En el contexto competitivo de hoy en día, la experimentación product-led es más que una buena idea, es una necesitad para los equipos de producto e ingeniería para cuantificar su impacto. Pero es necesario que cultiven una cultura de experimentación y que la infundan en cada fase del proceso de desarrollo de producto para construir confianza.
Así comienza el playbook Build with Confidence: Your Guide to Scaling Product-Led Experimentation (Construye con confianza: Tu guía para escalar la experimentación product-led), una guía creada por expertos, co-escrita por Amplitude, la solución líder en Product Analytics, y Reforge, la academia líder en Producto y Growth.
La guía fue creada para ayudar a transformar la forma en que las empresas innovan, mediante la creación de un sólido programa de experimentación directamente relacionado con los procesos de desarrollo de productos, y en este artículo vamos a repasar algunos puntos clave para que tengas en cuenta.
Si quieres leer el playbook completo (en inglés) puedes descargarlo aquí.
La experimentación product-led es una necesidad para los equipos de producto, datos e ingeniería para cuantificar su impacto y reducir el riesgo de sus inversiones.
Los mejores equipos de producto saben que lo que realmente importa no es solamente entregar outputs, sino los resultados que generan. Una cultura de experimentación permite quitar el riesgo en proyectos que generan valor al desglosar metas de negocio grandes en pequeñas hipótesis a testear.
Pero la cultura no es solo técnica. Es el producto de las personas, los procesos integrados, la comunicación y la tecnología.
Personas:
Es indispensable contar con un equipo capacitado y data-driven que tome la responsabilidad para resolver los problemas.
Procesos integrados y comunicación:
La experimentación debe estar integrada en el proceso de desarrollo de un producto desde el minuto cero, y la comunicación entre equipos es vital, desde comunicar las victorias hasta los fracasos, compartiendo insights y discutiendo ideas.
Tecnología:
Un gran equipo necesita contar con herramientas que permitan que se realice un mejor trabajo.
Si bien las personas, los procesos, la comunicación y la tecnología son los componentes fundamentales para una cultura de experimentación fuerte, hay otros elementos esenciales.
La experimentación hace posible evaluar rápidamente el impacto de las decisiones de producto antes de comprometerte a ellas, lo que reduce el riesgo de pérdidas de dinero con lanzamientos fallidos.
Pero solo funciona si se hace bien…
Como cualquier programa de trabajo, el A/B Testing necesita su propio método para medir el éxito.
Saber qué y cuándo testear es crucial tanto para el experimento como para el programa de experimentación. Un test equivocado puede hacer que la confianza en el programa se pierda por completo, lo que desembocaría en la toma de malas decisiones y perjudicaría la cultura data-driven de una organización.
Es importante entender cada elemento de una plataforma o producto y como se alinean con los objetivos del negocio. Una recomendación es armar un Metrics Tree para mostrar cómo distintas features o productos se relacionan entre sí y con los indicadores de Growth.
Otra forma de ideación es un Sun Diagram, donde el “sol” es la meta y los “rayos” son los flujos de trabajo. Cada flujo está organizado según un framework, y a su vez, podemos dividirlo en columnas para sub-categorizar los flujos por tipo de experimento.
A diferencia de un producto físico, los productos digitales pueden modificarse tan rápido como surgen las ideas. Podemos utilizar técnicas como feature flags que permite activar o desactivar ciertas features que quieres que tus usuarios experimenten.
Normalmente, nuevas features se envian a cohorts específicos, no la base de usuarios completa, así un equipo de desarrollo puede recopilar feedback de los usuarios antes de lanzar nuevas features.
Es vital que la plataforma de experimentación tenga Identity Resolution, es decir, que pueda reconocer al mismo usuario incluso si está accediendo desde diferentes dispositivos o contextos, para no correr el riesgo de identificar erróneamente a los usuarios, lo que desembocaría en una experimentación con fallas y malos datos.
Cuando combinas Feature Management e Identity Resolution, tienes la habilidad de hacer experiencias a los cohortes de usuarios correctos, pudiendo crear reglas que te permitan controlar quien recibe qué features y cuándo.
Si tu plataforma de experimentación tiene un enfoque sólido de Identity Resolution y entrega, los equipos de producto pueden realizar experimentos y lanzamientos de nuevas features más a medida usando los mismos procesos y tecnologías que potencian el resto de tu desarrollo de producto.
Herramientas como Amplitude Experiment ponen el poder del Feature Management y la experimentación en las manos de empresas de todos los tamaños.
Las plataformas de experimentación exitosas permiten innovar más rápidamente, crear una cultura data-driven y una mejor alineación de los stakeholders. Los equipos de Producto e Ingeniería deberían tener en cuenta estos cinco factores:
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