¡Divide con datos y vencerás!

Un pequeño cambio en tu producto o servicio puede tener un gran efecto en los clientes. Kevin Systrom, fundador de Instagram, a menudo relata cómo su novia le contó que ella no publicaba fotos en la app porque las que predominaban eran de fotógrafos y editores expertos que las hacían ver muy profesionales. “Deberías agregar filtros”, le dijo. Este pequeño cambio dio a Instagram una preferencia única en el mercado. 

Todos estamos en búsqueda de ese cambio que logre incrementar las ventas, garantizar la lealtad de los clientes y, ¿por qué no?, descubrir mercados que ni imaginábamos. Esta búsqueda genera una presión enorme en los directivos, quienes suelen actuar impulsivamente sobre el mercado. Una idea promovida por algún directivo u originada en una acción que tomó el competidor directo se convierte en una llamada intempestiva a la agencia de medios y una campaña de emergencia dirigida a absolutamente todos los clientes… “al que se deje”.

Es habitual recibir ofertas de diferimiento de pagos de una tarjeta de crédito bancaria, pero nos puede desconcertar si nos llega después de haber pagado el 100% de saldo. ¿Por qué recibimos ofertas que no tienen sentido? Porque la mayoría de las empresas (incluyendo este banco hipotético) asume que entre más gente reciba la oferta, más oportunidades tendrá de éxito. Lo más probable, sin embargo, es que muchos clientes no vuelvan a abrir un mensaje de este banco si perciben que fue un acto de marketing desesperado.

La iniciativa de diferimiento puede elevar el porcentaje de colocaciones de crédito ese mes, pero nunca sabremos exactamente cuál fue el detonador de ese comportamiento. ¿Fue la campaña de email, el ofrecimiento en cajero automático o las llamadas uno a uno? ¿O acaso la economía sufrió un descalabro y los clientes hubieran elegido el diferimiento con o sin campaña? Más importante aún, ¿qué tipo de clientes accedieron a la oferta? ¿A quién se enviaría esta oferta el siguiente mes para generar más impacto sin saturar? ¿Qué mensajes clave se deberían comunicar y cuáles evitar?

Una forma concreta de probar una idea o campaña es a través de una prueba A/B (A/B testing). Esta prueba no es nueva ni encierra misterios estadísticos. Consiste en probar una idea en un grupo determinado de clientes o usuarios, en lugar de en la población total. En el caso de una campaña de diferimiento de crédito, el banco podría seleccionar únicamente a clientes con demoras de 2 o más semanas en sus últimos pagos mensuales, clientes de una edad o región geográfica determinada.

En el mundo online, una prueba A/B permite mostrar dos versiones de una página web a diferentes grupos de usuarios para determinar si las variaciones (tipo de letra, ubicación o tamaño del botón de compra) tienen un efecto concreto en la conversión (ventas por número de visitantes). Grandes retailers usan mapas de calor como Hotjar para saber qué áreas de sus páginas web son más visitadas observando el recorrido de sus usuarios en la página y conocer en qué momento compran o se van de la tienda online. Algunos ejemplos de acciones de A/B testing son:

• Probar una barra de búsqueda más visible por unas semanas si el mapa de calor indica que es el primer lugar al que van los clientes o desde el que llegan más compras.
• Mover el botón de compra al centro de la página en lugar de la derecha
• Cambiar frases como “Obtén descuento por la primera compra” por “Obtén un descuento adicional”
• Probar cambios en la página web antes que en el app 
• “Limpiar” la página de ofertas
• Enfocar el contenido de la página en un único producto
• Cambiar el color y el tamaño del botón de compra

Es indispensable entender a qué grupo se quiere dirigir una campaña o nuevo producto. Si el usuario de la página web difiere del de la app, ¿por qué meter a ambos tipos de clientes en la misma canasta? Igualmente será importante definir los resultados que se esperan. ¿Una mejora (lift) de 3% en la conversión (número de compradores/número de visitantes) es suficiente para invertir en cambiar el tamaño del botón de compra? Si no se ha definido el objetivo, es muy probable que después del experimento, no se tome ninguna acción o se ceda a la tentación de cambiar más variables (ofertas adicionales, diseño de página web, precio) sin saber a ciencia cierta lo que pasó.

En su guía de analíticas para directivos, Harvard Business Review apunta a un error común que comenten los líderes: interrumpir el experimento. Apenas descubren un insight quieren actuar sobre él y esto lógicamente puede inducir a errores. Es como abrir la puerta del horno muchas veces; la variación de humedad y calor puede arruinar la forma y textura del pastel.   Otro error es considerar muchas métricas al mismo tiempo, sea por el número de variables que queremos modificar en el experimento (precio, volumen y color de la taza de café servida en una cafetería) o por los resultados que esperamos (preferencia en diferentes horarios, ventas incrementales o análisis de sentimientos en las redes sociales).

Hay una broma en el mercado que dice que A/B testing viene de Always Be Testing (experimenta siempre); puede sonar a un acrónimo divertido, pero encierra la realidad (y seriedad) de toda estrategia innovadora que enfrentó dificultades, errores y muchas iteraciones. La experimentación te permitirá abrazar ideas imperfectas, evitar la tentación de querer ser todo para todos y, lo más importante, aprender de tu cliente en el camino.  Respira profundo…  el mundo se mueve tan rápido que, si algo sale mal, siempre podrás volver a la idea original.

Publicado originalmente en El Universal.