Aprende a reducir el riesgo de construir sin demanda mediante hipótesis, experimentos con clientes, MVP y métricas accionables. Terminarás con un expediente de validación ejecutable para decidir si perseverar, pivotar o detener una iniciativa.
Delimita el cliente, el problema y el supuesto que más puede cambiar la viabilidad del modelo.
Distinguir entre ejecutar un plan conocido y reducir incertidumbre sobre clientes, valor y negocio.
Definir un segmento inicial mediante características, contexto y comportamiento observable.
Redactar un problema verificable a partir de contexto, consecuencia y solución actual.
Mapear los supuestos del modelo y priorizar el de mayor impacto e incertidumbre.
Formula hipótesis falsables, reúne evidencia conductual y define reglas de decisión antes de medir.
Transformar un supuesto en una predicción falsable con segmento, conducta, umbral y plazo.
Diseñar entrevistas y observaciones que revelen hechos, prioridades y alternativas actuales.
Clasificar señales de cliente según el compromiso requerido y elegir la mínima evidencia adecuada.
Construir una tarjeta de experimento con hipótesis, método, métrica, umbrales y decisiones posibles.
Elige el MVP adecuado, ejecuta la prueba con consistencia y valida conducta, canal, métricas, precio y economía por unidad.
Definir el alcance de un MVP según la hipótesis y la experiencia mínima necesaria para medirla.
Seleccionar entre prototipo, página de prueba, servicio manual, preventa o piloto según la hipótesis.
Preparar reclutamiento, exposición, registro y controles básicos para una prueba comparable y ética.
Diseñar una prueba de canal que conecte audiencia, mensaje, respuesta y costo de adquisición inicial.
Definir una métrica principal, un embudo, cohortes y métricas de protección para el experimento.
Probar disposición de pago y estimar la contribución por unidad incluyendo costos variables y trabajo manual.
Interpreta los límites de la evidencia, decide si perseverar, pivotar o detener y diseña el siguiente ciclo.
Interpretar evidencia considerando sesgo, variación, tamaño de muestra y explicaciones alternativas.
Aplicar reglas de evidencia para mantener, cambiar o detener una dirección del modelo.
Convertir resultados en un registro de aprendizaje y un backlog ordenado de nuevas incertidumbres.
Integrar segmento, hipótesis, MVP, protocolo, métricas y reglas de decisión en un sprint de 14 días.
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