Esta tarde he dado la charla sobre Discovery Driven Growth en la Conference Agile Spain. En un principio tocaba más temas, pero al reducirse a 20 minutos tuve que sacar las tijeras, dejar a un lado la parte de Customer Discovery (bien tratada por la literatura Lean) y centrarme en lo que es -para mi- menos claro: qué experimentar.

Ha sido interesante la charla de Ujué Agudo de Biko. Me ha gustado mucho cuando ha explicado qué es mejorar el producto (funcionalidad) y qué es mejorar la experiencia del usuario. Ujué ha explicado lo que es un Customer Journey… curiosamente una forma distinta de explicar lo mismo que yo iba a explicar: una secuencia de cosas.

Sistema lineal de hipótesis

Al diferencia de un Lean Canvas, en el que ponemos las distintas partes de nuestro negocio en una tabla -muy útil como guia para pensar en los elementos de un negocio-, la Metodología Discovery Driven utiliza un formato muy parecido al Customer Journey que comentaba Ujué: qué cosas pasan desde que un usuario tiene un problema (o antes) hasta que lo resolvemos (o más allá) y cuanto ganamos. De esta forma podemos ver clarísimamente qué puntos son los que ahogan nuestro modelo (los que hacen que un % menor de cosas lleguen del incio al final del sistema). Goldratt lo llama “constraints“: tu sistema es tan eficiente como su punto menos eficiente.

La Metodología Discovery Driven bien planteada nos lleva a desgranar nuestro modelo en una secuencia de pequeñas hipótesis de las cuales podemos calcular su valor y estimar un margen de error sobre este valor. En marzo hablé sobre como utilizar muestras estadísticas en innovación. Los experimentos, y lo recordaba hoy, no dan resultados de blanco o negro, sinó que nos dicen en qué grado se cumple una hipótesis.

Hoy explicaba que tenemos que ir disminuyendo la incertidumbre de forma secuencial (de la hipótesis más incierta hasta la que menos) y que si una de ellas hace que el sistema no genere lo que esperamos, podemos aplicar técnicas de creatividad para buscar otras formas de solucionar ese paso.

¿Hasta cuando?

Al terminar mi charla, uno de los asistentes ha preguntado:

¿Hasta cuándo merece la pena seguir persistiendo en reducir la incertidumbre de un modelo o de un negocio cuando los números no salen?

Gran pregunta.

Según la literatura, si pensamos en nuestra idea como un simple equilibrio de coste-beneficio (cuánto me va a costar vs. cuanto voy a ganar), la respuesta es fácil: cada experimento tiene un coste y no deberías gastar más en un experimento de lo que supuestamente vas a aportar al sistema si reduces el grado de incertidumbre.

Lamentablemente no he tenido la suerte de tener que llegar a hacer números tan detallados para descartar un proyecto. Los procesos de Customer Discovery apuntaban cláramente que el modelo no generaría lo esperado. El principal problema con el que me he enfrentado ha sido el apego del “propietario” a la idea: mayoritariamente por un exceso de foco en la solución y defecto de trabajo en el análisis y cuantificación del problema.

Es por eso que recomiendo que los responsables del proyecto se rodeen de gente experta, que ayude a encontrar soluciones, pero pragmática para hacer ver que no hay que invertir más tiempo (dinero) en el sistema.

PS: Aprovecho para agradecer la invitación de Miquel Àngel Mora.