5 WHY और Skin in the Game से hypothesis validate करके founders की happiness +9% वापस लाने का अनुभव

5 WHY और Skin in the Game के ज़रिए hypothesis को कैसे ठोस बनाया गया और validate किया गया, इस पर एक validation log. (उपशीर्षक: MVP data से Correlation Matrix बनाकर variables के बीच linear relationship का analysis)

पहले निष्कर्ष? 20 में से 15 लोगों ने 2-सप्ताह का प्रोग्राम पूरा किया, उसके बाद औसत happiness 8.89% बढ़ी

अगर पहले final data देखें, तो 1st cohort के प्रतिभागियों की subjective happiness का overall average 8.89% बढ़ा, perceived stress में 11% सुधार हुआ, और sleep quality में 5.9% सुधार हुआ, साथ ही 20 में से 15 लोगों ने अंत तक सफलतापूर्वक पूरा किया। लेकिन उससे भी ज़्यादा महत्वपूर्ण यह है कि इस experiment को कैसे design किया गया, और इस data के अलावा भी कई दिलचस्प data points हैं, इसलिए अंत तक ज़रूर पढ़ें!

5 WHY approach क्या है?
किसी समस्या के मूल कारण और उसके core तक ठोस रूप से पहुँचने की तकनीक को 5 WHY technique कहा जाता है। कई बार Why पूछकर, सतह पर दिखने वाले कारणों के बजाय असली कारण खोजे जाते हैं, और हर दृष्टिकोण से स्पष्ट root cause को पहचाना जाता है। यानी, “क्यों” सवाल के ज़रिए और गहराई में जाना। मुझे व्यक्तिगत रूप से यह hypothesis को छोटे हिस्सों में तोड़ते समय ज़्यादा उपयोगी लगा। अपने दिमाग में मौजूद नकारात्मक वाक्यों का प्रतिवाद करते हुए, hypothesis अधिक ठोस बनती है और ज़्यादा स्पष्ट हो जाती है।

SKIN IN THE GAME क्या है?
जब SKIN IN THE GAME को pretotype में इस्तेमाल किया जाता है, तब यह संभावित ग्राहकों से “अगर बनाएँ तो क्या आप इस्तेमाल करेंगे?” पूछने के बजाय सवाल को “अगर आप इस्तेमाल करने का वादा करें, तो मैं बनाऊँगा!” के रूप में redefine करने के लिए ज़रूरी तत्व बन जाता है। यानी, संभावित ग्राहक जिस “किसी चीज़” को महत्वपूर्ण मानते हैं, उसे दाँव पर लगवाकर “बनाया, लेकिन किसी ने इस्तेमाल नहीं किया” जैसी स्थिति को जितना हो सके टालने की व्यवस्था।

इसके लिए deposit लेना, समय लगवाना जैसी कई विधियाँ हो सकती हैं। Wellness Boost 1st cohort में इस्तेमाल किया गया SKIN IN THE GAME था प्रतिभागियों की personal information में से उनका mobile phone number। मेरे साथ भी ऐसा है कि जब तक मैं सच में participate करना न चाहूँ, मैं अपना phone number आसानी से नहीं छोड़ता।

तो, इस लेख का निष्कर्ष क्या है?

• MVP बनाने के लिए बहुत trial and error किया
• Correlation Matrix चलाकर देखा, तो कुछ hypotheses सही निकलीं, लेकिन कुछ variables के संबंध थोड़े अजीब भी सामने आए।
• जो 5 लोग अंत तक पूरा नहीं कर पाए, उनका data शामिल नहीं है, इसलिए यहाँ BIAS भी मौजूद है
• नतीजे में, ऐसे लोग वास्तव में मौजूद थे जिन्हें community value से काफ़ी मदद मिली
• इसलिए, MVP में मिली values के आधार पर इसे आगे refine किया जाएगा!