¿Qué hacer si tus decisiones de innovación de productos están influenciadas por sesgos?

One of the most dangerous biases in product innovation is overconfidence. From my experience mentoring entrepreneurs and startups, it is the most dangerous because it distances them from all types of validation, to fall into self-validation. When developing or innovating, it is essential that we do not anchor ourselves to our initial idea and much less that we do so from a perspective that undervalues the real opinion of the market. Sometimes there is a tendency to think that the reality of the market is known to the point that validation of the idea or prototype is not needed. The chances that this innovation will not end successfully are high…

The simple solution to this is understanding and decision from data. If it's an existing feature where you have data points available in your own data base then it's fine, it it is not there a. And can be derived from existing customers then you can do a quick survey b. If this will be targetted towards new or prospect customers then work with external agency to identify and then do a feedback/survey. I believe this is the best framework to work upon on this.

Recognizing your own biases is the first step in mitigating their impact on product innovation decisions. Biases, such as confirmation bias, where you favor information that confirms your pre-existing beliefs, or anchoring bias, where initial information overly influences your decisions, can skew innovation processes. Acknowledge that no one is free from biases. By being conscious of these biases and their potential effects, you can implement strategies to counteract them. For example, actively seeking diverse opinions and challenging your initial assumptions can help provide a more balanced perspective, leading to more objective decision-making in product innovation.

Addressing biases in product innovation begins with acknowledging their presence. Everyone has biases, such as seeking information that confirms existing beliefs (confirmation bias) or giving too much weight to initial information (anchoring bias). Recognizing these biases is crucial. Once you're aware of them, you can actively work to reduce their influence on your decision-making. This process involves critically evaluating information and perspectives, ensuring that your product innovation choices are based on balanced and comprehensive analysis rather than skewed perceptions.

Reconnaître ses préjugés, c’est essentiel pour prendre de bonnes décisions en innovation de produits. Les biais, comme le biais de confirmation (chercher des infos qui soutiennent ce qu’on pense déjà) ou le biais d’ancrage (se fier trop à la première info reçue), peuvent vraiment fausser notre jugement. Pour les contrer, commencez par admettre que vous en avez. Personne n’y échappe. Ensuite, posez-vous des questions, cherchez des avis différents, utilisez des données objectives plutôt que des intuitions, et encouragez le feedback honnête dans votre équipe. Enfin, testez vos idées et ajustez-les en fonction des retours des utilisateurs.

Recognizing biases is key to making unbiased product innovation decisions. Whether it's seeking confirming info or relying too much on initial data, awareness helps us navigate with clearer judgment.

Diversity within your team is a crucial countermeasure against biases in product innovation. Surrounding yourself with individuals from varied backgrounds, experiences, and perspectives challenges your preconceptions and illuminates blind spots you may have overlooked. Encourage open dialogue and foster an environment where all voices are valued and heard. This inclusivity not only diminishes the likelihood of biased decisions but also enriches the innovation process. For instance, by incorporating diverse viewpoints in the development phase, a project I led resulted in a more universally appealing product, avoiding biases that could have limited its market potential.

Mi experiencia personal está centrada en la fase de Empatía y de entender el reto del #designthinking . En esta etapa es importante que utilicemos herramientas como por ejemplo las entrevistas etnográficas, y que estas entrevistas las hagamos también a personas que sean del "limite". Esto es buscar personas que estén justo en el limite del perfil persona (Persona Profile) para que la que queremos innovar, y que en este "limite" haya diversidad de formas de pensar, diversidad de raza y sexo, diversidad de niveles sociales e incluso nivel educativo. De esta forma minimizaremos el riesgo de caer en sesgos.

Avoir une équipe diverse, c’est vraiment top pour éviter les préjugés quand on innove. Avec des personnes venant d’horizons différents, tu peux remettre en question tes idées et découvrir des aspects que tu n’avais pas vus. En encourageant un dialogue ouvert où tout le monde peut s’exprimer, tu réduis les risques de décisions biaisées. Ça aide à prendre des décisions plus équilibrées, ce qui augmente les chances de succès de ton produit.

Including diverse voices in your team combats biases in product innovation. Varied backgrounds and perspectives challenge assumptions, minimizing blind spots. Open dialogue ensures every voice is heard, leading to more balanced decisions and successful products.

When product innovation decisions are influenced by biases, it can hinder creativity and effectiveness. To combat this, it's crucial to gather objective data. By relying on quantifiable information and metrics, you can ensure that your decisions are based on facts rather than subjective opinions or gut feelings. This approach helps create a more balanced and informed decision-making process. Collecting data from a variety of sources, such as user feedback, market research, and performance analytics, provides a comprehensive view of the situation. By grounding your decisions in objective data, you foster a culture of evidence-based innovation, leading to better outcomes and more successful products.

- Utilise des outils analytiques : Google Analytics, Mixpanel, June.so - Fais des sondages et des enquêtes : SurveyMonkey, Typeform. - Analyse les données quantitatives : Ventes, taux de conversion. - Collecte des données qualitatives : Entretiens avec les utilisateurs. - Agrège des sources diverses : Retours utilisateurs, analyses de marché, benchmarks. - Évite les biais de confirmation : Cherche des données qui contredisent tes hypothèses.

Data is key to fighting biases in product innovation. Using objective metrics over subjective opinions ensures decisions are based on reality. Gather diverse data sources for well-informed choices, free from individual biases.

Una de las formas más eficaces de cuestionar supuestos es la creación de "Experimentos de Supuestos". En este tipo de experimentos definimos las hipotesis que queremos validar o invalidar. Entre estas hipótesis pondremos explicitamente sesgos y prejuicios que luego podremos validar. Los experimentos, por tanto, tienen que tener una descripción, un "outcome" esperado, unas reglas de realización (what, who, where, when, etc.) y también la hipótesis que queremos refutar, y que incluirá nuestros prejuicios y posibles sesgos.

Remettre en question les hypothèses est crucial pour éviter les préjugés. Prenons Dropbox : au début, ils pensaient que les utilisateurs voulaient un stockage local robuste accessible via le cloud. Ils ont testé cette hypothèse en cherchant des preuves contraires, utilisant des données objectives et sollicitant des avis extérieurs. En testant différentes fonctionnalités, ils ont ajusté leur approche. Ainsi, Dropbox a développé un produit basé sur un raisonnement solide et répondant vraiment aux besoins des utilisateurs.

Del mundo de la #agilidad, hay varias prácticas y herramientas muy útiles en sistematizar la reflexión. 1. Reflexion diaria de 15' con preguntas como, ¿de que me he dado cuenta de lo que hemos hecho en los ultimos dias? ¿Qué aprendí de lo que ayer sucedió? etc. 2. Reflexión quincenal, a partir de trabajar en sprints de trabajo de innovación de 15 días, y donde tendremos por tanto reuniones de final de sprint (Sprint Reviews) donde reflexionaremos sobre el trabajo realizado y sobre las conclusiones extraidas. 3. Reflexión mensual, mediante Retrospectives Meeting del propio equipo de innovación. Es muy importante que el equipo reflexione conjuntamente sobre aquello que está haciendo y lo que está consiguiendo a través de preguntas poderosas.

Una de los workshops que mejor me ha funcionado ha sido hacer focus groups con 8 personas cada una de ellas con una forma de ser y de pensar diferente, y además de colectivos sociales diferentes, con edades diferentes, géneros diferentes... incluso aunque no vayan a ser usuarios del producto!!!!!!! ahí salimos de nuestra zona de confort y de nuestra caja personal de pensamiento!