Una hipótesis de producto es una apuesta escrita de forma que un experimento pueda mostrar que está equivocada: dice qué cambio, para qué público, debe producir qué resultado, y cómo lo sabrá el equipo. El formato "Creemos que... Sabremos que es cierto cuando..." obliga a declarar la métrica, la variación esperada y el plazo antes de construir, separando aprendizaje de opinión.
Cómo usar
- Describe la observación o evidencia que motiva la hipótesis: un dato, una entrevista, un ticket de soporte.
- Indica quién es el público y qué cambio propones.
- Escribe el resultado esperado como cambio de comportamiento, no como entrega.
- Indica la métrica, la dirección, el valor actual, la variación esperada y el plazo.
- Revisa el control de calidad y lleva la hipótesis a la planificación del experimento.
Qué pide cada campo
| Campo | Qué completar |
|---|---|
| Observación o evidencia | Lo que viste en los datos, en entrevistas o en soporte que motiva la hipótesis. |
| Público | A quién afecta el cambio, lo más específico posible. |
| Cambio propuesto | Lo que vas a hacer, en una frase que empieza con verbo. |
| Resultado esperado | El cambio de comportamiento que esperas, empezando con verbo. |
| Métrica (opcional) | El número que mostrará si la hipótesis se confirma. |
| La métrica debe | La dirección en la que la métrica tiene que moverse. |
| Valor actual de la métrica (opcional) | En porcentaje. Con él, la herramienta calcula la muestra del test. |
| Variación esperada (opcional) | En % relativo al valor actual. Es lo que vuelve refutable la hipótesis. |
| Plazo (opcional) | En cuánto tiempo debe aparecer el efecto. |
Ejemplo
Una tienda en línea ficticia vio que 6 de cada 10 compradores en el móvil abandonan el carrito en el paso del envío. La hipótesis generada: "Creemos que mostrar el costo de envío en la página del producto para compradores que entran desde el móvil va a reducir el abandono en el paso del envío. Sabremos que es cierto cuando la conversión del carrito en compra suba de 4% a 4,6% (+15%) en 4 semanas." Cumple los seis criterios de calidad, y el experimento mínimo es un test A/B con 17.943 personas por variante.
Cuándo usar
- Antes de pedir tiempo al equipo para construir una idea, para declarar qué debe provocar.
- Al salir de una ronda de entrevistas, para convertir observaciones en apuestas comprobables.
- Para revisar un backlog lleno de soluciones sin resultado esperado.
- Antes de planificar un test A/B, para fijar la métrica y la variación mínima.
Preguntas frecuentes
¿Qué es una buena hipótesis de producto?
Es una frase que puede estar equivocada y que un test puede derribar. Parte de una evidencia, nombra público, cambio y resultado, y dice en qué métrica, con qué variación y en qué plazo debe aparecer el resultado.
¿Cuál es la diferencia entre hipótesis e idea?
La idea describe qué hacer; la hipótesis describe el efecto esperado y cómo medirlo. "Mostrar el envío en la página del producto" es una idea. La hipótesis agrega para quién, qué debe cambiar en el comportamiento y qué número lo confirmaría.
¿Cómo elegir la métrica?
Usa la métrica más cercana al comportamiento que el cambio debe alterar, que el equipo ya mide y que reacciona dentro del plazo del test. Las métricas lejanas, como los ingresos anuales, tardan y mezclan otras causas.
¿Por qué la hipótesis necesita un número?
Sin variación esperada, cualquier movimiento de la métrica parece confirmar la apuesta. El número define cuánto debe cambiar la métrica para que valga el costo, y es lo que permite calcular la muestra del test.
¿Cuántas hipótesis debo tener al mismo tiempo?
Pocas por objetivo: dos o tres en test, con una métrica principal cada una. Muchas hipótesis abiertas dividen el tráfico, alargan los tests y dificultan saber qué causó cada resultado.
¿Cómo priorizar hipótesis?
Compara el tamaño del efecto esperado, la fuerza de la evidencia y el costo de probar. Empieza por las que tienen evidencia razonable y prueba barata; las hipótesis débiles piden primero un descubrimiento más simple, como entrevistas o un prototipo.
¿Qué hacer cuando el test refuta la hipótesis?
Registra el aprendizaje: el cambio no produjo el efecto esperado en ese público y plazo. Eso evita construir algo inútil. Revisa la evidencia original y decide si vale una variación de la hipótesis o si conviene descartar la apuesta.