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Las ventajas de la experimentación para el lanzamiento de nuevos productos al mercado.

Según un informe publicado por la consultora Nielsen, en el sector consumo masivo el 76% de los nuevos productos lanzados al mercado fracasa en su primer año de vida. Según un artículo de Joan Schneider para la Harvard Business Review “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 levantadas y dejados donde quieren pero deben caminar distancias cortas para llegar a su auto y a su destino - en 2018, lanzándolo en seis ciudades aleatorias y luego comparando 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 recientemente 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 poseer distintos sitios web para distintos mercados (Nueva York, Boston, San Francisco, etc.) aleatorizó el cambio de la web pudiendo aislar los efectos. Como resultado, se pudo comprobar que el nuevo diseño aumentaba un 3,5% el tráfico de búsqueda. Sobre esta base, Airbnb lanzó el nuevo diseño web para todos los mercados.

Supongamos el caso de una cadena de restaurants que ha decidido introducir en su menú una nueva línea de bocatas. Un enfoque tradicional para introducirla sería realizar algunos focus group 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 ciertas 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 realizado Starbucks para la introducción de su línea de productos en base a huevo “sous vide egg bites”.

Algunas pautas para realizar experimentaciones aleatorias:

1) 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.

2) Elija un subconjunto aleatorio de mercados (regiones, ciudades o franquicias) en los que lanzar el producto. Cerciórese que podrá precisar las métricas definidas en dichos mercados.

3) Asegúrese de hacer un seguimiento del impacto del lanzamiento del nuevo producto en los 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.