Ahora vamos a ver un tercero concepto fundamental en las metodologías de gestión de producto ágil Y lean: el BML.
El concepto de "Build-Measure-Learn" (Construir-Medir-Aprender) es una parte fundamental del enfoque Lean Startup y fue popularizado por Eric Ries en su libro The Lean Startup, que ya hemo smencionado. Sin embargo, el origen del ciclo de construir, medir y aprender se puede rastrear hasta el método científico y las prácticas de mejora continua.
De echo, la ciencia se define como un proceso sistemático y metódico de investigación que busca comprender y explicar fenómenos naturales y sociales a través de la formulación de hipótesis que puedan ser probadas o refutadas mediante la recopilación y análisis de evidencia empírica. El enfoque de Build-Measure-Learn (BML) es un proceso iterativo que se centra en medir objectivamente valor para el cliente.
Este enfoque implica la construcción de un MVP, y la medición de los resultados obtenidos y el aprendizaje a partir de ellos para mejorar continuamente el producto. El proceso de BML se basa en la premisa deun MVP para poder medir y aprender. Es imposible utilizar en BML sin tener un MVP. Sin un MVP, no se pueden obtener datos medibles y no se puede llevar a cabo el proceso de aprendizaje. Una vez que se ha construido el MVP, se procede a la fase de medición.
Aquí es donde se recopilan datos sobre el uso del producto, la satisfacción del cliente y otras métricas relevantes. Estos datos permiten evaluar el desempeño del MVP y comprender qué aspectos están funcionando bien y cuáles necesitan mejoras. La fase de aprendizaje es fundamental en el proceso de BML. A partir de los datos recopilados en la fase de medición, se extraen perspectivas y lecciones importantes. Se analizan los resultados para comprender las preferencias de los clientes, identificar áreas de mejora y tomar decisiones informadas para iterar y evolucionar el producto.
Es importante destacar que el proceso de BML es un ciclo continuo. Después de aprender de los datos obtenidos, se vuelve a la fase de construcción para implementar mejoras y nuevas características en el producto. Luego, se mide nuevamente el rendimiento de estas mejoras y se aprende de los resultados para seguir iterando y mejorando el producto de forma incremental. La clave del enfoque BML es su orientación al cliente y su valor.
El proceso se centra en comprender las necesidades y deseos del cliente, y en crear un producto que los satisfaga. La medición de resultados y el aprendizaje continuo son componentes clave para asegurarse de que el producto evolucione de acuerdo con las expectativas y demandas de los clientes. El MVP es la piedra angular de este proceso, ya que proporciona la base para medir y aprender. El objetivo final es crear productos que generen valor y satisfacción para los clientes, utilizando la retroalimentación y los datos obtenidos para impulsar la mejora continua.
En el proceso de Build-Measure-Learn, es esencial medir el desempeño del producto o servicio utilizando diversas métricas. A continuación, se presentan cuatro métricas típicas que se utilizan para evaluar el éxito y mejorar continuamente el valor que se ofrece a los clientes:
Adquisición: Esta métrica se refiere a la cantidad de nuevos clientes que adquieren el producto o servicio. Mide la capacidad del producto para atraer a nuevos usuarios y ampliar su base de clientes. Un aumento en la adquisición indica una mayor demanda y aceptación del producto en el mercado.
Activación: La métrica de activación se refiere a la cantidad de clientes que comienzan a utilizar el producto o servicio después de su adquisición. Indica la capacidad del producto para atraer e involucrar a los usuarios, convirtiendo su interés inicial en una experiencia de uso real. Una alta tasa de activación muestra que el producto cumple con las expectativas iniciales y es capaz de atraer a los usuarios a utilizarlo.
Retención: La métrica de retención se refiere a la cantidad de clientes que continúan utilizando el producto o servicio con el tiempo. Mide la capacidad del producto para mantener a los usuarios comprometidos y satisfechos a largo plazo. Una alta tasa de retención indica que el producto está brindando un valor continuo y logrando retener a los clientes en el tiempo.
Recomendación: Esta métrica se refiere a la cantidad de clientes que recomiendan el producto o servicio a otros potenciales usuarios. Mide la satisfacción de los clientes y su disposición a hablar positivamente sobre el producto. Una alta tasa de recomendación indica que el producto está generando una experiencia positiva y valiosa para los clientes, lo que a su vez puede llevar a un crecimiento orgánico a través de la recomendación boca a boca.
Estas métricas son solo algunos ejemplos de las muchas posibles que se pueden utilizar en el proceso Build-Measure-Learn. La elección de las métricas adecuadas dependerá del producto o servicio específico y de los objetivos comerciales. Es importante realizar un seguimiento constante de estas métricas a lo largo del tiempo para evaluar el rendimiento y realizar ajustes en función de los resultados obtenidos.
Ahora le voy a mencionar una noción recurrente que es central en todas las empresas de consultoria en estrategia: la hipotesis. La noción de hipotesis realmente le da una erección a los consultores tipo McKinsey o Bain. Una hipótesis o declaración de hipótesis es una intuicion que busca explicar por qué ha sucedido algo, o qué podría suceder, bajo ciertas condiciones. También se puede utilizar para comprender cómo las diferentes variables se relacionan entre sí.
La prueba de hipótesis , entonces, es un medio estadístico de probar una suposición o una intuicion establecida en una hipótesis. Si bien la metodología específica aprovechada depende de la naturaleza de la hipótesis y los datos disponibles, la prueba de hipótesis generalmente usa datos de muestra para extrapolar información sobre una población más grande.
Una hipótesis puede definirse como una suposición o afirmación provisional que se formula como base para la investigación o el análisis de un problema o situación empresarial específica. Una hipótesis en este contexto permite establecer una dirección de investigación y proporciona una guía para la recopilación de datos y la realización de análisis en busca de evidencia que respalde o refuta dicha hipótesis.
En el ámbito de la consultoría en gestión, las hipótesis pueden abordar diversos aspectos relacionados con la empresa y sus desafíos, como el rendimiento financiero, la eficiencia operativa, la satisfacción del cliente, la estrategia de mercado, entre otros. Estas hipótesis se formulan con base en la experiencia y conocimiento del consultor, así como en la comprensión del contexto empresarial y las necesidades del cliente.
Una hipótesis puede ser una declaración como "La implementación de una estrategia de servicio al cliente centrada en la personalización y la respuesta rápida mejorará la satisfacción del cliente y aumentará la retención". Esta hipótesis puede ser sometida a pruebas mediante la recopilación de datos sobre la satisfacción del cliente antes y después de la implementación de la estrategia, así como a través de entrevistas y encuestas con los clientes para evaluar su percepción.
La gente de negocio ama a las hipótesises porque combina tanto la intuición como la metodología científica en el proceso de investigación y toma de decisiones. La intuición es la capacidad de tener una comprensión intuitiva o una idea inicial sobre una situación o problema. Por otro lado, la metodología científica se basa en la formulación de suposiciones fundamentadas y su posterior prueba o refutación mediante la recopilación y análisis de datos.
Al implementar el proceso Build-Measure-Learn, los fundadores de Airbnb pudieron mejorar continuamente su plataforma y satisfacer mejor las necesidades de sus usuarios. Al principio, se centraron en crear un MVP que se enfocaba en proporcionar alojamiento para asistentes a una conferencia en San Francisco.
A partir de ahí, comenzaron a medir y aprender de los resultados obtenidos. Uno de los primeros desafíos identificados fue la falta de fotografías de calidad para los alojamientos en la plataforma. Para abordar este problema, los fundadores tomaron medidas y contrataron a fotógrafos profesionales para capturar imágenes de alta calidad de los alojamientos. Esta mejora en la calidad de las imágenes permitió atraer a más clientes potenciales, ya que las fotos ayudaban a transmitir una mejor imagen de los alojamientos disponibles.
Además, Airbnb midió constantemente el desempeño de su plataforma utilizando diversas métricas. Estas métricas incluían la cantidad de usuarios que visitaban la plataforma, la cantidad de reservas que se realizaban y la satisfacción del cliente. Estas mediciones les proporcionaron información valiosa sobre cómo su plataforma estaba siendo utilizada y cómo podían mejorarla.
A medida que Airbnb continuó iterando y aprendiendo a través del proceso Build-Measure-Learn, se fueron agregando nuevas características y funcionalidades basadas en la retroalimentación de los usuarios. Escuchar los comentarios de los clientes y realizar ajustes en función de esos comentarios permitió a Airbnb mejorar constantemente la experiencia del usuario y adaptarse a las necesidades cambiantes del mercado. Gracias a este enfoque en el proceso Build-Measure-Learn, Airbnb ha logrado convertirse en una plataforma de alojamiento exitosa a nivel mundial, con millones de usuarios satisfechos.
La capacidad de medir y aprender de los resultados obtenidos ha sido fundamental para su crecimiento y para brindar un servicio de calidad que satisfaga las expectativas de sus usuarios
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