Guía paso a paso de experimentos empresariales inteligentes

Durante la última década, los directivos se han dado cuenta del poder de la analítica. Los ordenadores y el software sofisticados han dado a las empresas acceso a inmensos tesoros de datos: según una estimación, las empresas recopilaron más información sobre los clientes en 2010 que en todos los años anteriores juntos. Esta avalancha de datos ofrece a las empresas grandes oportunidades de aumentar sus beneficios, si encuentran la manera de utilizarlos de forma eficaz.

La realidad es que la mayoría de las empresas no pueden. La analítica, que se centra en analizar los datos del pasado, es una tarea complicada. Pocas empresas tienen las habilidades técnicas necesarias para implementar un programa de análisis a gran escala. Incluso las empresas que hacen grandes inversiones en análisis suelen tener los resultados difíciles de interpretar, están sujetos a limitaciones o son difíciles de utilizar para mejorar inmediatamente los resultados.

La mayoría de las empresas obtendrán más valor con simples experimentos empresariales. Esto se debe a que es más fácil sacar las conclusiones correctas con los datos generados a través de experimentos que estudiando las transacciones históricas. Los gerentes tienen que ser expertos en el uso de técnicas básicas de investigación. En concreto, tienen que adoptar el enfoque de «probar y aprender»: realizar una acción con un grupo de clientes, tomar una acción diferente (o, a menudo, no tomar ninguna medida) con un grupo de control y, a continuación, comparar los resultados. Los resultados son fáciles de analizar, los datos se interpretan fácilmente y la causalidad suele ser clara. El enfoque de probar y aprender también es notablemente poderoso. Los comentarios de un puñado de experimentos pueden generar mejoras inmediatas y drásticas en los beneficios. (Consulte la barra lateral «Cómo un minorista puso a prueba su estrategia de descuentos»). Y a diferencia de la analítica, la experimentación es una habilidad que casi cualquier gerente puede adquirir.

Cómo un minorista puso a prueba su estrategia de descuentos

Vaya a cualquier tienda minorista grande y encontrará promociones de precios que se ofrecen en las grandes marcas nacionales, descuentos que financia el fabricante. Para los

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Admito que puede resultar difícil saber por dónde empezar. En este artículo, ofrecemos una guía paso a paso para realizar experimentos empresariales inteligentes.

Se trata de poner a prueba las respuestas de los clientes

En algunos sectores, la experimentación ya es una forma de vida. Es casi seguro que el catálogo de J. Crew o Pottery Barn que llega a su buzón forma parte de un experimento: se prueban los productos, los precios o incluso el peso del papel. Las solicitudes de caridad y las ofertas de tarjetas de crédito también suelen formar parte de las pruebas de marketing. Capital One lleva a cabo decenas de miles de experimentos cada año para mejorar la forma en que adquiere clientes, maximiza su valor de por vida e incluso elimina los que no son rentables. De este modo, Capital One ha pasado de ser una pequeña división de Signet Bank a convertirse en una empresa independiente con una capitalización bursátil de 19 000 millones de dólares.

La facilidad con la que las empresas pueden experimentar depende de la facilidad con la que puedan observar los resultados. Las casas de correo directo, las empresas de catálogos y las tiendas en línea pueden dirigirse a las personas con precisión con diferentes acciones y evaluar las respuestas. Sin embargo, muchas empresas participan en actividades o llegan a los clientes a través de canales que hacen imposible obtener comentarios fiables. El ejemplo clásico es la publicidad televisiva. Coca-Cola solo puede adivinar cómo respondieron los espectadores a su publicidad durante los últimos Juegos Olímpicos, una limitación reconocida por el famoso axioma de John Wanamaker: «La mitad del dinero que gasto en publicidad se desperdicia; el problema es que no sé qué mitad». Sin un mecanismo de retroalimentación eficaz, la base de la toma de decisiones vuelve a ser la intuición.

En la práctica, la mayoría de las empresas se encuentran en algún punto entre estos dos extremos. Muchos son capaces de realizar pruebas solo a nivel agregado y se ven obligados a comparar grupos de tratamiento y control no equivalentes para evaluar la respuesta. Si Apple quiere experimentar con los precios de un iPhone nuevo, puede que se limite a cobrar precios diferentes en los diferentes países y observar la respuesta. En general, es más fácil experimentar con las decisiones sobre precios y productos que con las decisiones de gestión de canales o publicidad. También es más fácil experimentar en entornos de consumo que en entornos de empresa a empresa, ya que los mercados B2C suelen tener muchos más clientes potenciales a los que atender como sujetos.

Piense como un científico

Para llevar a cabo un experimento empresarial se necesitan dos cosas: un grupo de control y un mecanismo de retroalimentación.

Aunque la mayoría de los directivos entienden el propósito de los grupos de control en la experimentación, muchas empresas no los utilizan y ponen a prueba nuevas ofertas en toda su base de clientes. Una empresa que quiera evaluar el efecto de la exclusividad en su red de concesionarios, por ejemplo, pierde una oportunidad si ofrece exclusividad a todos sus concesionarios. Debería mantener la no exclusividad en determinadas regiones para facilitar la evaluación de la forma en que la exclusividad afecta a los resultados.

Lo ideal es que los grupos de control se seleccionen de forma aleatoria. Cuando Capital One quiso poner a prueba la eficacia de las transferencias gratuitas de saldos de otras tarjetas de crédito (la innovación que lanzó su éxito inicialmente), ofreció la promoción a una muestra aleatoria de posibles clientes, mientras que a otra muestra aleatoria (el grupo de control) se le hizo una oferta estándar. A menudo tiene sentido que una empresa cree un grupo de tratamiento y, a continuación, utilice el resto de la base de clientes como grupo de control, como hizo un banco cuando quería experimentar con su plataforma de negociación minorista en línea. Ese enfoque proporcionó a los directores de los bancos una muestra muy amplia de clientes equivalentes con la que evaluar la respuesta a la nueva plataforma.

Superar la renuencia a experimentar

Un banco grande con el que trabajamos decidió utilizar experimentos para mejorar la forma en que anunciaba sus certificados de depósito, un producto principal. En el pasado, las

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La clave del éxito con los grupos de tratamiento y control es garantizar la separación entre ellos para que las medidas que se tomen con un grupo no se extiendan al otro. Eso puede resultar difícil de conseguir en un entorno online en el que los clientes pueden visitar su sitio web varias veces, lo que dificulta el seguimiento de las versiones del sitio a las que estuvieron expuestos. La separación también puede ser difícil de lograr en los entornos tradicionales, donde los diferentes tratamientos de una tienda a otra pueden provocar repercusiones para los clientes que visitan varias tiendas. Si no puede lograr la separación geográfica, una solución puede ser variar sus acciones a lo largo del tiempo. Si le preocupa que los cambios en la demanda subyacente puedan confundir las comparaciones a lo largo del tiempo, considere la posibilidad de repetir las diferentes acciones en varios períodos cortos.

El segundo requisito es un mecanismo de comentarios que le permita observar cómo responden los clientes a los diferentes tratamientos. Hay dos tipos de métricas de comentarios: conductuales y perceptuales. Las métricas conductuales miden las acciones, idealmente, las compras reales. Sin embargo, incluso los pasos intermedios del proceso de compra proporcionan datos útiles, como demuestra el éxito de Google. Una de las razones por las que Google es tan valioso para los anunciantes es porque les permite observar las expresiones de interés comportamentales, como hacer clic en los anuncios. Si Google pudiera medir las compras en lugar de los simples clics, sería aún más valioso. Por supuesto, Google y sus competidores se dan cuenta de ello y están estudiando activamente formas de medir los efectos de la publicidad en las decisiones de compra en los canales online y tradicionales.

Las medidas perceptivas indican cómo piensan los clientes que responderán a sus acciones. Esta forma especulativa de comentarios se obtiene la mayoría de las veces a través de encuestas, grupos focales, estudios conjuntos y otras formas tradicionales de investigación de mercado. Estas medidas son útiles para diagnosticar los cambios intermedios en los procesos de decisión de los clientes.

Dado que el objetivo de la mayoría de las empresas es influir en el comportamiento de los clientes y no solo en sus percepciones, los experimentos que miden el comportamiento proporcionan una relación más directa con los beneficios, especialmente cuando miden el comportamiento de compra.

Siete reglas para realizar experimentos

Como ocurre con muchos esfuerzos, los mejores programas de experimentación comienzan con los frutos más fáciles: experimentos que son fáciles de implementar y que producen información rápida y clara. Una empresa toma una medida, como subir o bajar un precio o enviar una oferta por correo directo, y observa las reacciones de los clientes.

Puede identificar las oportunidades de realizar experimentos rápidos en su empresa utilizando estos criterios.

1. Céntrese en las personas y piense a corto plazo.

Los experimentos más precisos implican acciones para clientes individuales, en lugar de segmentos o geografías, y observaciones de sus respuestas. Las pruebas miden el comportamiento de compra (en lugar de las percepciones) y revelan si los cambios conducen a un aumento de los beneficios. Centre sus experimentos en los entornos en los que los clientes respondan de forma inmediata. Cuando UBS estaba pensando en utilizar los experimentos para mejorar su negocio de gestión patrimonial, se dio cuenta de que el punto de partida era la adquisición de clientes, no la mejora del valor de los clientes a lo largo de su vida. Los efectos de los experimentos en la adquisición de clientes se pueden medir de inmediato, mientras que el impacto en el valor de vida útil de los clientes podría tardar 25 años en evaluarse.

2. Mantenga la sencillez.

Busque experimentos que sean fáciles de ejecutar con los recursos y el personal existentes. Cuando un banco quiso realizar un experimento con un cliente, no empezó con acciones que exigieran volver a capacitar a los cajeros minoristas. En cambio, se centró en las acciones que podrían automatizarse a través de los sistemas de información del banco. Los experimentos que requieren una manipulación exhaustiva del diseño de la tienda, la oferta de productos o las responsabilidades de los empleados pueden resultar prohibitivos. Conocemos a un minorista que llevó a cabo un experimento de precios con miles de artículos en un gran número de tiendas, una acción que requirió mucha mano de obra y costó más de 1 millón de dólares. Gran parte de lo que el minorista aprendió de ese gigantesco experimento podría haberse deducido de una prueba más pequeña en la que se utilizaron menos tiendas y menos productos y se ahorraron recursos para las pruebas de seguimiento.

Gran parte de lo que las empresas aprenden de los gigantescos experimentos se puede deducir de pruebas más pequeñas que implican menos variables, lo que ahorra recursos para las pruebas de seguimiento.

3. Comience con una prueba de concepto.

En los experimentos académicos, los investigadores cambian una variable a la vez para saber cuál es la causa del resultado. En un entorno empresarial, es importante establecer primero una prueba de concepto. Cambie tantas variables en la combinación que crea que tiene más probabilidades de obtener el resultado que desea. Cuando una cadena de tiendas de conveniencia quiso probar la mejor manera de trasladar la demanda de las marcas nacionales a sus marcas privadas, aumentó los precios de las marcas nacionales y redujo los precios de las marcas privadas. Una vez que se dio cuenta de que los cambios en la demanda eran factibles, el minorista refinó su estrategia variando cada uno de los precios de forma individual.

4. Cuando lleguen los resultados, divida los datos.

Cuando los clientes se asignan aleatoriamente a los grupos de tratamiento y control, y hay muchos clientes en cada grupo, es posible que tenga varios experimentos que analizar. Por ejemplo, si su muestra incluye hombres y mujeres, puede evaluar el resultado con hombres y mujeres por separado. La mayoría de las acciones afectan a algunos clientes más que a otros. Así que cuando lleguen los datos, busque subgrupos dentro de sus grupos de control y tratamiento. Si examina solo los datos agregados, puede concluir erróneamente que no hay ningún efecto en ningún cliente. (Consulte la exposición «Rebanar un experimento»).

Rebanar un experimento

Cuando realice un experimento, es importante recordar que los resultados iniciales pueden ser engañosos. Pensemos en una editorial que intentó evaluar cómo los descuentos afectan

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Las características que utilice para agrupar a los clientes, como el género o los patrones de compra históricos, deben ser independientes de la acción en sí. Por ejemplo, si quiere analizar cómo la apertura de una tienda afecta a la demanda por catálogo, no puede simplemente comparar a los clientes que hicieron una compra en la tienda con los que no. Los resultados reflejarán las diferencias actuales entre los clientes y no el impacto de la apertura de la tienda. Considere, en cambio, comparar las compras de los clientes que viven cerca de la nueva tienda con las de los clientes que viven lejos. Mientras los dos grupos sean aproximadamente equivalentes, las diferencias en su comportamiento pueden atribuirse a la apertura de la tienda.

5. Intente pensar de forma innovadora.

Un error común que cometen las empresas es realizar experimentos que solo ajusten de forma incremental las políticas actuales. Por ejemplo, IBM puede experimentar con los ingresos por ventas variando los precios mayoristas que ofrece a los revendedores. Sin embargo, puede que sea más rentable experimentar con enfoques de venta completamente diferentes, tal vez con territorios exclusivos o programas de publicidad cooperativa. Si nunca piensa «qué pasaría si», es poco probable que sus experimentos produzcan mejoras radicales. Tesco, la cadena de supermercados del Reino Unido, ofrece un buen ejemplo. Según se informa, descubrió que era rentable enviar cupones de alimentos orgánicos a los clientes que compraban alpiste silvestre. Es una forma de pensar innovadora. Tesco permite a los analistas relativamente jóvenes de su sede corporativa realizar experimentos con un número reducido de clientes. Estos empleados ofrecen algo que los altos directivos no suelen hacer: un flujo constante de nuevas ideas creativas que son relevantes para los clientes más jóvenes.

6. Mida todo lo que importa.

Advertencia sobre las medidas de retroalimentación: deben captar todos los efectos relevantes. Hace poco, un gran minorista nacional de ropa realizó una prueba a gran escala para decidir con qué frecuencia enviar los catálogos y otras promociones a diferentes grupos de clientes. Algunos clientes recibieron 17 catálogos en nueve meses, mientras que otro grupo seleccionado al azar recibió 12 catálogos durante el mismo período. El minorista descubrió que, para sus mejores clientes, los catálogos adicionales aumentaron las ventas durante el período de prueba, pero las redujeron en los meses siguientes. Cuando el minorista comparó las ventas en sus canales, descubrió que sus mejores clientes compraban más a menudo a través del canal de catálogo (por correo y teléfono), pero menos en sus tiendas en línea. Cuando la empresa sumó las ventas en los diferentes períodos y en sus canales minoristas, se dio cuenta de que podía enviar correos con mucha menos frecuencia a sus mejores clientes sin sacrificar las ventas. Ver los resultados en su contexto es fundamental cuando las acciones de un canal afectan a las ventas en otros canales o cuando las acciones a corto plazo pueden generar resultados a largo plazo. Esta es la razón por la que le recomendamos empezar con acciones que solo tengan resultados a corto plazo, como las acciones que impulsen la captación de clientes.

7. Busque experimentos naturales.

El economista noruego Trygve Haavelmo, que ganó el Premio Nobel en 1989, observó que hay dos tipos de experimentos: «los que nos gustaría hacer» y «el flujo de experimentos que la naturaleza realiza constantemente desde su enorme laboratorio y que nos limitamos a observar como observadores pasivos». Si las empresas pueden reconocer cuándo se producen experimentos naturales, pueden aprender de ellos con poco o ningún gasto adicional. Por ejemplo, cuando una tienda de ropa abrió su primera tienda en un estado, la ley le exigía empezar a cobrar impuestos sobre las ventas por catálogo y en línea enviados a ese estado, mientras que antes esas compras estaban libres de impuestos. Esto nos dio la oportunidad de descubrir cómo los impuestos sobre las ventas afectaban a la demanda en línea y por catálogo. El minorista comparó las ventas en línea y por catálogo antes y después de la apertura de la tienda para los clientes que vivían a ambos lados de la frontera sur del estado, que estaba muy lejos de la nueva tienda. Era probable que ninguno de los clientes comprara en la nueva tienda, por lo que su apertura no tendría ningún efecto en la demanda. El único cambio fue la tributación de las compras por Internet y por catálogo, que solo afectaba a los consumidores de un lado de la frontera. La comparación reveló que la introducción de los impuestos sobre las ventas provocó una gran caída de las ventas en línea, pero prácticamente no tuvo ningún impacto en la demanda de catálogos.

El objetivo no es realizar experimentos perfectos, es tomar mejores decisiones.

La clave para identificar y analizar los experimentos naturales es encontrar grupos de tratamiento y control que se hayan creado por algún factor externo, no recopilados específicamente para un experimento. La segmentación geográfica es un enfoque común en los experimentos naturales, pero no siempre será una característica distintiva. Por ejemplo, cuando GM, Ford y Chrysler ofrecieron al público la oportunidad de comprar coches nuevos con descuentos para los empleados, no hubo una separación geográfica natural: se ofreció la oferta a todos los clientes. En cambio, para evaluar el resultado de estas promociones, los investigadores compararon las transacciones de las semanas inmediatamente anteriores y posteriores a la introducción de las promociones. Curiosamente, descubrieron que el aumento de los niveles de venta estuvo acompañado de un fuerte aumento de los precios. Los clientes pensaban que estaban consiguiendo una buena oferta, pero en realidad los precios de muchos modelos eran más bajos antes de la promoción que con los descuentos para empleados. Los clientes respondieron a la promoción en sí misma y no a los precios reales, por lo que muchos clientes quedaron satisfechos con la oferta, a pesar de que pagaban precios más altos.

Evite los obstáculos

Las empresas que quieren aprovechar el poder de la experimentación deben ser conscientes de los obstáculos, tanto externos como internos. En algunos casos, existen obstáculos legales: las empresas deben tener cuidado al cobrar precios diferentes a los distribuidores y minoristas, especialmente a las empresas que compiten entre sí. Aunque hay menos ramificaciones legales cuando se cobran precios diferentes a los consumidores (la persona que está sentada a su lado en el vuelo de la aerolínea normalmente paga más o menos que usted), la amenaza de una reacción adversa de los consumidores es un elemento disuasorio suficiente para algunas empresas. A nadie le gusta que lo traten de manera menos favorable que a los demás. Esto es especialmente cierto en lo que respecta a los precios, y la amplia disponibilidad de información sobre precios en Internet significa que las variaciones suelen descubrirse fácilmente.

Los obstáculos internos a la experimentación suelen ser mayores que las barreras externas. En una organización con una cultura de toma de decisiones por intuición, cambiar a una cultura de experimentación requiere un cambio fundamental en la perspectiva de la gestión. La gestión por intuición suele tener sus raíces en el deseo de una persona de tomar decisiones rápidamente y en una cultura que desaprueba el fracaso. Por el contrario, la experimentación requiere un estilo de toma de decisiones más mesurado y la voluntad de probar muchos enfoques, algunos de los cuales no tendrán éxito.

Algunas empresas creen erróneamente que los únicos experimentos útiles son los que tienen éxito. Pero el objetivo no es realizar experimentos perfectos, sino aprender y tomar mejores decisiones de las que está tomando ahora mismo. Sin experimentar, los directivos suelen basar las decisiones en el instinto. Lo que sorprende no es solo lo malas que suelen ser esas decisiones, sino lo bien que piensan los directivos al respecto. No deberían; normalmente hay mucho margen de mejora. Las organizaciones que cultivan una cultura de experimentación suelen estar dirigidas por altos directivos que tienen una idea clara de las oportunidades e incluyen la experimentación como objetivo estratégico de la empresa. Esto es cierto en el caso de Gary Loveman, el CEO de Harrah’s, que ahora se llama Caesars Entertainment, que transformó la cultura de una organización de 35 000 empleados para, finalmente, consagrar la experimentación como un valor fundamental. Invirtió en las personas y la infraestructura necesarias para apoyar la experimentación y también impuso un mecanismo de gobierno que premiaba este enfoque. Se censuraron las decisiones basadas únicamente en la intuición, aunque posteriormente se demostrara que la corazonada era correcta.

Por lo general, hay un límite práctico en el número de experimentos que pueden realizar los directores. Por eso, la analítica puede desempeñar un papel importante, incluso en las empresas en las que los experimentos impulsan la toma de decisiones. Cuando Capital One solicita nuevos titulares de tarjetas por correo, puede realizar miles de experimentos; no es necesario realizar pruebas previas de los experimentos analizando los datos históricos. Sin embargo, los modelos de negocio de otras empresas pueden permitir solo unos pocos experimentos; en esos casos, los gerentes deberían planificar cuidadosamente y probar previamente los experimentos mediante la analítica. Por ejemplo, realizar experimentos en la configuración de los canales es difícil porque los cambios implican la confrontación y la interrupción de las relaciones existentes. Esto significa que la mayoría de las empresas tendrán un número limitado de experimentos de canales que pueden realizar. En estas situaciones, analizar los datos históricos, incluidas las acciones y los resultados de la competencia en sectores relacionados, puede ofrecer información inicial valiosa que le ayude a centrar sus experimentos.

Ya sean experimentos pequeños o grandes, naturales o creados, su objetivo como gerente es el mismo: hacer que su organización pase de una cultura de toma de decisiones por intuición a una de experimentación. La intuición seguirá desempeñando un papel importante en la innovación. Sin embargo, debe validarse mediante experimentación antes de que las ideas se implementen de forma generalizada. A largo plazo, las empresas que realmente adopten este enfoque basado en los datos podrán delegar la autoridad para realizar experimentos a pequeña escala incluso en los niveles de dirección más bajos. Esto fomentará las innovaciones listas para usar que conducen a una verdadera transformación.