El tema de innovación se ha vuelto prioridad estratégica para prácticamente todas las organizaciones, sin importar si son con o sin fines de lucro. En todos los ámbitos hay esfuerzos organizados para lograr generar nuevas formas de cumplir las expectativas de usuarios y clientes. Esta capacidad de innovar se ve aún más exigida cuando estamos en entorno de cambios drásticos como lo ha sido la pandemia que estamos viviendo. En esta dinámica debemos tener mucho cuidado en no suponer que la capacidad de “pensar fuera de la caja” es un asunto de apelar a un instinto de las personas que trabajan en la organización, o una actitud, o siquiera un hábito. Las empresas que se han tomado este tema más en serio dedican equipos enteros y recursos tecnológicos a generar esta dinámica. Se trata de una capacidad estructurada, un pipeline de iniciativas, con el talento humano adecuado con sus respectivos habilitadores técnicos y tecnológicos. La innovación no se da en medio de nuestras tareas operativas diarias de mantenimiento del negocio, sino en las cajitas de arena diseñadas para romper paradigmas y probar – y fallar – con ideas no propuestas anteriormente.
Esta cajita de arena es efectivamente un espacio libre por diseño, altamente dinámico, cuyo objetivo no es acertar a la primera, sino probar conceptos que puedan incorporarse después a la operación diaria del negocio y lograr cambiar de manera efectiva la forma en que trabajamos. La discusión en este caso es cómo habilitamos las pruebas como tal. El problema de fondo que tenemos es que no sabemos realmente si funcionan estas ideas nuevas que se van probando: en algunos casos los resultados generales, por ejemplo, las ventas de la compañía, resultan tener una tendencia muy positiva a nivel general después del lanzamiento de un nuevo producto. En otras ocasiones, la recompra de los clientes baja después de que redujimos los descuentos. Aún más, ejecutivos de las empresas son aplaudidos o desestimados por las tendencias globales de algunos indicadores, sin tener certeza en absoluto de hasta qué grado tuvo que ver algo la iniciativa que implementaron. Para buscar darle el combustible adecuado a nuestras cajitas de arena, debemos diseñar de forma inteligente la recolección de datos. Vale decir en este momento que dashboards de los indicadores claves de negocio no servirán en lo más absoluto.
Para lograr este propósito, en inteligencia de negocios también se proponen soluciones muy sofisticadas que requieren un alto grado de expertise técnico —matemático y de negocio— como machine learning y otras metodologías de minería de datos, pero estas son muy demandantes de recursos, de tiempo y dinero. También vale decir acá que estos métodos en ningún caso serán implementables por la vía rápida (en cuestión de días) para lograr el objetivo principal de estas metodologías: eliminar el “ruido”, es decir, aislar todos los demás factores que puedan estar relacionados con la tendencia general de ventas que estamos observando, y así poder determinar de alguna forma una correlación con las iniciativas que se implementaron. Sin embargo, en el mejor de los casos obtendremos eso, una evaluación más o menos limpia de la correlación entre la promoción que hicimos y las ventas.
Para planear la parte “dura” de la cajita de arena, esa hora de la verdad de entender qué resultados nos dieron los conceptos que estamos generando en el área de Innovación, debemos recurrir al diseño de experimentos. Pensémoslo un momento en otra rama de actividad: ningún agrónomo seguiría usando un abono que no se ha probado de manera estructurada a través de un experimento, para saber cuánto rendimiento adicional le da ese abono en comparación con no aplicar nada a las plantas de su interés. En las áreas de mercadeo y comercial debemos lograr esta misma disciplina, y al igual que el agrónomo, debemos planear de manera inteligente cómo vamos a realizar esas pruebas, y luego sistemáticamente registrar los datos de los indicadores de éxito. Todo se trata del proceso de generación de datos, porque una vez que logramos tener datos limpios, la metodología cuantitativa para evaluar esos resultados es significativamente más sencilla que el machine learning y, además, podremos hablar de causalidad, de tener certeza que esta iniciativa provocó un resultado, no solo que tuvo correlación.
Ciertamente la calidad de los experimentos dependerá del grado de control que tengamos de las condiciones en que se prueba la iniciativa. Una compañía que vende a través de e-commerce podrá evaluar sin problema diferentes puntos de precio de su portafolio a diferentes horas y públicos meta, y tener medición de toda esa parte del marketing funnel para evaluar los resultados sin áreas grises. Otra compañía de consumo masivo que vende sus productos a través de un distribuidor no tendrá seguridad de exactamente cuántos establecimientos detallistas llegó el producto nuevo con menor precio ni si ese precio realmente fue el que los detallistas cobraron. Sin embargo, en cualquier caso podremos crear experimentos que puedan dar un mucho mejor entendimiento de la tasa de retorno o efectividad de las medidas que salen del pipeline de la cajita de arena, el corazón inteligente y creativo de la organización. Este es, sin duda, uno de los caminos que debemos lograr recorrer para sistematizar y profesionalizar las áreas de mercadeo y comercial en el uso de datos para lograr su misión.
El reto en el tema cultural es el siguiente: seguramente todos recordamos una de nuestras principales congojas en los primeros meses de la pandemia, ¿por qué no liberan más rápido al público las vacunas que ya se crearon, para reducir la cantidad de enfermos graves y muertes? La respuesta es algo que nos costó entender por ser la primera vez que nos confrontaron con la ciencia de forma real: el costo de no poder afirmar que la vacuna causa un desarrollo más benevolente de la enfermedad es más alto que no tenerla. ¿Cuánto nos hemos cuestionado esta misma pregunta para los conceptos que lanzamos al mercado?
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