Hipótesis: Causalidad NO casualidad

Detrás de cada investigación hay una hipótesis que busca demostrar algo específico, medible y verificable; esto es clave para cualquier proyecto que aspire a aprender y validar un nuevo negocio. Hace varios años, Eric Ries, con su enfoque Lean Startup, popularizó la idea de aplicar el método científico en los negocios (de ahí la importancia de mantener esta claridad para evitar que los proyectos se desvíen). Con un enfoque en la validación continua y en el aprendizaje rápido, muestra cómo las hipótesis bien formuladas y su constante validación son esenciales para no perder de vista el objetivo central de la investigación.

Las hipótesis son como la línea de vida que protege a los constructores de no caer al vacío. Estas guían el rumbo y la forma de obtener información para validar o invalidar lo que creemos.

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Hipótesis ejemplo: 

“Si desarrollamos una landing page que tenga un botón para suscribirse a una entrega a domicilio mensual de chocolates variados, entonces al menos el 10% de las personas hará clic en el botón.”

Delivery de chocolates

Dentro de la hipótesis se encuentra la forma de validarla, debemos crear un prototipo visual que permita a las personas registrarse a la entrega a domicilio y contar clics. Bastante simple, ¿no? 

Pero, ¿qué sucede si dentro de la investigación encontramos nuevos datos que podrían no estar tan relacionados con la hipótesis? Es decir, no tienen que ver con los clics de suscripción, ni con la entrega a domicilio, pero quizás sí con el chocolate. 

Siguiendo el ejemplo.

Encontramos en nuestra investigación que, entre más chocolate consumen en un país por persona, es más probable que alguien del país gane un premio Nobel. (Por cierto, esto es real). Hay varios estudios formales, que muestran la relación de ambas variables, donde pudiera concluirse que, dándole más chocolate a la gente aumenta la probabilidad de ganar un premio Nobel.

De hacer válido este análisis, entonces, podríamos concluir también que, la presencia de sucursales de IKEA afecta la cantidad de premios Nobel del país.

Incluso sería más acertado decir que, la relación de IKEA con los premios Nobel es más fuerte que la del chocolate, porque su valor R (qué tan fuerte es la correlación) es más cercano a 1; sin embargo, ninguna de las conclusiones previas son verdaderas, debido a que la relación es pura casualidad y no causalidad.

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¿Cuál es la solución a esta hipótesis?

Al realizar un experimento hay que medir los resultados generados por causalidad, por factores medidos, interrelacionados y justificados; ahí recae la importancia de las hipótesis, éstas son las que dictan el qué y cómo validamos. 

Cuida mucho que las hipótesis que definen, sean lo suficientemente sólidas como para guiar todos tus esfuerzos. Para diseñar una hipótesis correctamente éstas deben ser verificables, específicas y precisas. 

Terminemos con nuestro mismo ejemplo. "Si desarrollamos una landing page que tenga un botón para suscribirse a una entrega a domicilio mensual de chocolates, entonces al menos el 10% de las personas hará clic en el botón."

Características de la Hipótesis:

1. Verificable: Es posible medir la tasa de clics en el botón de suscripción en la landing page.

2. Específica: La hipótesis se enfoca en una acción concreta (desarrollar una landing page con un botón de suscripción) y en una métrica específica (tasa de clics).

3. Precisa: Define un umbral claro de éxito (al menos el 10% de las personas harán clic en el botón).

   
   

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El rumbo del proyecto sería:

1. Implementación: Crear y lanzar la landing page con el botón de suscripción a la entrega mensual de chocolates.

2. Medición: Utilizar herramientas de análisis web para rastrear el porcentaje de visitantes que hacen clic en el botón.

3. Evaluación: Si el porcentaje de clics alcanza o supera el 10%, la hipótesis se valida; si no, la hipótesis se refuta y se pueden realizar ajustes para mejorar el diseño o la oferta.

En Infinixe acompañamos la gestión de proyectos que requieren un conocimiento especializado en hipótesis y experimentación en los negocios. Acá puedes descargar una de nuestras herramientas con la cual puedes diseñar experimentos con hipótesis sólidas para darles seguimiento. Test Canvas Infinixe

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Acerca del autores

Chris Baumal ha sido director de más de 10 programas de innovación en distintos corporativos y es CEO de Infinixe.

Alejandro López es Innovation Project Manager en Infinixe.

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