lunes, septiembre 14, 2009

Testeo online: mejorando un producto en forma rápida y barata

Por César Pérez Carballada















Cada año miles de productos son lanzados al mercado y la mayoría fracasa, a pesar de que, en muchos casos, previamente se hayan analizado cuidadosamente los costes, la situación competitiva y el mercado potencial.

Como explicábamos en un post anterior, en varios de esos casos el fracaso se podría haber evitado haciendo un simple ejercicio llamado “Test de concepto”.

El test de concepto es una técnica de investigación de mercado que permite estimar si un potencial consumidor está dispuesto a comprar un producto o usar un servicio.

La principal ventaja del test de concepto es que permite identificar productos que no serán exitosos antes de comprometer numerosos recursos en su lanzamiento y al mismo tiempo permite obtener información valiosa sobre cómo mejorar aquellos productos que sí tienen potencial.

Tener la opinión de los consumidores al desarrollar un producto es esencial. Muchas de las acciones de desarrollo de producto actuales están más relacionadas con lo que los técnicos piensan que con los intereses reales de los consumidores. Por ejemplo, las compañías que fabrican móviles son conocidas por apilar funcionalidades que agregan coste y complejidad, pero son poco apreciadas por los consumidores.


Un testeo de producto típicamente se lleva a cabo a través de estudios cualitativos (por lo general, focus groups) o en estudios cuantitativos (por ej, encuestas). Sin embargo, en los últimos años está creciendo notablemente el uso de una forma más eficiente de realizar los testeos de productos: se trata de Internet.

Internet está cambiando la esencia de la innovación, permitiendo testear nuevas ideas a velocidades y precios que eran inimaginables hace solo una década.

Esta herramienta ya está cambiando la manera en que algunas de las más grandes compañías del mundo llevan a cabo sus testeos, inspirando nuevas ideas y revolucionando el proceso de desarrollo de nuevos productos.

Una compañía de Internet puede diseñar cambios a su página y en pocas horas tener información relevante sobre la reacción de los consumidores. Una empresa de gran consumo puede ver los resultados potenciales de una promoción en supermercados casi igual de rápido.

“En los EE.UU. hacemos la gran mayoría de nuestros testeos de concepto en forma online, lo cual ha creado grandes ahorros de tiempo y dinero” le explica al Wall Street Journal, Joan Lewis, la responsable en Procter & Gamble a nivel mundial del departamento de Consumer & Market Knowledge (el equivalente al departamento de Investigación de Mercado de otras compañías).

Esta metodología resulta ideal para compañías de Internet o para mejorar páginas web de compañías tradicionales, ya que permite probar innumerables cambios con costes muy reducidos en forma muy rápida.

El proceso comienza definiendo los cambios que tienen potencial para incrementar la navegabilidad del sitio (por ejemplo, una nueva descripción de uno de los productos), luego se define un grupo de control adecuado para cada cambio (una versión del sitio que esté sujeto a todas las mismas influencias del mundo real que la nueva versión, excepto el cambio que se está evaluando; por lo general se trata de la pagina actual) y finalmente se implementan los cambios (mostrando a un grupo de consumidores elegidos al azar la página con el cambio y a otro la página que es el grupo de control). Midiendo el comportamiento de una variable clave en ambas páginas (ya sea las ventas, el número de visitas o búsquedas exitosas) se puede saber en cuestión de horas cuál funciona mejor, y decidir implementar ese cambio en forma definitiva.

Esta metodología denominada “A/B split” (porque compara una versión del producto directamente con otra versión que incluye uno o más cambios) tiene la ventaja de medir el comportamiento real de los consumidores, no solo lo que ellos piensan de su comportamiento potencial.

Una empresa que utiliza esta metodología es Google. En cualquier momento la compañía está llevando a cabo entre 50 y 200 testeos relacionados con su motor de búsquedas. En uno de esos testeos, Google le preguntó a un grupo de usuarios cuántos resultados de una búsqueda quisieran ver por página. Los consumidores respondieron que querían ver muchos más resultados por página que los 10 que la compañía muestra actualmente.


A continuación, Google decidió testear ese cambio en tiempo real, permitiendo que un grupo de consumidores que accedían a su página vieran 30 resultados (el triple de lo normal).

El resultado llamó la atención a los ejecutivos de Google: el tráfico comenzó a caer. ¿Qué estaba ocurriendo? En promedio, la mayor cantidad de resultados demoraba la búsqueda un tercio de un segundo, una espera que parecería insignificante, pero que sin embargo estaba molestando a algunos usuarios. Además, el mayor número de resultados hacía más probable que un usuario hiciera click en una página que no tenía la información que estaba buscando.


No solo las grandes empresas multinacionales pueden utilizar esta metodología. Otra empresa que utiliza frecuentemente estos testeos es “Extra Space”, una compañía americana que ofrece espacio de almacenamiento en bodegas a empresas y consumidores. Operando desde hace más de 30 años, es la segunda empresa más grande en su rubro en EE.UU., y más del 40% de sus ventas se originan en Internet, con lo cual le resulta sumamente importante optimizar ese tráfico. Para hacerlo llevan a cabo experimentos de testeo online. En un testeo reciente midieron tres opciones de su página web (la versión actual vs. dos alternativas potenciales). La alternativa ganadora les permitió aumentar las ventas más de un 10% simplemente agrandando el tamaño de la foto donde se muestran las instalaciones, agregando un mapa con las direcciones de cómo llegar y sumando más información sobre sus productos en un cuadro resumen en la home page.

Realizando un testeo online en forma constante para múltiples elementos de la pagina web se pueden incrementar las ventas consistentemente.


En un contexto donde la experimentación resulta tan simple y barata, muchas prácticas tradicionales de testeo pierden sentido. ¿Para qué recurrir a Focus Groups, que toman bastante tiempo y dinero para ser organizados, y que además brindan información más imprecisa, cuando se puede realizar un testeo directo en Internet que permite medir el comportamiento real de los usuarios, en forma más rápida y barata?

Incluso algunas empresas ofrecen la tecnología para llevar a cabo estos testeos en forma gratuita. La propia Google ofrece libremente acceso a su metodología de optimización brindando las herramientas para que cualquiera pueda utilizarlas.

Además del testeo “A/B split” (que compara una versión con otra en forma directa) también se puede hacer un testeo algo más complicado llamado “multivariate testing” o testeo multivariante.

A diferencia del testeo “A/B” que mide las diferencias entre dos páginas (la actual vs. una página modificada que incluye uno o varios cambios), el testeo multivariante permite testear varios cambios a una página web en forma simultánea conociendo el efecto de cada cambio en forma individual.

Se podría hacer esto en un testeo “A/B” pero eso requeriría medir el efecto de cada una de las páginas generadas por todas las combinaciones de los cambios, en cambio el testeo multivariante reduce la cantidad de mediciones a un número manejable, permitiendo aún así extrapolar conclusiones para los efectos individuales de cada cambio.

Por ejemplo, si queremos ver el efecto de un solo cambio tal como una nueva descripción de los producto, el testeo “A/B” nos puede servir perfectamente. Incluso si queremos también ver el efecto de una foto más grande, podemos hacer un testeo “A/B” con tres páginas (la actual, la versión con la nueva descripción y la versión con la nueva foto).


Sin embargo, supongamos que quisiéramos medir el efecto potencial de 2 descripciones de producto, 2 fotos alternativas, 2 tipos de ofertas especiales para nuevos clientes, 2 titulares distintos y 2 colores alternativos para el fondo, en este caso el testeo “A/B” nos requeriría medir 32 páginas distintas (2 elevado a la quinta potencia = 2 x 2 x 2 x 2 x 2). Para que la información sea estadísticamente significativa, necesitaremos un mínimo de respuestas para cada versión, con lo cual, si asumimos un mínimo de 400 respuestas para cada versión, necesitaríamos 12.800 respuestas, lo cual, dependiendo del tráfico del sitio, podría tomar algo de tiempo.

Para casos como este tenemos el testeo multivariante que, gracias a una técnica estadística llamada diseño factorial fraccional (“fractional factorial” en inglés), solo requiere medir 8 versiones (en lugar de las 32) que requerirían solo la cuarta parte de las respuestas y aún así permitiría saber el efecto incremental de cada descripción, foto y oferta, eligiendo la mejor alternativa de cada versión para lograr un efecto acumulado. Muchas empresas utilizan actualmente el testeo multivariante para optimizar su páginas web, tales como Citibank, Disney, Microsoft y T-Mobile.


Si bien el testeo online es una herramienta muy eficiente para experimentar en tiempo real con las páginas webs, también permite realizar tests de concepto de producto en industrias más tradicionales.

Siguiendo la metodología explicada anteriormente, se puede utilizar Internet como forma de interactuar con los consumidores, para testear a través de cuestionarios online el interés potencial en futuros productos, reduciendo el coste del testeo y el tiempo requerido para obtener resultados.

Internet 2.0 también puede ayudar. Dentro del concepto de Social Media, varias compañías tradicionales utilizan Internet como fuente de ideas para innovar en su línea de productos.

Tal como explica Juan Sánchez Bonet, entre las empresas que utilizan el Social Media para el desarrollo de sus productos, está Spanair con su concepto de co-creación, que ha recolectado más de 80.000 opiniones de usuarios. Starbucks es otra compañía que utiliza esta metodología en MyStarbucks Idea. También Dell la utiliza a través de su IdeaStorm, donde ha logrado más de 12.000 ideas de las cuales ya han implementado 372 (a Septiembre de 2009). Bob Pearson, VP de Dell, le explica a Forrester: “Social Media se ha convertido en una parte integrada de nuestro proceso de desarrollo de productos, es un elemento importante para nuestros ingenieros y diseñadores”.


¿En qué se diferencian estas iniciativas de un simple buzón de sugerencias?

La diferencia esencial es que no se trata de una comunicación en un solo sentido (consumidores a empresa) sino que aprovecha la interactividad de Internet 2.0 para ampliar la comunicación en todos los sentidos, incluyendo votaciones de consumidores sobre las ideas propuestas por los demás, permitiendo críticas o modificaciones de ideas, etc. Otra diferencia es que, debido a la naturaleza de Internet, se multiplica la audiencia potencial permitiendo una mayor cantidad de ideas, lo cual, a su vez, permite dividir los temas en micro-categorías que aumentan la relevancia de las ideas. Cabe recalcar que en estos casos es esencial retroalimentar la generación de ideas mostrándole a la comunidad que ellas se analizan y muchas se llevan a la práctica, de otro modo, pronto la comunidad se hartará de hablarle a una empresa que se niega a escuchar.

Otras empresas utilizan métodos híbridos. Wal-Mart realiza varios testeos para identificar la mejor alternativa de colores, señales y disposición de las góndolas; luego realiza testeos comparativos en tiendas reales durante una semana para ver que versiones logran aumentar las ventas, y finalmente expande la alternativas ganadoras al resto de las tiendas. Harrah's Entertainment (propietaria de varios casinos y hoteles) utiliza sistemas de información avanzados para analizar información de su tarjeta de fidelización (Total Reward Card) los cuales combina con experimentos de campo en su cadena de hoteles y casinos. Tal como lo ilustra Gary Loveman, el CEO (consejero delegado) que trajo esta cultura de experimentación a Harrah’s: “hay dos razones por las cuales te pueden echar de Harrah’s, robar a la compañía o equivocarse en la elección de un grupo de control adecuado en un testeo de negocio”.


A medida que más compañías adopten estas técnicas de experimentación, cambiará la cultura empresarial. Con las técnicas tradicionales, un equipo de directores tenía que evaluar 2 o 3 grandes propuestas desarrolladas por un comité de expertos o un equipo de consultores, con las nuevas metodologías el mismo equipo ejecutivo deberá decidir entre 50 o 60 experimentos que cuentan con información de comportamiento real.

Como estas nuevas metodologías permiten cambiar los paradigmas aceptados en forma muy rápida y barata, existirá un cambio en cómo percibimos la innovación. La gente ya no planificará un testeo con meses de anticipación, sino que serán casi inmediatos: una idea provocativa generada en una reunión durante la mañana puede evolucionar a un experimento completo al final del día, y tener resultados reales en menos de 48 horas.

Para lograr que estas metodologías funcionen los gerentes y mandos medios deberán aprender a perder control y dar libertad a sus empleados. Muchos de los mejores experimentos provienen de abajo, de los empleados que tienen contacto directo con los consumidores. En Amazon, por ejemplo, los empleados que desarrollaron inicialmente la funcionalidad que recomienda productos similares, llevaron adelante su iniciativa sin aprobación explícita de sus gerentes.

Otro cambio importante que requiere esta nueva metodología se refiere a la educación y programas de entrenamiento de los empleados, ya que además de enfocarse en el análisis creativo de grandes cantidades de datos, las empresas deberán preparar a sus empleados para desarrollar habilidades que permitan generar rápidos y provocativos experimentos. El análisis pasivo dejará su lugar a la experimentación activa.

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Cuando Ud. piensa en un nuevo producto o una mejora del producto actual, ¿lleva a cabo testeos de concepto? Si ya hace estos testeos, ¿ha probado hacerlo en forma online? Seguramente ahorrará tiempo y dinero.

Finalmente, si su empresa tiene una página web, ¿está utilizando todos los recursos de una experimentación activa para optimizarla?


Fuente: Google Inc; The Wall Street Journal, 17 de Agosto de 2009

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