Equipos independientes y centrados en problemas para actuar como ‘start-up’

Marketing en la era del 'Me gusta' y los algoritmos
Marketing en la era del ‘Me gusta’ y los algoritmos

La mayoría de las empresas intentan evitar los problemas.Experian los busca. Ha creado incluso un departamento específico–Experian DataLabs– para buscar activamente problemas sin resolver que afecten a sus clientes y emplearlos como una plataforma de lanzamiento para buscar oportunidades y productos nuevos. Al hacerlo,ha sido capaz de comportarse más como unastart-upque como un gigante globalde datos.

La creencia popular dicta que una empresa grande debe gestionarsede forma diferente a como lo haceunastart-up, y es bastante acertada. Pero para grandes organizaciones que quierencrecer connuevas líneas de negocio,pensar más como unastart-uptiene mucho sentido.

Steve Blank, el pionero del conceptolean startup, a menudo ha escrito que “ningún plan de negocio sobrevive al primer contacto con el cliente“. Por eso,insta a lasstart-upsa “salir de la oficina” y hablarcon clientes potencialesantes de comenzarel desarrollo de productos en serio. No sirve de nadapresentara ingenieros las especificacionesdetalladas de un producto si no se sabecon certeza lo que realmente quiereel cliente.

Es un consejo fantástico, y no sólo para lasstart-ups. Trashablar con ejecutivos de Experian, me quedó claro que las técnicas por las que aboga Blank, comocentrarse en el desarrollo de clientes antes del desarrollo de productospara generar varias iteraciones de un producto viable mínimoy pivotar hacia un nuevo modelo de negocio, realmente pueden usarsede forma más eficaz dentro de un negocio consolidado.

Parteskunkworkscomo se llama a los proyectos que operan con gran autonomía-y parte laboratorio de investigación,Experian DataLabs mantiene una lista abierta de los problemasde datos que los clientes quierenresolver. “Nos sentamos regularmente con losclientes e intentamos averiguar qué les causamalestar, porque sabemos que resolver problemas es lo que nos abre unas oportunidades de negocio enormes”, me dijo el director global de Experian DataLabs, Eric Haller.

Aquí va un ejemplo recurrente. Durante una reunión con un importante banco, uno de los ejecutivos dijo, “¿Sabes?Tenemos un problema que realmente nos trae de cabeza. Tenemos muchos negocios nuevos que buscanuna línea de crédito y tenemos que realizar ladiligenciadebidasobre ellos. Para nosotros es un proceso increíblemente laboriosoaveriguar si suponen un buen riesgo de crédito”.

El equipo de Hallerfue capaz de montar un prototipo y presentárselo al cliente en un plazo de 90 días.No era perfecto.El sistema sólo identificabaal 20% de los clientes potenciales sin ningún historial crediticio discernible, pero bastó para demostrar el potencial de la propuesta.

Estoes lo que se conoce en el mundo delean startupcomo unproducto viable mínimo.Su propósito no esimpresionar a nadie con un diseño exquisito ni un rendimiento de primera, sino probar una hipótesis. En este caso, Haller y su equipo sólo necesitaban saber si el cliente estaría efectivamente dispuesto a pagar por el producto que había pedido.

Otro principio de lafilosofía de Blank es queinicialmente se desarrolla un producto para pocos, o en el caso de Experian DataLabs, para uno, no para las masas. Son los apasionados usuarios pioneros quienes impulsan el producto.Permiten comprobar lo que funciona y lo que no,identificar qué más se podría necesitar para convertir el producto en un éxito. No se trata de investigaciones de mercado, sino de resolver problemasde campo.

Y eso es exactamente lo que la unidad de DataLabs está diseñada para hacer:resolver problemas.No intenta replantear el futuro ni enseñar dispositivos excelentes a la prensa económica.En lugar de eso, dispone de docenas de científicos de datosdoctoradosque trabajan en tres laboratorios independientes en tres continentes distintos y que proporcionanuna impresionante potencia analítica de lo que sea que esté provocándole molestias a un cliente.

Una vez que el equipo de DataLabs validael interés del cliente –por cuestiones depropiedad intelectual casi siempre pide un acuerdo firmado antes de pasar del producto viable mínimo–,el equipo empieza a codesarrollar el producto de acuerdo a las especificaciones del cliente. Esto tiende a ser un proceso reiterativo, con varias versiones que van y vienen.

En el caso del producto crediticio descrito arriba, durante los tres meses siguientes se añadieron nuevas prestaciones, como una interfaz de usuario más útil, la integración con otros sistemas y opciones analíticas personalizadas.Muchas de estas mejoras no habrían sido posibles sin lainformaciónproporcionadapor el cliente. Como resultado, el rendimiento mejoró. Ahora el sistema era capaz de verificar el 50% de los clientes “no encontrados” que frustraban al banco.

En este punto, el nuevo producto del equipo se presentaa uno o más “consejos de clientes” dentro de Experian para comprobar si existe un interés más amplio. Cada grupo representa un área funcional, como cobros, fraudes o marketing.La consulta adicional también facilitaque el equipo pivote hacia distintas funcionalidades,segmentos de clientes o modelos de ingresos si fueranecesario.

Una vez que el producto (y sumodelo de negocio) estávalidadopor los clientes actuales de Experian y se reciben más valoracionesde los grupos de consultay el personal de marketing, ya está listo para lanzarse al resto delmercado. Entonces es cuando se involucra el resto de la organización de Experian.

Los ingenieros escalan la tecnología para asegurarse de que funcione en un entorno más amplio.Los responsables de producto trabajan en temas como la tarificación, el ajuste legaly el posicionamiento. El personal de ventas está entrenado para lidiar con las dudas del clientey diseña y ejecuta una campaña promocional. Cada aspecto del proyecto piloto y el modelo de negocio se refina y refuerza.

Este proceso puede llevar entre tres y docemeses, en función de cuánta integración con los sistemas existentes de Experian se requiera.No es especialmente rápido bajo la lente de unastart-up, pero tampoco es lento del todoy cuenta con todos los recursos de una empresa de 4.000 millones de dólares (unos 3.600 millones de euros), algo con lo que no puede competir ninguna empresa emergente.

En el caso del producto para el crédito,se lanzaráformalmente este verano con el nombrecomercial de BusinessVerify, unos seis meses después de que se tomara la decisión de avanzar, el plazo medio de los proyectos de DataLabs. En el momento del lanzamiento ya dispondrá de tres clientes abonados y un ejército de comerciales bien conectadosque lo apoyará.

Está claro que las grandes compañíastienen cosas que las ralentizan. Se deben al presente. Se esperan cosas de ellas. Tienen que hacer felices a clientes, empleados y otras partes interesadas. Pero mientras que empresaspequeñas y ágilesse pueden mover rápido,las grandes empresas puedenhacerlode manera deliberada. Tienen clientes fieles y recursos abundantes. Consideren ustedes esto: lasstart-upsnormalmente sólo pueden hacer una única apuesta, peroExperian DataLabs tiene una docena o más de proyectos disruptivos en cursoen cualquier momento dado.

Al asignar proyectos del estilolean startupa un grupo dedicado de personas capacitadas, las empresas grandes pueden sacar lo mejor de los dos mundos:aprovechar sus recursos de gran compañía paraimpulsar la agilidad emprendedora.


por
trad. Teresa Woods

Greg Satell es consultor empresarial radicado en Estados Unidos. Pueden encontrar su blog en Digital Tonto y seguirle en Twitter: @DigitalTonto.

Related Posts
Tecnologías disruptivas: la captura de la ola

Tecnologías disruptivas: la captura de la ola

Uno de los patrones consistentes en los negocios es el fracaso de las empresas que llevan a permanecer en la parte superior de sus industrias cuando las tecnologías o los mercados de cambio. Goodyear y Firestone entraron en el mercado radial de neumáticos bastante tarde. Xerox Canon deja crear el mercado de pequeña copiadora. Bucyrus International permitió Caterpillar y Deere para hacerse cargo del mercado de las palas mecánicas. [...]
Leer más
Desviación positiva

¿Quién necesita accionistas?

¿De qué sirven los accionistas? ¿Qué valor es lo que realmente ofrecen? Mark Zuckerberg, CEO de Facebook, tuvo un fin correr en IPO con problemas de la compañía. Al igual que otros gigantes de la tecnología, Facebook emitió un paralelo de adentro, más poderosa clase de acciones, que tiene 10 veces el peso del voto de las acciones ofrecidas al público. Las acciones de Zuckerberg dan [...]
Leer más