Usando El Método Científico en Growth Hacking [#2]
La introducción al método científico en el Bootcamp de Experimentación de Product Hackers GO, me ha transportado a 2007, cuando cursaba asignaturas como Metodología y Procesos de la Investigación.
Me resulta muy curioso que en 15 años, se ha pivotado de algo como esto,
a esto:
Independientemente del evidente beauty filter de esta última versión, el fondo es el mismo. Ambos métodos buscan dar respuestas a ciertas suposiciones y sustentarlas en datos empíricos .
Y, ahora, adentrémonos un poco más en cómo se adapta a la experimentación en productos digitales.
¿Qué es el método científico?
Según Wikipedia, “El método científico es una metodología para obtener nuevos conocimientos, que ha caracterizado históricamente a la ciencia y que consiste en la observación sistemática, medición, experimentación y la formulación, análisis y modificación de hipótesis”.
En resumen, es un proceso para obtener nuevos conocimientos.
¿Por qué es importante?
Algunos de los descubrimientos más importantes descansan sobre los hombros de este método. El mismo, ayuda a eliminar falacias y sirve de guía para todo tipo de investigadores.
Algunos de sus más destacados referentes se remontan a Alhacén en los siglos X y XI, pasando por Roger Bacon, Francis Bacon, Isaac Newton, hasta terminar en Karl Popper quien sería el precursor del método que se usa actualmente.
Aunque, es importante destacar el rol de la suerte en los descubrimientos. Entre el 33% y el 50% de los descubrimientos tiene algún componente de azar. Algunos de los descubrimientos accidentales más destacados son:
- El principio de Arquímedes
- Los Rayos X
- El hallazgo de la Radiactividad por Marie & Pierre Curie
- El Velcro
- El Teflon
- y ¡hasta la Coca Cola! 😮
La importancia de la experimentación en productos digitales
El mundo científico, el marketing y la tecnología han evolucionado a pasos agigantados. Tanto es así que se han terminado por juntar en disciplinas como el CRO, la experimentación Web, etcétera.
A pesar de que las decisiones de experimentación a veces dependen de la intuición y los caprichos de ciertos actores dentro de una empresa. Al final, los datos tendrán el mayor peso.
Paso a paso de proceso de experimentación
Observación
Este proceso se resume en la adquisición de información. En productos digitales suele ser de manera visual y de manera analítica. En análisis visual suele inclinarse a la simplificación de pasos y procesos como disminuir los campos de un formulario y en la observación de métricas. Se trata de identificar los puntos de caída dentro de un funnel, siempre basado en los datos.
Hipótesis
Una hipótesis se puede definir de muchas maneras. Puede ser una explicación anticipada, un enunciado no verificado o una predicción. Todo el proceso de experimentación, recae en base a esta suposición que sigue estos pasos.
Haciendo X…, esperamos Y…, porque Z.
Al traspasar esta fórmula al contexto de un proceso digital puede tomar la siguiente forma:
Haciendo la implementación de un pop-up con un lead magnet enfocado en resolver los “pains” de nuestro “target”, esperamos aumentar el número de leads calificados, porque minimizamos la fricción de probar nuestro producto y podremos enseñar de forma sólida nuestra propuesta de valor.
Experimentación
La experimentación busca confirmar o refutar la hipótesis. Es el proceso por el cual se ponen en marcha todos los procesos.
En productos digitales, se trata de controlar la experimentación haciendo tests a/b, segmentando por comportamiento, dispositivos, países, etcétera.
Medición
La medición empieza donde terminan las opiniones subjetivas y empiezan a validarse o no las suposiciones. Todo esto, apoyado por herramientas universales como Google Analytics hasta Amplitude.
Revisión por pares
Consiste en la evaluación de los resultados del proyecto, realizadas por personas ajenas al mismo. Todo ello, con el fin de asegurar la correcta implantación del mismo. La revisión por pares o peer review es uno de los procesos fundamentales en cualquier verificación del método científico. Entre más revisado esté un estudio, más veracidad y más fiable resulta, de ahí su importancia.
Publicación
En esta etapa se hacen públicos los resultados de los experimentos y la gente de PH lo hace estupendamente. Si te has quedado con ganas de más y quieres ver casos específicos de Experiment Driven Growth por medio del método científico, en este enlace puedes descargar algunos casos de éxito que entran con más detalle en estos aspectos.
