el seguimiento a los carritos abandonados, entregará feedback respecto a las distracciones y barreras para ejecutar la venta correctamente. Link.: https://nirvine.com/blog/recuperar-carritos-abandonados/

¡Gracias por tu aporte, Patricio!

Aportar, es una forma de agradecer el favor de otros alumnos, como digo: "Es una bendita cadena, que se hace más fuerte con cada aporte".

Juanpa Salamanca

Hace 2 años

Alexander Flores Rayme

Resumen de la Clase sobre Hipótesis en CRO:

Después de identificar áreas de mejora mediante la investigación de usuarios, el siguiente paso es formular hipótesis que se validarán con experimentos.

Una hipótesis es una explicación propuesta para un fenómeno basada en datos limitados.
Consta de tres partes: "si" (causa), "entonces" (efecto) y "debido a" (razón).
Formato recomendado: "Si [causa], entonces [efecto], debido a [razón]".

Recomendaciones para Formular Hipótesis:

Comprobables:
- Deben ser verificables a través de pruebas.
Refutables:
- Deben considerar el status quo y ser refutables.
Evaluables:
- Deben ser medibles mediante un KPI o indicador de éxito.

Registro de Hipótesis:

Incluye nombre descriptivo, fórmula automática para nomenclatura, estado del experimento, descripción del problema u oportunidad, y la propia hipótesis.
Registrar hipótesis es esencial para definir su prioridad en la estrategia de optimización en CRO.

MARIA TERESA PANIAGUA RIVERA

Gracias

Matías Felipe Grimaldi Gómez

una hipótesis efectiva en Conversion Rate Optimization (CRO) debe ser comprobable, refutable y evaluable a través de KPIs o indicadores de éxito. Aquí tienes un ejemplo:

Hipótesis:

"Al simplificar el proceso de pago mediante la reducción de pasos de cinco a tres en nuestra plataforma de comercio electrónico, anticipamos un aumento del 20% en la tasa de conversión durante el próximo mes."

Características:

Comprobable: La hipótesis es comprobable porque se puede poner a prueba mediante la implementación del cambio específico: simplificar el proceso de pago.
Refutable: Es refutable, ya que los resultados del experimento pueden demostrar si hay o no un aumento del 20% en la tasa de conversión.
Evaluable con KPIs: La tasa de conversión es el KPI específico que se utilizará para evaluar el éxito de la hipótesis. Se puede medir antes y después de la implementación del cambio.

Plan de Implementación:

Reducir los pasos del proceso de pago de cinco a tres.
Implementar el cambio en un grupo específico de usuarios (grupo de prueba), mientras otro grupo sigue experimentando el proceso anterior (grupo de control).
Recopilar datos sobre la tasa de conversión en ambos grupos durante el próximo mes.

Resultado Esperado:

Si la tasa de conversión en el grupo de prueba aumenta en al menos un 20% en comparación con el grupo de control, la hipótesis se considerará respaldada. De lo contrario, si no hay un aumento significativo, la hipótesis se refuta.

Este ejemplo demuestra cómo una hipótesis específica puede ser comprobable, refutable y evaluable a través de un indicador de éxito clave, como la tasa de conversión.

Roberto Patrón

Hablando de hipótesis medibles, ¿no sería más adecuado estructurar la hipótesis cambiando el "más usuarios completarán una transacción" a una cifra concreta, como "se incrementará en un 10% las transacciones de este evento de conversión"?

Roberto: si, técnicamente es ideal. Sin embargo, como comento en la clase (00:50m), en mi experiencia no resulta muy escalable. Los equipos eventualmente dejan de hacerlo.

Yo recomiendo en un comienzo abarcar este punto con otros mecanismos, como definir siempre el MDE (clase "Recomendaciones para ejecutar A/B Tests confiables). Esto lo vemos en mayor detalle en el Curso de A/B Testing.

Fundamentos de experimentación y CRO

Optimización de Conversiones: Estrategias y Experimentación Sistemática

Optimización de Conversión: Estrategias y Métodos Científicos

Identifica oportunidades de mejora

Framework Research Excel para Optimización de Conversiones

Creación de Base de Datos de Conocimiento con Notion y Airtable

Mapas de calor y analítica para mejorar conversiones

Voz del cliente como fuente de hipótesis CRO

Evaluación heurística para detectar fallas de conversión

Genera ideas de optimización

Formulación de Hipótesis para Experimentos de Optimización

Sesgos cognitivos que mejoran tus hipótesis de CRO

Cómo el framework PXL ordena tus experimentos

Comprueba tus hipótesis

Cómo funciona un A/B test correctamente

Errores fatales que invalidan tu A/B test

Implementaciones controladas sin A/B test

Métodos de validación sin A/B testing

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Cómo hacer que CRO impacte al negocio

Validación de Ideas para Decisiones Acertadas

Formulación de Hipótesis para Experimentos de Optimización

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