Hipótesis en UX: claves para diseñar investigaciones que aportan valor

En cualquier proyecto de diseño UX, las hipótesis de investigación son el punto de partida que nos ayuda a enfocar el trabajo. Cuando formulamos una hipótesis, estamos poniendo por escrito lo que creemos que ocurre en la experiencia del usuario o lo que pensamos que puede mejorarla.

Tener estas hipótesis claras nos permite organizar mejor las actividades de research, diseñar pruebas que realmente sirvan y obtener conclusiones que se puedan aplicar de forma concreta al diseño. Eso sí, no siempre es sencillo plantearlas bien. Por eso, en este artículo compartimos cómo lo hacemos en el Estudio, algunos errores comunes que tratamos de evitar y cómo conectamos estas hipótesis con las metodologías de investigación.

Qué es una hipótesis de investigación y cómo la formulamos

Una hipótesis en UX es una afirmación fundamentada que describe un posible comportamiento, expectativa o experiencia de los usuarios en relación con un producto o servicio digital. Es una idea que queremos contrastar a través de la investigación: se plantea como una declaración que buscamos validar o refutar mediante la observación y el análisis.

Cuando las planteamos en el Estudio, seguimos algunas pautas básicas:

• Deben ser afirmativas (no redactadas en forma de pregunta).
• Han de ser relevantes para el problema o aspecto de la experiencia que estamos investigando.
• Tienen que ser testables, es decir, durante la investigación debemos poder observar comportamientos o recoger métricas que nos indiquen si la hipótesis se sostiene o no.
• Deben ser consistentes con el contexto del proyecto y con cualquier dato previo que tengamos.

Una buena hipótesis nos da foco. Evita que vayamos a ciegas y nos ayuda a que el research no sea solo exploratorio, sino también accionable.

Errores comunes al crear hipótesis y cómo evitarlos

Con el tiempo, hemos visto algunos fallos frecuentes que conviene tener presentes:

1. Formular hipótesis demasiado amplias o vagas

Cuando la hipótesis es muy general, resulta difícil evaluar si se cumple. Para evitarlo, recomendamos apoyarse en la metodología SMART (específica, medible, alcanzable, relevante y acotada en el tiempo). Esto aporta claridad y facilita el análisis.

2. Confundir hipótesis con soluciones

Otro error frecuente es redactar la hipótesis como si fuera ya una solución. Para evitarlo, es útil usar verbos como “creemos”, “pensamos”, que dejan claro que estamos en fase de exploración, no de validación de una solución cerrada. Además, conviene detallar el contexto o la interacción que queremos observar.

3. Basarse en suposiciones no validadas o en sesgos del equipo

Es importante que la hipótesis tenga un respaldo en datos previos (cualitativos o cuantitativos) o en insights obtenidos en fases anteriores del proyecto. De lo contrario, corremos el riesgo de construir hipótesis sobre percepciones internas no contrastadas.

4. Incluir demasiadas variables en una sola hipótesis

Cuando una hipótesis combina varios factores, se vuelve difícil de evaluar. En proyectos exploratorios recomendamos tener una hipótesis principal y un máximo de 2-3 secundarias. En fases de validación (por ejemplo, tests de prototipos o A/B), nos centramos en 2-3 hipótesis específicas. Así mantenemos el foco y facilitamos la toma de decisiones.

Cómo conectamos hipótesis con el diseño de actividades de research

A la hora de diseñar el research, elegimos las metodologías más adecuadas para cada tipo de hipótesis. Aquí algunos ejemplos de cómo las combinamos:

Think Aloud

Como hemos comentado, el Think Aloud es especialmente útil para validar hipótesis relacionadas con el proceso mental del usuario. No se trata solo de ver si la tarea se completa, sino de entender cómo se enfrenta el usuario a esa tarea, qué dudas le surgen, qué elementos le resultan intuitivos o confusos.

Entrevistas semiestructuradas

Perfectas para explorar hipótesis sobre motivaciones, comportamientos previos o fricciones que afectan a la experiencia. A través de preguntas abiertas obtenemos información rica y matizada.

Card Sorting

Ideal para hipótesis sobre arquitectura de información y categorización mental de los usuarios. Nos ayuda a entender cómo esperan encontrar los contenidos.

Ver también: Cómo planificar un card sorting efectivo.

Tree Testing

Muy útil en fases de diseño de navegación, para validar cambios antes de prototipar. Las hipótesis se centran en cómo los usuarios entienden la estructura y localizan contenidos sin que el diseño visual interfiera.

Ver también: Guía para hacer tree testing

Cómo lo aplicamos en proyectos reales

En el Estudio hemos trabajado en múltiples proyectos donde hemos estructurado el research en torno a hipótesis bien definidas.

Un ejemplo es el trabajo realizado para una aplicación de fintech. En este caso, llevamos a cabo un test remoto con usuarios para evaluar el onboarding y el proceso de alta en la app. Partimos de hipótesis que buscaban identificar posibles barreras en la conversión y en la experiencia general.

A través del método Think Aloud pudimos detectar momentos de duda en el proceso, elementos de la interfaz que generaban fricción y oportunidades de simplificación. Esto nos permitió formular recomendaciones concretas y proponer métricas de usabilidad para seguir midiendo la experiencia tras los ajustes.

Formular hipótesis bien planteadas nos ahorra tiempo, evita sesgos y hace que nuestras investigaciones sean más útiles. En lugar de ir sin rumbo, salimos con preguntas claras que nos permiten obtener respuestas aplicables al diseño.

En nuestro Programa de Especialización en Research Avanzado profundizamos en este enfoque y en cómo estructurar procesos de research sólidos y accionables. Si te interesa seguir aprendiendo, te invitamos a conocer más sobre el programa.

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