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Al momento de validar si nuestra idea de startup tiene mercado hay que hacer los experimentos correctos.
Pero no te compliques demasiado en eso. Un experimento puede ser algo tan simple como preguntarle a alguien que compre tu producto (que todavía no existe) y ver su respuesta.
Otros experimentos son conversaciones en profundidad, maquetas, diagramas de funcionamiento, prototipos, MVPs, y una gran cantidad de formas que podemos ocupar para validar una hipótesis de negocio.
Siendo la principal hipótesis si hay mercado para la idea de negocio que tienes.
¿Pero cómo sabemos si el experimento nos da buenos resultados?
Una forma es entender los posibles errores al validar que podemos tener.
Errores al Validar
Los errores estadísticos son una preocupación común en el análisis de datos y en la investigación científica y se dan de dos tipos: el error de tipo 1 y el error de tipo 2.
Estos se dan al momento de testear una hipótesis, donde el resultado del experimento la rechaza o valida. Pero hay veces que este resultado no es correcto, así tenemos el cuadro siguiente que considera los 4 casos:
Para entender la diferencia entre los errores tomemos un ejemplo para hacerlo más concreto: digamos que estamos construyendo un modelo que predeciría si una imagen de comida contiene un hotdog o no. Cuatro casos:
- Una imagen de una pizza, correctamente etiquetada como no-hotdog. Esto es un verdadero negativo.
- Una foto de un perro disfrazado de hotdog, incorrectamente etiquetado como hotdog. Este es un falso positivo.
- Una imagen de un hotdog, con tomate, palta y mayo (un completo para los chilenos), incorrectamente etiquetado como no-hotdog. Esto es un falso negativo.
- Una imagen de un hotdog, etiquetado correctamente como hotdog. Esto es un verdadero positivo.
Aplicando a experimentación en Startups
Al comenzar la validación de un startup, raramente podemos tener volúmenes de datos que nos permitan inferir certezas estadísticas, pero aun así nos sirven algunas herramientas. Entender los sesgos de la experimentación y los tipos de errores al validar es importante para tomar decisiones correctas.
Error de Tipo 1
El error de tipo 1 en el contexto de un startup, podría ser concluir que hay una demanda para un producto o servicio, cuando en realidad no la hay. Este error se produce con más frecuencia cuando se realizan pruebas con mucho sesgo involucrado. Por ejemplo, el sesgo proveniente de un amigo o familia, el sesgo de pensamiento grupal al hacer un focus group, o el sesgo de hacer preguntas sugestivas o coercitivas.
Este tipo de error es muy común al emprender ya que es natural que emprendedores estén sesgados en que su idea de negocio es buena. Vemos muchas veces que fundadores hacen el ejercicio de validación, pero con errores metodológicos importantes.
Entonces creen que tienen validación del producto y salen al mercado. Y cuando lanzan, las ventas son muy por debajo de lo esperado. Los resultados de los experimentos de validación habían sido engañosos y no representaban la verdadera demanda del mercado.
Por eso es importante ser crítico con los datos que se recopilan y realizar pruebas exhaustivas antes de tomar decisiones importantes para un startup.
No nos contentamos con hacer uno o dos experimentos, si no que queremos realizar varios que vayan aumentando en complejidad y fidelidad, desde lo más básico hasta lo más completo. Sumado a esto vamos haciendo más rigurosa la condición de éxito, como es el caso de pedir que el cliente pague por el producto o haga algún tipo de compromiso.
Error de Tipo 2
El error de tipo 2, en el contexto de un startup, podría significar que se pierde una oportunidad de negocio debido a una falta de evidencia estadística. Por ejemplo, se podría concluir que no hay demanda para un producto o servicio cuando en realidad la hay. Este error se produce principalmente por dos motivos: falla en la comunicación del valor o falla en la segmentación.
Si hacemos experimentos para validar una idea, ya sea en la forma de entrevistas o con un MVP, usualmente una respuesta negativa es un claro indicador que la idea no va bien. Pero antes de descartar el negocio, es importante identificar si corresponde a un error tipo 2 o no.
En la experiencia esto se da porque el cliente objetivo no entiende el valor o utilidad detrás del producto o no es el cliente correcto.
Entonces tienes que revisar si iterando en la forma en que se comunica el valor, sea en la propuesta de valor o cómo se plasma el producto, la respuesta del cliente cambia.
En caso de que no cambie, ve si hay otro tipo de cliente que pueda ser más adecuado para tu idea de negocio. Hay veces que tenemos una descripción muy general del cliente objetivo, cuando una segmentación más acotada nos puede acercar más al cliente ideal.
Concluyendo
En conclusión, los errores de tipo 1 y tipo 2 son comunes en la investigación y experimentación de un startup y pueden afectar la toma de decisiones. Es importante identificar posibles sesgos en la experimentación para reducir los falsos positivos y considerar variaciones en el experimento que aborden los posibles falsos negativos.
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