Cómo los gerentes pueden construir una cultura de experimentación

La innovación suele ser más arte que la ciencia.

Cómo los gerentes pueden construir una cultura de experimentación

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Resumen.   

Las empresas tienden a asignar tiempo y dinero para las pruebas a las grandes iniciativas mientras ignoran las pequeñas ideas que, en conjunto, pueden tener un impacto mayor con menos riesgo. Los desafíos más difíciles en las pruebas son los procesos internos, especialmente la necesidad de trabajar en colaboración para definir un problema. La mayoría de los gerentes son buenos para hacer preguntas, pero no tan buenos (o, por varias razones, reacios) a la hora de especificar lo que constituiría una respuesta factible a esas preguntas.


La mayoría de los gerentes son buenos para hacer preguntas, pero no tan buenos para especificar lo que constituiría una respuesta factible a esas preguntas. Realizan pruebas y aprenden de los resultados, pero rara vez los resultados promueven el diálogo continuo y el cambio organizacional.

La experimentación fomenta la innovación, pero también puede consumir tiempo y recursos. Para que la experimentación sea una actividad productiva en su organización, debe gestionar varias condiciones. Lo que aprenda de los experimentos, cómo aplica sus aprendizajes, las oportunidades que presentan sus aprendizajes y, quizás lo que es más importante, las conversaciones que tenga con sus colegas sobre sus hallazgos deben tener un impacto en la toma de decisiones de la organización.

En este artículo detallamos las condiciones en las que se deben realizar los experimentos, incluidas las consideraciones clave que se deben tener en cuenta al realizar pruebas en un entorno empresarial en constante cambio, con qué datos se deben probar y los criterios con los que se deben tomar decisiones.

Comprender las pruebas en las condiciones comerciales.

Muchos gerentes asumen que una prueba de un nuevo producto, precio o servicio es análoga a un ensayo clínico en medicina en el que una hipótesis puede validarse rigurosamente. Pero las pruebas en los negocios presentan desafíos cualitativamente diferentes a los de la mayoría de las investigaciones académicas y médicas. Hay pocas oportunidades para realizar ensayos de control aleatorios en un mercado competitivo. Por lo general, debe reparar el barco mientras navega en aguas abiertas en condiciones climáticas que no controla. Esto es especialmente cierto en una era de big data e inteligencia artificial.

Algunas pruebas pueden ser innecesarias o tener un impacto gerencial mínimo si consulta los datos y la literatura existentes sobre el tema. Al desarrollar su estrategia digital, un minorista destacado no tuvo en cuenta la investigación existente, incluido un estudio publicado y revisado por pares sobre el comportamiento del consumidor en varios canales en más de 7 millones de compras realizadas por casi 1 millón de clientes. Insistiendo en que todas las pruebas sean datos de «primera mano», encargó una prueba en seis ubicaciones propiedad de la empresa. Esto no solo extendió las decisiones y acciones en ocho meses, sin una ganancia en la evidencia, sino que también brindó una amplia oportunidad para reforzar los sesgos heredados mientras los competidores comenzaban sus iniciativas multicanal, lo que impedía el crecimiento de este minorista.

Debe considerar los costos de oportunidad inherentes a las pruebas y estar dispuesto a ajustar la metodología y el alcance en consecuencia. A una empresa de SaaS B2B se le presentaron pruebas de que un segmento de clientes tradicionalmente poco rentable estaba empezando a cambiar su comportamiento de compra, y una inversión de marketing relativamente modesta podría acelerar ese cambio. Pero el legado de pérdidas era grande, por lo que los responsables de la toma de decisiones pusieron un listón alto en términos de duración del experimento, tamaño de la muestra y metodología para superar la incredulidad organizacional, cuando se disponía de medios mucho más simples para probar el ROI de las nuevas iniciativas en este segmento. Las pruebas más grandes cuestan casi cinco veces más y retrasaron la acción en un mercado que cambia rápidamente.

Las pruebas procesables desde el punto de vista de la gestión rara vez tendrán un resultado «científico», pero aún pueden generar perspectivas y opciones. El objetivo es generar un diálogo relevante entre los tomadores de decisiones en condiciones cambiantes del mercado, no verdades eternas. Use lo que pueda para hoy e invierta en encontrar respuestas para el mañana.

Cuida tus datos.

Necesita datos confiables para evitar el síndrome de entrada y salida de basura. En la mayoría de los proyectos de aprendizaje automático, hasta el 80% del tiempo y los costos de los científicos de datos y los grupos de IT se dedica a limpiar los datos, debido a factores como entradas inconsistentes, puntos de vista desactualizados del comportamiento del comprador y suposiciones heredadas.

Los ejemplos comunes incluyen pruebas impulsadas por datos en sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM). Las entradas son ruidosas porque el sistema informa el resultado agregado de lo que, en realidad, son varias personas que usan diferentes criterios. Un representante ingresa una solicitud de cotización de precio como un cliente potencial calificado o una cuenta activa en el sistema; otro utiliza la identificación de un presupuesto como el criterio para calificar un cliente potencial o responder a las consultas de precios. El problema se agrava cuando un esfuerzo multicanal es relevante para la prueba.

La mayoría del software de CRM también sopesa las expectativas de ingresos por etapa del pipeline en el supuesto de que las probabilidades de cierre aumentan en las etapas sucesivas informadas. Pero en lugar de moverse secuencialmente a través de un embudo lineal, los compradores omnicanal ahora pasan de los canales en línea a los físicos y a los canales de influencia varias veces en los viajes de compra. Sin embargo, una vez que el sistema está en su lugar, las pruebas se diseñan para optimizar los parámetros del software, lo que refuerza una visión obsoleta del comportamiento del consumidor. La prueba se convierte en una profecía autocumplida, no en una ventana a las realidades del mercado. De manera más general, como han señalado otros, dado que el fácil acceso a través de dispositivos móviles hace que la información justo a tiempo sea un factor creciente en las decisiones de compra, muchas técnicas de investigación tradicionales, como el análisis conjunto, no reflejan cómo se toman las decisiones de compra.

El legado de tales «pruebas» puede persistir durante años. Uno de los autores de este artículo trabajó con una empresa en la que la tasa de rotación en su base de clientes (3% cada año, alegan sus especialistas en marketing) se estableció en la década de 1990, una cifra que la empresa ha utilizado desde entonces, a pesar de los repetidos cambios en los productos, los precios, la competencia, los sustitutos y las elecciones de los consumidores.

Debe crear pruebas a partir de datos en los que se sienta seguro. Por ejemplo, las devoluciones de productos son un problema de un billón de dólares para los minoristas de todo el mundo, y crecen a medida que Amazon Prime hace que las devoluciones «gratuitas» sean una norma cada vez mayor. Puede preguntar a los clientes si planean devolver su compra, pero las encuestas previas son una mala base para predecir este comportamiento, y algunas empresas ahora ofrecen descuentos a los clientes que renuncian a su derecho a devolver un producto, lo que inhibe la compra en muchas categorías. El historial de pedidos de un comprador es una base más sólida para las pruebas. Un estudio descubrió que cuando los compradores interactúan con los productos, hacen zoom para ver la textura de la tela o girarla para ver su apariencia desde varios lados, es menos probable que devuelvan la compra. Por el contrario, aquellos que hacen pedidos en una dispersión de tamaños tienen más probabilidades de devolver productos. Estos datos pueden proporcionar hipótesis para pruebas relevantes que, a su vez, generan diálogo sobre el diseño del sitio web, los precios, las políticas de cumplimiento de pedidos y los términos y condiciones.

Establecer criterios de toma de decisiones.

En nuestra experiencia, los desafíos más difíciles en las pruebas son los procesos internos, especialmente la necesidad de trabajar en colaboración para definir un problema. La mayoría de los gerentes son buenos para hacer preguntas, pero no tan buenos (o, por varias razones, reacios) a la hora de especificar lo que constituiría una respuesta factible a esas preguntas.

Los datos, incluso los datos supuestamente autocorregibles como en algunos programas de IA, nunca son lo mismo que la respuesta a un problema de gestión. Hace años, Peter Drucker enfatizó esto: «La computadora no toma decisiones; es un idiota total, y ahí radica su fuerza. Nos obliga a pensar, a establecer los criterios». Los datos son cruciales, pero son silenciosos. Los gerentes siempre deben interpretar los datos con un fin en mente.

Los precios son un ejemplo. Un precio tiene múltiples dimensiones: precio base, descuentos sobre el precio de lista, reembolsos vinculados al volumen, ofertas especiales, precio por servicios adicionales, disposición a pagar en función de la aplicación del producto, etc. Además, la información de precios está ahora a menudo a un clic de distancia para los clientes. Los sitios que incluyen Edmunds.com y Kayak facilitan las comparaciones de precios en múltiples categorías. Y la inercia rara vez es la opción que maximiza los beneficios para los vendedores. Observe, por ejemplo, cómo Amazon destila miles de SKU para productos envasados por el consumidor en comparaciones de precio por onza en su sitio web.

Las pruebas de precios deben ser una parte continua del marketing efectivo, pero primero aclare los criterios de evaluación porque las pruebas en los negocios significan, en última instancia, evaluar las alternativas. Existe una gran diferencia entre utilizar el aumento de beneficios o el aumento de ingresos, por ejemplo, como criterio, y los cambios de precios suelen tener un impacto en varios períodos de tiempo, no solo a corto plazo. Sin embargo, la mayoría de las empresas no especifican los criterios que utilizarán para interpretar las pruebas de precios y gastan tiempo y dinero en una expedición de pesca desenfocada que no va a ninguna parte.

Una excepción es Basecamp, el proveedor de software colaborativo cuyos productos abarcan una amplia gama de usuarios, aplicaciones, individuos y grandes corporaciones. Cuando presentó su producto Basecamp 3, llevó a cabo una combinación de encuestas de precios, pruebas A/B, varias ofertas y especificó sus criterios por adelantado para tomar decisiones. Como señaló su analista jefe de datos en un Caso Harvard Business School, los productos de Basecamp se venden a través de un modelo de comercio electrónico entrante de bajo costo, por lo que «los precios óptimos [son] aquellos que dan como resultado un valor máximo de vida (LTV) [del cliente]. Aceptaríamos una tasa de compra más baja si un valor promedio más alto lo compensara, y viceversa. También aceptaríamos un monto de factura promedio más bajo si esto generara una mayor retención y, por lo tanto, un LTV mayor». La firma también fue clara en cuanto a los criterios a utilizar para evaluar los resultados: «Es difícil probar el LTV directamente [porque] es un resultado a largo plazo sensible a elementos que van más allá del precio… El impacto en el LTV se estima evaluando las tasas de conversión (cuentas gratuitas que se actualizan a un plan de pago) y los ingresos mensuales iniciales ( precio promedio que paga un usuario después de la conversión a un plan de pago)».

Estos criterios ayudaron al diálogo organizacional y mejoraron los esfuerzos interfuncionales para evaluar los datos e implementar opciones. Existe una compensación entre las oportunidades de precios de LTV y la maximización de la adquisición inicial de clientes. Las diferentes funciones (ventas, marketing, operaciones, finanzas, relaciones con los inversores) suelen tener diferentes puntos de vista sobre esa compensación, y en muchas empresas los gerentes detienen las opciones valiosas que optimizan las métricas de sus funciones, no el valor empresarial.

Presta atención a las ideas «pequeñas».

Pocas oportunidades de miles de millones de dólares comienzan así, pero las empresas tienden a asignar tiempo y dinero para las pruebas a las grandes iniciativas mientras ignoran las pequeñas ideas que, en conjunto, pueden tener un impacto mayor con menos riesgo. Los precios vuelven a ser un ejemplo. El impacto varía según la industria, pero los estudios indican que para una empresa global de 1000, un aumento del 1% en la realización de precios, no necesariamente aumentando el precio en cada pedido, sino con un promedio de un 1% más y manteniendo el volumen estable, generalmente significa una ganancia del 8 al 12% en las ganancias operativas. Estos resultados han sido consistentes durante décadas, antes de que Internet se convirtiera en un medio comercial, desde entonces, tanto para las empresas en línea como fuera de línea.

Busque el progreso, no la perfección, e invierta en procesos que permitan a los empleados presentar ideas aparentemente pequeñas. Los canales en línea hacen que probar estas ideas sea factible y económico cuando sabes cómo hacer preguntas. Aquí hay tres enfoques sencillos:

  • Mina las interacciones de compra de tu sitio Cuando las aerolíneas agregan una pregunta sobre si un viaje es de negocios o personal, tienen información sobre la sensibilidad de los precios para los ascensos de clase.
  • Rote periódicamente las preguntas que haga, recopilando información que se pasa por alto cuando las mismas preguntas no cambian durante meses o años.
  • Involucre a usuarios y no usuarios. Ahora hay una clase de herramientas que le permiten interactuar directamente con los clientes y clientes potenciales en tiempo real y en diferentes puntos de sus viajes de compra.

Como lo demostró la pandemia, los mercados se mueven más rápido que nunca y es su trabajo adaptarse. Hablar de «big data» y «transformación digital» hace que muchos gerentes se obsesionen con la forma de almacenar datos. Pero las mejores firmas se obsesionan con cómo pueden usar sus datos en pruebas procesables de nuevas ideas. Piense en las pruebas en su organización como parte de una conversación continua con su mercado: una película, no una selfie o una instantánea, en un mundo que nunca deja de cambiar.


Por Neil Hoyne Frank V. Cespedes Neil Hoyne