¿Qué es el método "probar y aprender"?
Todo está en el nombre: en lugar de analizar, definir e implementar una solución definitiva a un problema u oportunidad, el enfoque es probar una (o más) hipótesis de antemano y aprender de este experimento .
Este método está muy de moda, especialmente en el dominio de Internet donde empresas como Google están probando constantemente nuevas ideas para seguir adelante con sus proyectos. "Probar y aprender" encaja perfectamente con las incertidumbres y la complejidad de los medios digitales.
Los estudios de marketing tradicionales se topan con nuevos usos, porque Cada vez es más difícil predecir el comportamiento. Hay muchos factores que interactúan constantemente y que pueden alterar instantáneamente las respuestas de los consumidores.
En cuanto al análisis de datos históricos, su interpretación suele ser delicada, porque forman parte del contexto. Es difícil predecir lo que sucedería en diferentes condiciones.
El enfoque de "probar y aprender" hace posible construir gradualmente una respuesta a un problema dado. A menudo es necesario ir y venir (iteraciones) entre el primer concepto probado y la solución final. Incluso puede suceder que, tras las pruebas, se revisen los objetivos o el alcance. O incluso que el proyecto esté totalmente abandonado.
¿Cómo implementar este método?
1 - Generación de hipótesis
El enfoque funciona en forma de supuestos (ejemplo: "al reducir el precio de venta en un 15%, aumentaremos los volúmenes en la misma cantidad").
El objetivo de la prueba es verificar la (s) hipótesis (s) iniciales.
2 - Realización de las pruebas
Esta fase incluye:
- Preparación para el experimento: con la elección del método, muestra de variables, producción de prototipos, organización de la prueba …
Es una buena práctica realizar una prueba en un grupo de enfoque y comparar los resultados con un segundo grupo de control que no se beneficia de la nueva oferta. Por ejemplo: en el caso de una prueba de precios para verificar el impacto de un descuento o una nueva lista de precios.
Siempre que sea posible, los grupos deben formarse mediante sorteo al azar. - Conducir en el campo: montaje, lanzamiento, pilotaje.
3 - Análisis de las pruebas
Este paso tiene el objetivo de dar respuesta a las hipótesis iniciales después de haber recopilado y analizado los datos recogidos durante la experimentación.
Antes de llevar a una decisión de establecer o abandonar, es probable que esta fase regrese a la creación de nuevas hipótesis. Suele ser necesario realizar varias pruebas, modificando las hipótesis de partida antes de obtener conclusiones satisfactorias. Este es el principio mismo del método.
4 - Despliegue o abandono
Fase operativa implementación o abandono del proyecto si la prueba no condujo a un resultado satisfactorio que justificara el despliegue de una solución.
Estas pruebas enriquecen a la empresa con aprendizaje en tiempo real. Ésta es una virtud muy importante del proceso. La organización se vuelve más eficiente al mejorando continuamente. Encontramos el espíritu de la rueda de Deming.
El "probar y aprender" en la práctica
Este enfoque no es nada nuevo. Se ha utilizado con frecuencia y durante mucho tiempo. ¿No ha realizado ya pruebas sobre un producto, un servicio, una característica en algunos de sus clientes o en una parte de la audiencia de su sitio web?
Experimentar con un objetivo limitado antes de generalizar la solución validada a todos los clientes (o prospectos) es una práctica que se está volviendo más democrática con la tecnología digital.
De hecho, "probar y aprender" permite aprovechar las especificidades de los medios digitales:
- herramientas de análisis ultrapoderosas,
- la capacidad de construir muestras suficientemente densas aplicar pruebas estadísticas,
- facilidad para alcanzar un objetivo preciso,
- obtener respuestas rápidas a los experimentos,
para construir acciones y estrategias de desarrollo innovadoras
En el mundo "real", este enfoque tiene su lugar. Da como resultado el establecimiento de tiendas piloto en mercados de prueba, ventas en áreas objetivo, etc.
Una cultura y procesos para renovar
No todas las empresas están necesariamente preparadas para implementar este cierre. El modelo clásico de análisis, planificación e implementación está profundamente arraigado en las organizaciones . Porque aunque no siempre sea eficaz, esta forma de proceder es reconfortante.
La filosofía de "probar y aprender" es más incierta a primera vista: construimos avanzando . No sabemos exactamente con qué terminaremos al final. Por tanto, este enfoque provoca más ansiedad.
Además, el procesos presupuestarios , decisión, etc. - finalmente todo el sistema de gestión empresarial tradicional - se construye sobre el modelo clásico: planificamos las acciones con los medios a movilizar, luego ejecutamos el plan. En cuanto a "probar y aprender", introduce una dosis de agilidad en los procesos manteniendo grados de libertad hasta lo último posible.
Además, para que "probar y aprender" se convierta en parte del ADN de las organizaciones, a veces es necesario un cambio profundo.
¿Qué probar?
Se pueden testear todas las variables de marketing y ventas: precio, oferta (producto y servicios), packaging, comunicación, redes de distribución, etc.
Para las campañas publicitarias, el vínculo es difícil de establecer con los resultados.
¿Qué variables medir?
Para obtener comentarios precisos del experimento, es necesario recopilar datos de comportamiento y datos de percepción.
Datos de comportamiento
Estos son los comportamientos observados : número de compradores, número de productos vendidos, número de visitas a un sitio web, etc. Estos datos tienen la característica de ser fiables. Si las condiciones de prueba se dominan perfectamente, los datos de comportamiento son indiscutibles. Subrayan directamente los posibles beneficios.
Sin embargo, tienen una falla: describen, pero brindan poca explicación del comportamiento, incluso si el cruce de este tipo de variable entre ellos proporciona información más cualitativa (facilitada por el big data al manipular innumerables variables).
Los datos de comportamiento están en el centro de los experimentos.
Datos perceptuales
Estos datos recopilan lo que piensan los clientes : su sentimiento ante una nueva oferta, un nuevo servicio, un nuevo precio, su satisfacción… El objetivo es comprender qué motiva su comportamiento. Estas medidas requieren estudios de marketing clásicos, en particular cualitativos.
Uno de los intereses de los datos perceptuales es comprender para anticipar, o incluso perfeccionar su propuesta y por qué no lanzar otras pruebas.
Los métodos y herramientas de "prueba y aprendizaje"
Para equipar sus pruebas, puede llamar a Pruebas A / B. Muy popular y cada vez más utilizado, este método le permite configurar diferentes versiones de un producto, una característica, un servicio para ser probado y observar estadísticamente cuál ofrece los mejores resultados.
Nota: otras pruebas multivariadas ofrecen la posibilidad de comparar múltiples variables simultáneamente.
Ver también Métodos ágiles de proyectos que forman parte de la misma filosofía: luego evalúe.
Los factores clave del éxito
Para aprovechar al máximo el método, hay algunas reglas a seguir, que incluyen:
- Respete el principio KIS "¡manténgalo simple!" - ¡Cuidado con las costosas e inutilizables fábricas de gas! Es mejor mantenerlo simple y obtener resultados relevantes que sean fáciles de medir, en lugar de lanzarse a una mega prueba y perderse en variables no controladas, toneladas de datos para analizar para obtener un resultado que en última instancia no es confiable …
- No varíe demasiados parámetros al mismo tiempo: el análisis de datos sería tanto menos relevante.
- Adopte un rigor cuasi científico: como para los estudios de marketing clásicos. La elección de las condiciones de observación es fundamental para la calidad de las conclusiones (composición del grupo, período de prueba, etc.).
