Crear-Medir-Aprender vs. Aprender-Medir-Crear

En 2009 vi a Kent Beck hablar por primera vez en la primera Conferencia Lean Startup. En ese entonces se llamaba la conferencia “Lecciones Aprendidas de Startups”. ¿El tema? Crear-Medir-Aprender … y cabras.

Kent no paraba de hablar de una cabra que le picaba. No tenía idea de quién era o por qué estaba hablando de esta cabra o por qué se la estaba rascando en la espalda. Fue extraño y confuso. Incluso Eric Ries parecía un poco desconcertado de pie al margen. Pero fue brillante. Kent dijo algo que se me quedó grabado.

El bucle Crear Medir Aprender está al revés.

Pero comencemos con algunos antecedentes.

¿Qué es el ciclo Crear-Medir-Aprender?

El ciclo Crear-Medir-Aprender (CMA) es el concepto más fundamental del Lean Startup. Representa el proceso básico de iteración rápida basado en comentarios directos de los consumidores sobre productos funcionales. Esta iteración rápida valida o invalida los supuestos básicos sobre la necesidad del mercado y si el producto satisfizo esa necesidad.

El concepto básico es similar a varios ciclos que se encuentran en otros dominios, como:

  • Pensar-Hacer-Verificar en Lean UX
  • Observar-Orientar-Decidir-Actuar (OODA) utilizado en la Fuerza Aérea de EE.UU.
  • Planificar-Hacer-Verificar-Actuar (PHVA) en Control de Calidad
  • Evaluación-Diagnóstico-Planificación-Implementación-Evaluación (EDPIE) en enfermería

El ciclo CMA no es nada nuevo. Cada niño de dos años está familiarizado con “Si al principio no tienes éxito, inténtalo, vuelve a intentarlo”.

¿Qué hay de nuevo en Crear-Medir-Aprender?

Las diferencias más comunes enfatizadas por los defensores de Lean Startup son:

  • Velocidad
  • Datos
  • Enfoque del negocio

Velocidad

Lean Startup enfatiza la velocidad por encima de todo.

En parte, eso es el resultado de haber sido creado en el sector de la tecnología por un ingeniero de software. Silicon Valley es famoso por enfatizar la iteración rápida para llegar al mercado más rápido.

Los hackatones alimentados con cafeína las 24 horas son la norma. Se espera que los participantes muestren software funcional al final. Los premios o simplemente la aprobación social, son la recompensa. Solo mira a Mark Zuckerberg (interpretado por Jesse Eisenberg en The Social Network) para hacerte una idea.

Hay otras industrias en las que se puede crear un producto en 24 horas. Personalmente, soy un cocinero mediocre, pero podría crear el prototipo de un menú de restaurante funcional en 24 horas. Pero no hay otra industria en la que un producto pueda estar listo para escalar a decenas de miles de usuarios casi instantáneamente.

Datos

En Lean Startup, la medición tiene un fuerte énfasis en los datos cuantitativos.

La rápida escala de la industria de la tecnología y la capacidad de medir el comportamiento detallado del usuario llevaron a más datos de los que nadie había tenido. La cantidad de datos y detalles disponibles en un sitio web es como Elf on the Shelf en overdrive. Cada clic, cada movimiento del mouse se rastrea si las cookies están habilitadas o no.

Ese énfasis se ha suavizado a lo largo de los años a medida que Lean Startup se superpone y se fusiona con Design Thinking y técnicas de Investigación de Usuarios. Pero muchos evangelistas del Lean Startup todavía tienen un fuerte sesgo hacia los datos cuantitativos por encima de todo.

Enfoque del negocio

Por último, Lean Startup no se trata de probar un código o un producto. Esta iteración rápida no está destinada a determinar si el producto está funcionando.

El ciclo Crear-Medir-Aprender trata sobre probar un modelo de negocio.

Lean Startup proviene del desarrollo ágil de software y comparte muchos de sus principios. Si bien los evangelistas ágiles defenderán muchas de las mismas tácticas exactas que las de Lean Startup, el enfoque principal está en la creación de software.

Lean Startup se centra explícitamente en probar un modelo de negocio completo. Esto significa que simplemente producir software que funcione no es una iteración completa. Ese software funcional necesita interactuar con los clientes. Por lo tanto, los datos no se relacionan con la tasa de errores o defectos, sino con la viabilidad del modelo de negocio. (De ahí la V en el concepto relativo de Producto Mínimo Viable).

Ahora de vuelta a Kent Beck…

La cabra que pica de Kent Beck

La historia que relató Kent involucró cabras bebé, cabras adultas y una motosierra. No daré detalles, pero ninguna cabra resultó herida durante la historia. Era una historia sobre cómo hacer feliz a su cabra.

Personalmente, no tengo idea de cómo saber si una cabra es feliz. Para aclarar, sí. Kent Beck tiene cabras. Sí, fue una metáfora forzada. No, no voy a explicar la historia más que eso. Fue difícil de capturar y nadie más que Kent Beck podría haberlo logrado. No lo pienses demasiado.

La conclusión es que, a través de prueba y error, encontró el lugar que le picaba. De repente, recibió una “reacción descomunal” por una actividad que había estado repitiendo en varios lugares diferentes sin ningún efecto.

Pero luego Kent dijo, “el ciclo Crear-Medir-Aprender está al revés”.

¿Qué hay de malo en Crear-Medir-Aprender?

El ciclo CMA presupone que, si comenzamos a construir algo y le aplicamos algunos análisis, inevitablemente aprenderemos algo.

Eso significa crear un Producto Mínimo Viable.

Crear algo

Así que hacemos algo divertido juntos durante el fin de semana, lo lanzamos y vemos qué pasa. Entonces podemos decidir si queremos continuar.

Sin duda, ese es un enfoque. ¡Vamos a tirarlo y ver si funciona!

¿Cómo sabremos si funciona?

Medir algo

Dale una palmada a Google Analytics y lanza una publicación en Hacker News o Reddit. La publicación se votará en la parte superior de manera meritocrática y luego veremos si alguien se registra.

Aquí está el problema:

  • ¿Llegando al #1 en Hacker News? – Una métrica de vanidad.
  • ¿# de inscripciones? – Una métrica de vanidad.

Hay más de 7 mil millones de personas en el planeta. Si alguien está dispuesto a comprar el peso del batido, alguien se inscribirá en cualquier idea startup idiota que se nos ocurra. Incluso si es solo una broma.

Pero conseguir inscripciones de curiosidad es insuficiente.

¿Quién es esa persona que se registró? ¿Cuántas inscripciones necesitamos para tener éxito? ¿Por qué lo quieren? ¿Cuántos de ellos hay? ¿Están dispuestos a pagar por ello?

Aprender algo

Si estamos creando un producto para las mamás de fútbol, entonces una publicación en Hacker News no tiene relación con nuestro producto. En todo caso, nos dará un falso negativo porque estamos hablando con las personas equivocadas.

No podemos medir nuestra tasa de conversión de registro sin tener un mercado objetivo claro. (Nota: “Todos” no es un mercado objetivo claro).

Si Crear-Medir-Aprender es solo prueba y error, entonces no es mejor que la esperanza. Esto es lo que algunos llaman cariñosamente el enfoque del “campo de los sueños” y otros, “prueba de espaguetis”.

¡Constrúyelos y ellos vendrán!

Es lo mismo, solo que más rápido. Y eso no es de lo que hablaba Eric Ries en The Lean Startup.

Crear-Medir-Aprender hacia atrás

Para aprender rápidamente en cualquier dominio, tenemos que enfocarnos y tener un plan claro de cómo y qué queremos aprender.

Si queremos tocar la guitarra, simplemente tocarla y rasguear no nos va a llevar muy lejos, muy rápido. Para aprender rápidamente, debemos dividirlo en elementos simples y practicar. Melodía y armonía. Diferentes acordes y escalas. Mano izquierda y mano derecha.

Hay un objetivo claro desde el principio de cada sesión de práctica para centrarse en un elemento específico y dominarlo.

Lo mismo ocurre con el Lean Startup. Para aprender rápidamente, invertimos el ciclo CMA.

Paso 1: Identificar el objetivo de aprendizaje

Lo primero que debemos hacer es decidir qué aprender. Los científicos no comienzan a arrojar químicos en una tina y se los dan al azar a los bebés para ver qué sucede. No construyeron el Gran Colisionador de Hadrones por el gusto de hacerlo.

Un buen científico forma una hipótesis y luego diseña cuidadosamente un experimento con un grupo de control para medir el efecto de ese experimento. Solo entonces implementa el experimento y aprenden algo.

Así que comienza el ciclo averiguando lo que estas tratando de aprender.

Este objetivo se expresa mejor como una pregunta. No digas: “Quiero aprender sobre los precios de los productos”. Di: “¿Qué precio pagarán nuestros clientes por nuestro producto?”.

Paso 2: Especificar los datos

Reformular el objetivo de aprendizaje como una pregunta es solo un truco cognitivo. Pensar en los precios en abstracto parece difícil. Especialmente si nunca lo hemos hecho antes.

Enmarcar nuestro objetivo de aprendizaje como una pregunta hace que sea más fácil averiguar qué tipo de datos nos ayudarían a responder esta pregunta. Necesitamos saber qué medir.

Nuestra pregunta es: “¿Qué precio pagará nuestro cliente por nuestro producto?”. En base a eso, hay algunos datos claros que nos ayudarán:

  • % de personas que realmente pagan US$ 10, US$ 20 o US$ 9.99 por el producto
  • El precio medio pagado por un producto comparable
  • El grado cualitativo de la necesidad del cliente de una solución

Cada uno de estos puntos de datos potenciales es algo que ahora podemos ir y obtener.

Paso 3: Seleccionar un método

Aquí no es donde vamos y “creamos” un Producto Mínimo Viable. Deberíamos crear una Prueba Mínima Viable.

(Parker Thompson también propuso el término Interacción Mínima Viable que también me gusta enormemente).

Sabemos qué datos necesitamos, por lo que deberíamos salir y obtenerlos con el menor esfuerzo posible.

Para obtener el “% de personas que realmente pagan US$ 10, US$ 20 o US$ 9.99 por el producto”, no es necesaria crear un producto.

Podríamos intentar simplemente crear una página de destino. O incluso podríamos intentar vender el producto cara a cara. Ni siquiera necesitamos el producto real, un prototipo o incluso una caja elegante que parezca que el producto real sería suficiente.

Para encontrar “el precio medio pagado por un producto comparable”, no es necesario crear nada. Deberíamos ir de compras.

Si necesitamos “el grado cualitativo de la necesidad del cliente de una solución”, simplemente deberíamos a hablar con los clientes.

El grado cualitativo de la necesidad del cliente por una solución.

Lecciones aprendidas

Entonces, si realmente queremos comenzar con Crear, hagámoslo. Personalmente, disfruto construyendo juguetes aleatorios de vez en cuando solo por el gusto de hacerlo. Pero no deberíamos nosotros mismos sobre lo que estamos aprendiendo.

Si realmente queremos aprender sobre nuestro negocio, debemos comenzar por averiguar qué queremos aprender.

  • Identificar el objetivo del aprendizaje
  • Especificar los datos
  • Seleccionar un método

Este artículo se basó en el Blog de “Kromatic” en su artículo “Build Measure Learn vs. Learn Measure Build”.

Por favor déjanos tus opiniones y preguntas acerca de esta publicación en los comentarios al final de la página.

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ACERCA DEL AUTOR

Ingeniero de Sistemas por la Universidad Nacional de Ingeniería de Lima-Perú. Especialista en la Agilidad Organizacional para la transformación del Negocio. Apasionado por el Gobierno Digital, la Innovación y la Transformación Digital, y el Gobierno de la Información y la Tecnología. Asesor, consultor, mentor y capacitador en los temas de su especialidad. Actualmente se desempeña como Titular Gerente en DOBLERRE & ASOCIADOS.

Víctor Reyna Vargas


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