ANÁLISIS

Las empresas están apostando más a realizar "ensayos aleatorios controlados" con foco en la comercialización, no solo en el diseño con focus groups

En el sector consumo masivo el 76% de los nuevos productos lanzados al mercado fracasa en su primer año de vida, según un informe de la consultora Nielsen. A su vez, un artículo de Joan Schneider para la Harvard Business Review señala que «las empresas están tan enfocadas en diseñar y fabricar nuevos productos que posponen el arduo trabajo de prepararse para la comercialización hasta la fecha de lanzamiento».

Para dar lugar a una solución, organizaciones como Amazon hasta el gobierno de Reino Unido han comenzado a implementar «ensayos aleatorios controlados» a gran escala. Se realizan experimentos aleatorizando la introducción de nuevos productos en un conjunto de mercados.

Uber implementó su servicio Express Pool – donde los pasajeros son levantados y dejados donde quieren pero deben caminar distancias cortas para llegar a su auto y a su destino. Lo hizo en 2018, en seis ciudades aleatorias y luego comparó las métricas de éstas con otras ciudades. El experimento tuvo en cuenta el impacto que Express Pool generó en los servicios existentes de Uber y dejó en claro que lanzarlo tendría un buen sentido comercial. Como resultado, Uber introdujo el nuevo servicio en varios de sus principales mercados.

Airbnb hace poco realizó un experimento para probar el impacto de un nuevo diseño web en los motores de búsqueda y el tráfico del sitio. Aprovechando el hecho de tener distintos sitios web para diferentes mercados (Nueva York, Boston, San Francisco, etc.) aleatorizó el cambio de la web y así pudo aislar los efectos. Como resultado, comprobó que el nuevo diseño aumentaba un 3,5% el tráfico de búsqueda. Sobre esta base, Airbnb lanzó el nuevo diseño para todos los mercados.

Supongamos el caso de una cadena de restaurantes que decidió introducir en su menú una nueva línea de bocatas. Un enfoque tradicional para introducirla sería realizar algunos focus groups y estudiar las ventas históricas de otros productos similares. Si a los comensales les gusta, seguramente se introduzca en el menú de ciertos locales esperando su éxito.

Este tipo de enfoque proporciona mucha información pero tiene limitantes. Por ejemplo, sería difícil saber si la nueva línea de bocatas disminuye el consumo de otros productos del menú. Y sería un desafío ver si esto permite aumentar el número total de clientes. Si la cadena complementara esta metodología con un ensayo aleatorio a gran escala, podría aprender mucho más sobre los impactos de la nueva línea. Esto mismo ha hecho Starbucks para la introducción de su línea de productos en base a huevo «sous vide egg bites».

Para realizar ensayos aleatorios hay que seguir algunas pautas. Primero, decida qué métricas son más importantes y luego proponga hipótesis sobre cómo podrían comportarse. Invierta en la recopilación de datos y decida por adelantado qué resultados experimentales constituirán el éxito o fracaso.

Segundo, elija un subconjunto aleatorio de mercados (regiones, ciudades o franquicias) en los que lanzar el producto. Cerciórese que podrá precisar las métricas definidas en esos mercados. Tercero, asegúrese de hacer un seguimiento del impacto del lanzamiento del nuevo producto en otros productos existentes.

El indicador de ventas, tomado como única medida no cuenta toda la historia. ¿El nuevo producto está mejorando los resultados para ciertos clientes mientras que los perjudica para otros? ¿Está ayudando a una parte de su proceso de venta pero daña otro proceso? ¿Se alinean estos movimientos con su hipótesis previa? Interpretar por qué se ha movido una métrica puede ayudarlo a tomar una decisión de implementación y a comprender cómo innovar dentro de un espacio de producto.

* Director de Consultoría en Opción Consultores