Definiendo la principal hipótesis a validar

En esta sección, buscaremos estimar la hipótesis (H) más crítica para poder resolver la necesidad de mercado (N). Usaremos para este fin el método de Bayes, el cual nos permitirá seleccionar de forma objetiva la hipótesis más adecuada según la probabilidad que esta tenga de inferir en la necesidad de mercado que buscamos resolver.

Nuestro modelo toma en cuenta las siguientes variables:

  • P (N): Estima una probabilidad inicial acerca del % de la población relacionada con la necesidad de mercado (N)

.

  • P (Hn): Evidencia recolectada acerca de la hipótesis n en cuestión. Dado que trabajaremos con un mínimo de 3  y un máximo de 7 hipótesis, denota el número de la hipótesis a la que se hace mención. Ej. H1, H2, H3,...,Hn

  • P (Hn | N): Evidencia recolectada acerca de la probabilidad de que Hn ocurra a raíz de N. 

El resultado será dado por P (N | Hn), el cual estima la probabilidad de que la necesidad de mercado N sea producto de la Hipótesis Hn. La probabilidad más alta será el indicador que tomaremos en cuenta para poder seleccionar objetivamente la hipótesis crítica a trabajar a lo largo del Combi Journey. 

Importante: Las probabilidades se expresan naturalmente en porcentajes. Sin embargo, puedes expresarlas en dos formatos diferentes: porcentajes o números decimales. Para evitar errores de cálculo, favor inserta los valores manteniendo un mismo formato. Ejemplo:

 

  • Si vas a usar porcentajes (%), inserta todos los valores como porcentajes, como se denota a continuación:

    • P(N) = 25%

    • P (Hn | N) = 75%

    • P (Hn) = 8%

  • Si vas a usar decimales, inserta todos los valores con su decimal respectivo, usando un máximo de 2 decimales, como se denota a continuación:

    • P(N) = 0.3

    • P (Hn | N) = 0.02

    • P (Hn) = 0.85