Presentación del marco universal de supuestos
"Lo que se entiende bien debe exponerse claramente.
En un momento en el que cada decisión puede influir en la trayectoria de un negocio, es esencial un enfoque metódico y basado en datos. En Henkan & Partners, hemos diseñado un Marco Universal de Hipótesis que optimiza cada etapa del proceso de pruebas. Nuestra metodología única incorpora elementos que a menudo se pasan por alto, garantizando que cada prueba esté alineada con los objetivos estratégicos, respaldada por pruebas y diseñada para ofrecer resultados tangibles.
Este marco está diseñado para todos los implicados en la experimentación digital, como propietarios de productos, diseñadores, analistas, investigadores y muchas otras funciones clave. Su objetivo es ofrecer un lenguaje universal a todos los equipos, que permita priorizar, comprender y mejorar el impacto de las iniciativas.
Por qué lanzamos este marco
Lanzamos este marco para abordar los retos que plantean los métodos de prueba incoherentes y los objetivos poco claros. Al estandarizar nuestro enfoque, nos aseguramos de que cada experimento se base en objetivos estratégicos, se apoye en pruebas sólidas y sea capaz de aportar información práctica.
El marco más completo del mercado
Nuestro Marco de Hipótesis se distingue por incorporar componentes clave que a menudo se pasan por alto. Comienza alineando cada hipótesis con los objetivos empresariales u OKR, garantizando que cada prueba sea intencionada e impactante. Hacemos hincapié en la importancia de las predicciones de comportamiento y la investigación de apoyo para que nuestras hipótesis sean sólidas y creíbles. Además, nuestro marco incluye métricas precisas para medir el éxito y un plan claro de acciones posteriores a las pruebas, lo que lo convierte en una herramienta integral para la mejora continua.
Marco de supuestos del modelo
El Marco de Supuestos de AyI
Vista general del marco
Alineación de objetivos
Empezamos alineando cada hipótesis con nuestros objetivos empresariales u OKR. Esto garantiza que cada prueba esté directamente vinculada a nuestras prioridades estratégicas, resolviendo el problema de la experimentación desenfocada y el esfuerzo disperso.
Formación de la hipótesis
Formular hipótesis basadas en cambios concretos ayuda a aclarar lo que se está probando. Así se resuelve el problema de las pruebas vagas y se garantiza que los cambios propuestos estén bien definidos y sean mensurables.
Predicción del comportamiento
Predecimos el comportamiento esperado de los usuarios tras los cambios. Este paso es crucial para comprender las posibles repercusiones y establecer expectativas claras, evitando así sorpresas al analizar los resultados.
Pruebas de apoyo
Nuestras hipótesis siempre están respaldadas por investigaciones y datos pertinentes. Esto refuerza la credibilidad de las pruebas y ayuda a resolver el problema de las decisiones tomadas a partir de intuiciones no verificadas.
Definición de métrica
Definimos parámetros claros para medir el éxito. Esto garantiza que podamos evaluar objetivamente el impacto de los cambios, resolviendo el problema de la interpretación subjetiva de los resultados.
Diseño experimental
Elegimos el método de prueba más adecuado, ya sean pruebas A/B, pruebas multivariantes u otros enfoques experimentales. Esta flexibilidad nos permite adaptar nuestro método a las necesidades específicas de cada hipótesis.
Resultados y acciones
Por último, describimos acciones basadas en los resultados del experimento. Esto permite tomar decisiones con conocimiento de causa y repetir el proceso, resolviendo así el problema de la inacción tras el experimento.
Ejemplos
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Para alcanzar nuestro objetivo de aumentar la tasa de conversión en un 15% al final del trimestre, partimos de la hipótesis de que simplificar el proceso de pago de 4 a 2 pasos aumentará la tasa de conversión. Creemos que este cambio reducirá la fricción en la caja, lo que hará que se completen más compras. Esta hipótesis está respaldada por estudios y opiniones de usuarios que indican que un menor número de pasos aumenta las conversiones. Mediremos la tasa de conversión como métrica principal y el valor medio del pedido como métrica secundaria. El experimento se llevará a cabo como una prueba A/B de 4 semanas con 10.000 usuarios por grupo. Si el experimento es concluyente, implantaremos el nuevo proceso de pago para todos los usuarios; si no, analizaremos los datos para comprender las deficiencias e iteraremos sobre el proceso para realizar más pruebas.
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Para lograr nuestro objetivo de mejorar la experiencia de los usuarios en nuestro sitio web, partimos de la hipótesis de que la introducción de una barra de búsqueda mejorada aumentará la participación de los usuarios. Creemos que este cambio facilitará a los usuarios encontrar lo que buscan, aumentando así el tiempo que pasan en el sitio. Los estudios demuestran que las herramientas de búsqueda eficaces aumentan la participación. Mediremos el tiempo medio de permanencia y la satisfacción de los usuarios. El experimento se llevará a cabo en forma de sesiones de prueba con usuarios, en las que los participantes realizarán tareas específicas en el sitio mientras observamos sus interacciones. Si el experimento tiene éxito, implantaremos la nueva barra de búsqueda para todos los usuarios; si no, recabaremos información adicional para perfeccionar la barra de búsqueda y realizar más pruebas.
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Para alcanzar nuestro objetivo de aumentar la participación de los usuarios en un 20% al final del trimestre, partimos de la hipótesis de que la personalización de la página de inicio según las preferencias de los usuarios aumentará la participación. Creemos que este cambio hará que el contenido sea más relevante para cada usuario, aumentando así el tiempo de permanencia en el sitio y las interacciones. Esta hipótesis está respaldada por estudios que demuestran que la personalización mejora la participación de los usuarios. Mediremos el tiempo medio de permanencia y el número de interacciones. El experimento se realizará como una prueba A/B de 6 semanas con 8.000 usuarios por grupo. Si el experimento es concluyente, desplegaremos la personalización para todos los usuarios; si no, analizaremos los datos para perfeccionar nuestro enfoque y volveremos a probar.
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Para alcanzar nuestro objetivo de aumentar el tráfico orgánico en un 25% en los próximos seis meses, partimos de la hipótesis de que optimizar el contenido de las páginas principales con palabras clave relevantes aumentará nuestra visibilidad en los motores de búsqueda. Creemos que este cambio mejorará nuestra clasificación SEO, atrayendo más visitantes orgánicos. Esta hipótesis está respaldada por estudios sobre las mejores prácticas de SEO y casos prácticos que demuestran un aumento significativo del tráfico gracias a la optimización de las palabras clave. Nos centraremos específicamente en las palabras clave "compras en línea", "entrega rápida" y "productos de calidad". Mediremos el tráfico orgánico y el ranking de estas palabras clave como métricas clave. El experimento se llevará a cabo durante un periodo de 6 meses, con un análisis mensual de los resultados. Si el experimento es concluyente, aplicaremos estas optimizaciones a otras páginas; si no, ajustaremos nuestra estrategia SEO y probaremos nuevos enfoques.
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Para alcanzar nuestro objetivo de aumentar la satisfacción de los usuarios en un 30% de aquí a finales de año, partimos de la hipótesis de que añadir un asistente virtual basado en IA para ayudar a los usuarios a navegar y encontrar productos aumentará la satisfacción de los usuarios. Creemos que esta función hará que la navegación sea más intuitiva y reducirá el tiempo que se tarda en encontrar productos concretos. Los estudios demuestran que los asistentes virtuales mejoran la experiencia del usuario. Mediremos la satisfacción del usuario y el tiempo medio de búsqueda de productos como métricas clave. El experimento se realizará como una prueba A/B durante 8 semanas con 5.000 usuarios por grupo. Si el experimento es concluyente, desplegaremos el asistente virtual a todos los usuarios; si no, recabaremos opiniones para mejorar la IA y realizar nuevas pruebas.
