Una de las cosas más fundamentales a la hora de lograr que tu producto tenga éxito es que realmente ataque un problema que valga la pena resolver.
Hace un tiempo escribí sobre la importancia de no partir de una solución sino de un problema (o al menos si partimos de ella entender qué problema está abarcando).
Pero así y todo, si hicimos bien la tarea y entendemos que vamos a solucionar, puede que ese problema que detectamos no sea uno que valga la pena.
¿No estamos ya haciendo esto cuando pensamos el producto?
Habitualmente esta fase de “pensar si vale la pena” la hacemos “internamente”. Es decir, nos preguntamos a nosotros mismos (que a veces es un proceso inconsciente) o lo debatimos con nuestro equipo y basado en nuestras opiniones determinamos si avanzamos o no con nuestra solución.
En este proceso pondremos en la balanza cosas cómo cuánta gente creemos que tiene este problema, cuán gravemente creemos que lo padecen, o incluso cuánto malestar nos genera a nosotros mismos (y asumimos que a otros les pasará lo mismo).
Obviamente, ese es el enfoque equivocado. Nuestra opinión será muy interesante, pero es irrelevante para el mercado 🙂
Los clientes se preocupan por sus problemas, no por tu solución.
En definitiva, lo que tenemos que hacer cómo con toda fase de validación de producto, es formular nuestra hipótesis y salir a validarla con nuestros usuarios potenciales.
¿Qué debemos validar?
En el libro Tuned In de Craig Stull presenta 3 preguntas que abarcan los aspectos necesarios para determinar si el problema es “digno” de ser resuelto.
¿Es urgente?
Si bien urgente es una palabra fuerte, está bien que la usemos. Si intentamos que una persona adquiera un nuevo producto o servicio, necesitaremos que el problema que este le resuelve esté entre sus primeras necesidades, algo que le genere una molestia aguda o le ayude a resolver una tarea importante para su vida cotidiana.
Muchas veces la forma de detectar la relevancia del problema es ver cuánto les cuesta en dinero, tiempo, esfuerzo, o incluso hasta “dolor” emocional o físico.
Si realmente te enfrentas a un problema urgente la gente ya habrá invertido tiempo (¡y posiblemente dinero!) en tratar de solucionarlo con alternativas. Este es un buen punto para indagar en tus entrevistas, no sólo para validar urgencia, sino también para ver qué puntos no resolvieron las otras alternativas.
¿Lo tiene suficiente gente?
En mi experiencia este resulta ser el más obvio. Todos los que están buscando hacer un negocio rentable “entienden” que tienen que tener una base de clientes suficiente para hacerlo viable.
Y esto aplica tanto a nuevos productos como nuevos features.
¿La dificultad? Lo hacemos con nuestros supuestos. Y cómo sabemos, en general nuestros supuestos están equivocados.
En general veo 2 tipos de errores distintos:
- El que proyecta:
- Cómo yo tengo este problema y 5 familiares o amigos lo tienen, claramente lo tienen todos.
- Cómo estos 5 clientes me reportaron que esto los frustra, es un problema que tienen todos los clientes
Lo estoy haciendo muy burdo, pero esto pasa muy seguido, y básicamente es tomar decisiones con mayor o menor grado de argumentación sin una proyección más “analítica” (principalmente que considere segmentos).
- El que se basa en estudios de mercado:
- Voy a hacer un producto para escuelas, cómo hay 5000 escuelas en mi ciudad, esos son los clientes que puedo tener.
- 100 clientes por mes pasan por la pantalla X de mi producto, si creo esta nueva funcionalidad en esa pantalla tendrá 100 usuarios
Este segundo punto no está tan mal, pero asumir que voy a tener clientes en base a “la cantidad que existe” es casi igual de básico que lo que hacíamos en el punto 1.
¿Por qué?
En general los estudios de mercado no tienen mucha segmentación, y nos faltará analizar qué porcentaje de esos potenciales consumidores tienen el problema que estoy buscando resolver.
¿La alternativa?
Para no dejar sólo las formas “precarias” de analizar este aspecto, consideremos una alternativa.
Repito ante todo que basarse en estadísticas y estudio de mercado ¡no está nada mal! Siempre que apliquemos una segmentación lógica y estimemos que porcentaje de ese mercado potencial tendrá realmente el problema. Es un enfoque “top-down”.
Si transformamos ese porcentaje “supuesto” en un dato validado, tendremos una estimación mucho más valiosa. Sería un enfoque “bottom-up”.
Supongamos que tenemos el mercado de 5000 escuelas que mencionaba antes, y que analizando más en detalle los segmentos determinamos que 1000 se aproximan a nuestro “customer persona”. Luego podemos experimentar tomando 10 de esas 1000 y viendo mediante algún experimento o entrevista cuántas están dispuestas a comprar. En base a ese “N de 10” que quieren comprar, podemos tomar nuestro porcentaje y aplicarlo a las 1000 de base que teníamos.
Noten que acá estamos haciendo un enfoque cualitativo y es riesgoso extrapolarlo cuantitativamente, pero sin duda nos va a dar mucho aprendizaje y tendremos algo mucho más certero que si lo hacemos simplemente con nuestro supuesto.
¿Los clientes están dispuestos a pagar?
Existen un montón de problemas con suficiente cantidad de gente que los padece, pero que simplemente no están dispuestos a pagar por resolverlos. Pensemos por ejemplo el problema de compartir fotos con familiares y amigos: antes de toda la gran cantidad de redes sociales que tenemos ahora para hacerlo, ¡usabamos el mail! Hoy tenemos formas increíblemente mejores, pero muy posiblemente si nos hubiesen ofrecido pagar por ellas, no hubiésemos aceptado.
Pensemos en cambio un servicio cómo MercadoLibre (simplificandolo mucho): voy a ganar $1.000 por vender este artefacto usado, ¿estoy dispuesto a pagar $100 porque lo pongan delante de muchos ojos, manejen el intercambio de dinero, tener una forma fácil de entregarlo, etc? ¡Si!
Muchas veces en nuevas soluciones esto se puede apreciar viendo lo que pagan los clientes actualmente por resolver esta necesidad (o cuánto les cuesta no resolverla). Por ejemplo, si estoy automatizando una parte de un proceso que hacen manualmente, sabemos que están dispuestos a pagar un monto igual a la cantidad de salarios que hoy pagan por resolverlo.
Nota de color: hice trampa. El primer ejemplo hace referencia a redes cómo Facebook donde ya sabemos que la monetización que lograron fue increíble. La gente está dispuesta a invertir tiempo y atención (una forma de pago), y las redes sociales saben cómo monetizar otros segmentos que les interesa aprovechar esa atención. Pero espero se haya entendido el punto 🙂
Algunos ejemplos:
AirBnB
- Problema: hotelería cara y falta de disponibilidad en fechas críticas, sumado a gente con espacio libre para alojar.
- Urgente: si, gran cantidad de gente se queda sin disponibilidad o sin viajar por precios prohibitivos
- Mucha gente: si, industria hotelera de billones de dólares anuales en OTAs
- Dispuestos a pagar: hoy la gente ya está pagando por hoteles
Netflix
- Problema: (Netflix resuelve muchos problemas, este creo es el más típico) quiero poder ver los programas y películas que me gustan dónde quiera y cuándo quiera
- Urgente: si, soluciones anteriores como TiVO (¡e incluso la videocasetera!) demostraron que la gente graba los programas para verlos cuando quieran
- Mucha gente: si, prácticamente todos los que miran televisión
- Dispuestos a pagar: pagan por servicios caros de televisión por cable
¿Cómo seguir?
Antes de cerrar me gustaría dar un “orden” de importancia a estas preguntas. Sin duda la número 1 es la urgencia.
Un problema que mucha gente tiene pero nadie le da importancia, difícilmente se pueda convertir en un gran mercado (o por lo menos la penetración va a ser mucho más difícil que con un problema importante).
Además en general la urgencia se relaciona con cuán dispuestos a pagar estarán, aunque no sea con dinero con tiempo y atención.
Y desde ya, “mucha gente” para que valga la pena es relativo: al mercado, al precio del producto, al costo de hacer y mantener la solución.
Suponiendo que completaste el Canvas de Vision, y ya tenés tus hipotéticos problemas listados, lo mejor es que analices de cada uno y definas hipótesis de cómo se encuentra para estas tres preguntas. Luego sabiendo cuáles son las más riesgosas ejecutá experimentos que te ayuden a validarlo.
Me encantaría conocer tu opinión. ¿Analizás estos aspectos? ¿qué otros aspectos te parecen importantes? ¿algo más que faltó cubrir de este tema?
Si te gustó, como siempre, ¡se agradece mucho compartir!