Cách xây dựng giả thuyết đổi mới

Cần phân biệt ba khái niệm thường bị trộn lẫn. Mục tiêu mô tả kết quả muốn đạt được, chẳng hạn tăng tỷ lệ khách hàng hoàn tất đăng ký. Giả thuyết giải thích điều gì được cho là nguyên nhân và thay đổi nào được kỳ vọng tạo ra kết quả. Thử nghiệm là phương pháp dùng để thu thập bằng chứng cho giả thuyết. Xây dựng giả thuyết trước khi chọn thử nghiệm giúp tránh tình trạng có rất nhiều dữ liệu nhưng không biết dữ liệu đó đang kiểm chứng điều gì.

Một giả thuyết đổi mới có thể kiểm chứng cần những thành phần nào?

Một giả thuyết hữu ích phải tạo ra một đường nối rõ ràng từ giả định → thay đổi → kết quả có thể quan sát → bằng chứng để ra quyết định. Nếu một mắt xích không rõ, nhóm rất dễ diễn giải kết quả theo hướng có lợi cho ý tưởng ban đầu.

Trong thực hành đổi mới, có thể kiểm tra một giả thuyết qua sáu thành phần. Thứ nhất là đối tượng và bối cảnh: hành vi của ai, trong hoàn cảnh nào đang được dự đoán. Thứ hai là giả định hoặc cơ chế: tại sao nhóm tin rằng vấn đề hay hành vi hiện tại xảy ra. Thứ ba là thay đổi được đề xuất. Thứ tư là kết quả có thể quan sát mà thay đổi đó được kỳ vọng tạo ra. Thứ năm là chỉ số và ngưỡng bằng chứng. Cuối cùng là khoảng thời gian hoặc điều kiện quan sát để biết khi nào kết quả được tính.

Điểm quan trọng là giả thuyết phải có khả năng bị bác bỏ. Câu “khách hàng sẽ thích trải nghiệm mới” gần như không đạt yêu cầu vì “thích” có thể được diễn giải theo nhiều cách. Ngược lại, “tỷ lệ người dùng hoàn tất tác vụ cốt lõi trong 24 giờ sẽ tăng từ mức nền hiện tại lên ít nhất một ngưỡng xác định” tạo ra một kết quả mà nhóm có thể quan sát và đối chiếu.

Tinh thần này phù hợp với các phương pháp đổi mới dựa trên thử nghiệm như Lean Startup và Testing Business Ideas: điều quan trọng không phải gắn nhãn “giả thuyết” cho một niềm tin, mà là biến niềm tin thành thứ có thể tạo ra validated learning — học hỏi dựa trên bằng chứng. Một phát biểu càng khó xác định bằng chứng phản bác thì càng ít giá trị như một giả thuyết.

Bắt đầu từ giả định quan trọng nhất của sáng kiến

Một sáng kiến đổi mới thường phụ thuộc vào nhiều điều phải đúng cùng lúc. Khách hàng phải thực sự có vấn đề, vấn đề phải đủ quan trọng, giải pháp phải tác động đúng nguyên nhân, người dùng phải thay đổi hành vi, tổ chức phải có khả năng cung cấp giải pháp và kết quả cuối cùng phải tạo ra giá trị. Nếu biến tất cả những điều đó thành một giả thuyết duy nhất, kết quả thử nghiệm sẽ rất khó giải thích.

Vì vậy, bước đầu tiên không phải là viết câu giả thuyết mà là tìm giả định vừa quan trọng vừa chưa chắc chắn. Có thể đánh giá từng giả định theo hai câu hỏi: nếu giả định này sai, sáng kiến có còn hợp lý không; và hiện tại nhóm có bằng chứng đáng tin đến mức nào. Giả định có hậu quả lớn khi sai nhưng bằng chứng còn yếu nên được kiểm chứng sớm hơn một giả định đã tương đối chắc chắn.

Cơ chế của cách ưu tiên này khá đơn giản. Nếu nhóm kiểm tra điều dễ nhất thay vì điều rủi ro nhất, một loạt thử nghiệm có thể cho kết quả tích cực trong khi tiền đề quyết định thành bại của sáng kiến vẫn chưa được kiểm chứng. Kết quả là nhóm có cảm giác đã “xác thực” ý tưởng nhưng thực chất chỉ xác thực các chi tiết thứ yếu.

Chẳng hạn, với sáng kiến tự động hóa quá trình hướng dẫn khách hàng mới, nhóm có thể tin rằng giao diện mới đẹp hơn, khách hàng thích tự phục vụ và quá trình thiết lập hiện tại quá phức tạp. Nếu nguyên nhân thực sự khiến khách hàng bỏ cuộc không phải độ phức tạp mà là họ chưa thấy giá trị của sản phẩm, tối ưu số bước thiết lập sẽ không giải quyết vấn đề. Vì vậy, giả định về nguyên nhân gây bỏ cuộc có thể cần được ưu tiên trước giả định về thiết kế giao diện.

Chuyển giả định thành câu giả thuyết có quan hệ nhân quả

Cấu trúc của một câu giả thuyết

Một cấu trúc thực dụng là: Đối với [đối tượng] trong [bối cảnh], nếu [thay đổi X], thì [kết quả Y] sẽ thay đổi theo [hướng hoặc mức kỳ vọng], vì [cơ chế hoặc nguyên nhân Z]. Sau đó, giả thuyết được hoàn thiện bằng chỉ số, ngưỡng bằng chứng và khoảng thời gian quan sát.

Phần “vì” rất quan trọng. Nếu chỉ viết “nếu làm X thì Y sẽ tăng”, nhóm có thể biết X và Y cùng thay đổi nhưng chưa nói rõ tại sao sự thay đổi đó được kỳ vọng xảy ra. Việc nêu cơ chế buộc nhóm bộc lộ giả định ẩn. Khi kết quả không như mong đợi, nhóm có thể xem xét liệu giải pháp không tạo ra tác động, hay chính cách giải thích nguyên nhân ban đầu đã sai.

Một giả thuyết cũng nên tập trung vào một quan hệ nhân quả chính. Câu “nếu chúng ta thiết kế lại ứng dụng, giảm giá và gửi thông báo thì tỷ lệ sử dụng sẽ tăng” kết hợp ba thay đổi. Nếu kết quả tốt lên, nhóm không biết yếu tố nào tạo ra tác động; nếu kết quả không đổi, cũng không biết giả định nào sai.

Từ phát biểu mơ hồ đến phát biểu có thể kiểm chứng

Giả sử phát biểu ban đầu là: “Người dùng sẽ thích quy trình đăng ký đơn giản hơn”. Vấn đề của câu này không chỉ là từ “thích”. Nó còn thiếu nhóm người dùng, thiếu hành vi cần thay đổi, thiếu cơ chế và không nói điều gì sẽ được xem là bằng chứng.

Một phiên bản tốt hơn có thể là: “Đối với người dùng thử mới tự thiết lập tài khoản, nếu giảm số bước bắt buộc trong quá trình thiết lập và đưa hướng dẫn vào đúng thời điểm, tỷ lệ hoàn tất cấu hình cốt lõi trong 24 giờ sẽ tăng, vì thời gian và công sức thiết lập hiện tại đang khiến một phần người dùng bỏ cuộc”. Câu này chưa hoàn chỉnh cho đến khi có ngưỡng định lượng, nhưng nó đã xác định được đối tượng, thay đổi, kết quả và cơ chế cần kiểm tra.

Đặt chỉ số, ngưỡng và thời hạn trước khi kiểm chứng

Chọn chỉ số phản ánh trực tiếp giả thuyết

Chỉ số tốt không phải chỉ số dễ thu thập nhất mà là chỉ số phản ánh gần nhất kết quả mà cơ chế của giả thuyết dự đoán. Nếu giả thuyết nói rằng quy trình thiết lập quá phức tạp làm người dùng bỏ cuộc, lượt xem trang hướng dẫn là tín hiệu yếu; tỷ lệ hoàn tất thiết lập hoặc thời gian đến khi hoàn thành tác vụ cốt lõi liên quan trực tiếp hơn.

Điều này cũng giúp tránh “vanity metric” — chỉ số có thể tăng nhưng không chứng minh điều đang được giả định. Một chiến dịch có thể làm lượt truy cập tăng mạnh mà không cung cấp bằng chứng cho giả thuyết rằng khách hàng sẵn sàng thay đổi hành vi hoặc nhận được giá trị từ giải pháp mới.

Đặt ngưỡng bằng chứng theo bối cảnh

“Chỉ số tăng” vẫn chưa đủ để tạo ra một giả thuyết có thể ra quyết định. Nhóm cần xác định tăng đến mức nào mới đủ để thay đổi quyết định. Ngưỡng nên được đặt trước khi nhìn kết quả để tránh tình trạng thấy số liệu rồi điều chỉnh tiêu chí cho vừa với kết quả mong muốn.

Không có một tỷ lệ phần trăm phổ quát được xem là “ngưỡng tốt” cho mọi sáng kiến. Ngưỡng phải gắn với bối cảnh: mức nền hiện tại, mức cải thiện tối thiểu đủ tạo giá trị, chi phí của thay đổi, mức rủi ro của quyết định và chất lượng bằng chứng có thể thu được.

Ví dụ, nếu tỷ lệ hoàn tất thiết lập hiện tại là 40%, nhóm có thể quy định trong một ví dụ minh họa rằng giải pháp chỉ đáng tiếp tục nếu tỷ lệ này đạt ít nhất 55% trong cùng một nhóm người dùng và cùng định nghĩa hành vi. Con số 55% ở đây không phải benchmark ngành; nó là tiêu chí quyết định giả định được đặt ra cho tình huống cụ thể.

Thời hạn cũng phải rõ. “Người dùng cuối cùng sẽ hoàn tất thiết lập” và “người dùng hoàn tất trong 24 giờ đầu” là hai giả thuyết khác nhau về mặt hành vi. Khoảng thời gian quan sát giúp xác định chính xác hiện tượng đang được kiểm chứng và ngăn nhóm thay đổi định nghĩa kết quả sau thử nghiệm.

Kiểm tra giả thuyết có thực sự bác bỏ được hay không

Trước khi chọn phương pháp thử nghiệm, nên thử “tấn công” chính câu giả thuyết. Một giả thuyết tốt phải tạo ra ít nhất một kết quả mà nếu quan sát thấy, nhóm sẵn sàng thừa nhận rằng giả định hiện tại chưa được hỗ trợ. Nếu mọi kết quả đều có thể được giải thích là “thực ra ý tưởng vẫn đúng”, đó không còn là kiểm chứng.

Có thể dùng sáu câu hỏi như một bộ lọc cuối:

·         Đối tượng và bối cảnh có được xác định đủ rõ để biết bằng chứng thuộc về ai và trong điều kiện nào

·         Giả thuyết có tập trung vào một quan hệ nhân quả chính thay vì gộp nhiều giả định

·         Kết quả dự đoán có thể được quan sát bằng một chỉ số liên quan trực tiếp

·         Ngưỡng và khoảng thời gian đã được xác định trước khi xem kết quả

·         Có thể mô tả trước kết quả nào sẽ khiến giả thuyết không được hỗ trợ

·         Kết quả kiểm chứng có đủ ý nghĩa để làm thay đổi một quyết định của sáng kiến

Câu hỏi cuối thường bị bỏ qua. Một giả thuyết có thể đo được nhưng vẫn có giá trị thấp nếu cả kết quả tốt lẫn xấu đều không làm thay đổi hành động. Khi đó nhóm đang đo lường vì có thể đo, chứ không phải để giảm một bất định quan trọng.

Cũng cần phân biệt giả thuyết đổi mới với kiểm định giả thuyết thống kê. Ở đây, mục tiêu trước hết là làm rõ niềm tin, bằng chứng và quy tắc ra quyết định. Khi thử nghiệm có dữ liệu lớn, nhiễu cao hoặc quyết định có hậu quả lớn, việc đánh giá bằng chứng có thể cần thiết kế thống kê chặt chẽ hơn. Tuy nhiên, phương pháp thống kê không cứu được một giả thuyết vốn mơ hồ về đối tượng, cơ chế hoặc kết quả.

Từ giả thuyết mẫu đến quyết định học hỏi sau thử nghiệm

Ví dụ hoàn chỉnh

Giả sử một doanh nghiệp phần mềm nhận thấy nhiều khách hàng SME dùng thử không hoàn thành quá trình thiết lập. Sáng kiến được đề xuất là rút ngắn quy trình và đưa hướng dẫn trực tiếp vào sản phẩm. Sau khi xem xét các giả định, nhóm chọn kiểm chứng trước giả định rằng ma sát trong quá trình thiết lập là một nguyên nhân quan trọng khiến người dùng bỏ cuộc.

Một giả thuyết minh họa có thể được viết như sau: “Đối với khách hàng SME mới tự thiết lập tài khoản, nếu giảm quy trình cấu hình cốt lõi từ sáu bước bắt buộc xuống ba bước và cung cấp hướng dẫn ngay trong từng bước, thì tỷ lệ hoàn tất cấu hình cốt lõi trong 24 giờ sẽ tăng từ mức nền 40% lên ít nhất 55%, vì thời gian và công sức cần để hoàn thành quy trình hiện tại là một nguyên nhân làm người dùng bỏ cuộc”.

Ở đây, 40% và 55% chỉ là số liệu giả định để minh họa cấu trúc. Điểm đáng chú ý là câu giả thuyết cho biết rõ ai được quan sát, điều gì thay đổi, kết quả nào được kỳ vọng, trong khoảng thời gian nào, mức nào đủ để hỗ trợ quyết định và cơ chế nào đang được kiểm tra.

Đọc kết quả mà không “bảo vệ” giả thuyết

Nếu bằng chứng đạt ngưỡng đã xác định và phương pháp đo đủ đáng tin, giả thuyết có thể được xem là được hỗ trợ tạm thời trong bối cảnh đã kiểm tra. Điều đó không có nghĩa nó trở thành chân lý chung. Nhóm chỉ có thêm lý do để tiếp tục sáng kiến hoặc chuyển sang kiểm chứng giả định quan trọng tiếp theo.

Nếu kết quả thấp hơn ngưỡng, cách xử lý hợp lý không phải là hạ ngưỡng sau khi đã thấy dữ liệu. Nhóm cần quay lại cơ chế: có thể ma sát không phải nguyên nhân chính, thay đổi chưa tác động đủ mạnh hoặc chỉ số chưa phản ánh đúng hành vi. Nếu bằng chứng không rõ ràng vì phép đo yếu hoặc điều kiện thử nghiệm không ổn định, kết luận đúng là chưa đủ bằng chứng, thay vì ép kết quả thành “đúng” hoặc “sai”.

Đó cũng là lý do một sáng kiến có thể cần nhiều giả thuyết, nhưng mỗi giả thuyết nên cô lập một bất định quan trọng. Quá trình đổi mới tiến lên bằng cách giảm dần những điều chưa biết, không phải bằng cách cố chứng minh toàn bộ ý tưởng đúng ngay trong một lần thử.

Xây dựng giả thuyết đổi mới có thể kiểm chứng bắt đầu từ việc xác định điều quan trọng nào vẫn chưa biết, chứ không phải từ việc tìm cách chứng minh ý tưởng ban đầu. Từ giả định đó, nhóm cần diễn đạt một quan hệ nhân quả rõ ràng, xác định đối tượng và bối cảnh, nêu kết quả có thể quan sát, gắn chỉ số với ngưỡng và thời hạn, đồng thời nói trước bằng chứng nào có thể làm giả thuyết không được hỗ trợ.

Một giả thuyết tốt vì thế không phải giả thuyết nghe chắc chắn nhất. Nó là giả thuyết tạo ra quyết định học hỏi rõ nhất: nếu bằng chứng đạt tiêu chí thì nhóm biết có thể tiến thêm một bước; nếu không đạt thì biết giả định nào cần xem xét lại; nếu bằng chứng chưa đủ thì biết phải cải thiện cách kiểm chứng thay vì tự diễn giải kết quả theo mong muốn.