Formulación de hipótesis SMART para análisis de datos

Formular hipótesis de negocio claras evita análisis sin rumbo y decisiones basadas en corazonadas. Aquí se explica cómo crear una hipótesis SMART, definir línea base, diseñar experimentos como A/B testing o análisis pre/post, y fijar criterios de decisión con significancia estadística para moverte con seguridad. También verás cómo aplicarlo al churn con preguntas guía.

¿Por qué una hipótesis SMART guía decisiones con datos?

Una buena hipótesis es específica, medible, alcanzable, relevante y acotada en el tiempo. En otras palabras, una hipótesis SMART. Si no cumples estos criterios, los análisis se dispersan y las conclusiones se vuelven débiles.

¿Qué es una hipótesis de negocio y qué impacto busca?

• Es una afirmación que crees cierta y que, si se valida, impacta positivamente al negocio.
• Debe estar orientada a mover una métrica clara.
• Evita vaguedades: “hacer cambios a ver si mejora” no es suficiente.

¿Cómo se formula una hipótesis SMART con ejemplo práctico?

• Ejemplo: cambiar el orden de los pasos en un proceso aumentará la conversión en 10% en dos semanas.
• Puntos clave:
• Específica: cambia el orden de pasos.
• Medible: conversión y porcentaje de aumento.
• Alcanzable: mejora razonable.
• Relevante: conversión es crítica para el negocio.
• Acotada en el tiempo: dos semanas.

¿Qué papel cumple la línea base o baseline?

• La línea base es el punto de partida antes del cambio.
• Sin baseline no puedes saber si la nueva versión es mejor: es solo opinión.
• Ejemplo: conocer la tasa de conversión actual de la landing page antes de iterar.

¿Cómo validar hipótesis con experimentos de negocio?

Los experimentos reducen el riesgo de decidir sin evidencia. Dos métodos simples y poderosos: A/B testing y análisis pre/post.

¿Qué es A/B testing y cuándo usarlo?

• Compara dos versiones: A (actual) vs B (propuesta).
• Divide tráfico aleatoriamente y mide cuál funciona mejor.
• Útil para páginas, correos u ofertas con suficiente volumen.

¿Qué es el análisis pre/post y cuándo aplicarlo?

• Compara desempeño antes y después de una intervención.
• Útil cuando no puedes correr un A/B test.
• Ayuda a estimar impacto manteniendo foco en una métrica.

¿Cómo definir criterios de decisión antes de experimentar?

• Establece umbrales y plazos desde el inicio.
• Ejemplos de criterios:
• Si la tasa de conversión de la versión B supera cierto porcentaje y la diferencia es estadísticamente significativa, se valida.
• Si no hay mejora en dos semanas, se descarta la hipótesis.
• Beneficio: evita el “yo creo que sí funcionó”.

¿Cómo aplicar la validación al churn desde hoy?

Plantea una hipótesis enfocada en abandono temprano y define cómo probarla. El enfoque correcto ahorra semanas y discusiones.

¿Qué hipótesis redactarías sobre churn?

• Propuesta: creemos que los clientes que no usan la función X en su primer mes tienen mayor probabilidad de abandonar (churn).

¿Qué datos necesitas para validar la hipótesis?

• Uso de la función X por cliente en el primer mes.
• Estado de churn por cliente tras el periodo analizado.
• Línea base de churn actual y de uso actual de la función X.
• Fechas de alta y de medición para definir ventanas de tiempo.

¿Qué métricas vas a utilizar?

• Tasa de abandono (churn) en el periodo definido.
• Porcentaje de usuarios que usan la función X en el primer mes.
• Si aplica, tasa de conversión asociada al proceso impactado.

¿Cómo validarías si es cierta?

• Elige método:
• A/B testing: comparar resultados entre grupo con cambio propuesto y control.
• Análisis pre/post: medir antes y después de una intervención.
• Define criterios de decisión previos:
• Umbral mínimo de mejora en la métrica objetivo.
• Ventana temporal clara, por ejemplo, dos semanas.
• Requerir significancia estadística para considerar la hipótesis validada.
• Decide con evidencia: validar, iterar o descartar y probar otra hipótesis.

¿Tienes una hipótesis SMART que estés por probar o una métrica que te preocupa? Cuéntala y afinemos juntos los criterios de decisión.