La guía esencial sobre la experimentación empresarial

En tiempos de incertidumbre económica y dinámicas comerciales en rápida evolución, las ideas audaces por sí solas no son suficientes. Las empresas buscan claridad. Y aunque los modelos de IA pueden ofrecer predicciones, se entrenan con datos del pasado —y el futuro a menudo se aparta de los patrones históricos.

Para impulsar el crecimiento y mantener la competitividad, las empresas necesitan precisión, agilidad y toma de decisiones basada en evidencia.

Buscar la innovación implica hacer las preguntas adecuadas:

• ¿Generará esta iniciativa un crecimiento incremental real o simplemente desplazará la demanda existente?
• ¿Qué estrategia de precios optimizará tanto la rentabilidad como la lealtad del cliente?
• ¿Qué mercados tienen más probabilidades de responder positivamente?

La experimentación empresarial proporciona un marco poderoso para responder a estas preguntas con confianza. Al probar nuevas ideas en entornos controlados, las organizaciones pueden reducir el riesgo, validar suposiciones y escalar solo lo que funciona.

En todos los sectores, la experimentación ayuda a las empresas a adaptarse a las tendencias cambiantes del gasto de los consumidores y a las condiciones del mercado. Hoy, las organizaciones líderes usan la experimentación para fundamentar decisiones de alto impacto, especialmente a medida que aumentan la IA y las presiones económicas. Por ejemplo, las empresas están probando:

• Horario de atención de tiendas o sucursales
• Estrategias de precios
• Racionalización de SKU
• Programas e incentivos de fidelización
• Lanzamientos de nuevos productos
• Campañas multimedia
• Modelos de dotación de personal y capacitación

En el panorama impredecible de hoy, las empresas buscan claridad. Y aunque la IA puede ofrecer predicciones, no es suficiente. Los modelos de IA se entrenan con el pasado —pero el futuro se está alejando de los patrones históricos. En tiempos de incertidumbre, los líderes no solo necesitan pronósticos —necesitan confianza. La experimentación empresarial la ofrece. Para profundizar en este tema, consulta nuestro informe técnico

Su aplicabilidad a casi todos los aspectos del comercio significa que la experimentación ofrece resultados donde las previsiones suelen quedarse cortas. A continuación, cubriremos los conceptos críticos, los desafíos, los casos de uso de la industria y las palancas clave que impulsan la experimentación empresarial. Para una lectura más profunda sobre este tema, Pagar nuestro libro blanco, Commerce in flux: Navigating uncertainty through experimentation.

Prueba y aprende es un enfoque de análisis empresarial que mide el impacto de una iniciativa comparando un grupo que recibe un cambio, como una nueva oferta, campaña o estrategia operativa, con un grupo similar que no lo recibe. Esto ayuda a las empresas a determinar si un resultado fue causado realmente por la iniciativa o por factores externos. 

También puede escuchar este enfoque llamado experimentación empresarial o ensayos controlados. Aunque los términos varían, todos se refieren a probar sistemáticamente una idea y medir su impacto en el mundo real.

Por lo general, las organizaciones usan probar y aprender cuando necesitan aislar el aumento causal y determinar qué impulsa el rendimiento, especialmente cuando los pronósticos, los conocimientos históricos o los modelos predictivos por sí solos no son suficientes para respaldar la toma de decisiones con confianza.

La experimentación empresarial se refiere al proceso de probar una nueva iniciativa en algunas ubicaciones o con algunos clientes y comparar el desempeño del “grupo de prueba” con el de un “grupo de control” comparable que no recibe la nueva iniciativa.

Las métricas de rendimiento como las ventas y los beneficios pueden ser extremadamente volátiles debido a factores como el clima, los cambios en las condiciones socioeconómicas y las acciones de los competidores. Aislar el impacto de un programa en medio de todo este “ruido” es difícil, y es posible que se pregunte: ¿Mi iniciativa realmente funcionó o fue solo debido a factores externos? 

Cuando las empresas realizan experimentos con grupos de prueba y de control que son similares en cuanto a sus características o comportamientos, pueden minimizar la influencia de factores que no pueden controlar. Cualquier diferencia en los resultados del experimento se debe a una verdadera relación de causa y efecto entre lo que hicieron (por ejemplo, una renovación del restaurante) y lo que midieron (por ejemplo, un aumento del 3 % en las ventas). 

Las empresas necesitan experimentar porque los experimentos de negocios bien diseñados impulsan la innovación de una manera rentable. Los experimentos permiten a las empresas probar nuevas ideas a pequeña escala antes de invertir en un despliegue que requiere más recursos. Pagar nuestra guía, Movimientos audaces, apuestas inteligentes: reduciendo el riesgo de la innovación en la era de la IA acelerada, para desbloquear las mejores prácticas para acelerar la innovación con claridad, propósito e impacto.

Según una investigación realizada por Mastercard, el 44 % de las iniciativas empresariales no alcanza el punto de equilibrio y el 45 % de las campañas presenta un sesgo natural entre los grupos de prueba y control. Esto significa que, a menudo, las organizaciones no pueden identificar qué genera resultados. La experimentación estructurada elimina esa ambigüedad antes de un lanzamiento generalizado, al aislar el impacto incremental y validar las inversiones exitosas. Esto, a su vez, reduce el riesgo en la toma de decisiones y permite que las marcas optimicen sus estrategias para los clientes, mejoren la asignación de recursos y promuevan la innovación con confianza.

Las partes interesadas involucradas en el proceso de experimentación empresarial varían según el tipo de iniciativa. Por ejemplo, el departamento de marketing debería estar muy involucrado al probar una nueva oferta promocional, mientras que los equipos de finanzas y bienes raíces intervendrían más en remodelaciones de tiendas a gran escala.

Las organizaciones pueden utilizar la experimentación empresarial para comprender cómo funcionarán las nuevas iniciativas. Las plataformas de experimentación como Mastercard Test & Learn® pueden ayudar a aislar el verdadero impacto incremental de una iniciativa. Recuerde: los datos masivos pueden proporcionar información sobre comportamientos históricos, pero los datos por sí solos no son suficientes para impulsar la innovación

Los experimentos empresariales pueden medir una variedad de KPI, dependiendo de la iniciativa y el tipo de negocio que ejecuta el experimento. Por ejemplo, un restaurante que va a añadir un nuevo servicio de recogida puede centrarse en medir el impacto en las transacciones y las ventas. Un gerente de programas de lealtad, por otro lado, puede estar más interesado en el valor de vida del cliente.

• Sesgo: los factores externos pueden conducir a resultados distorsionados y conclusiones inexactas.
• Grupo de control: ubicaciones o clientes que fueron excluidos intencionalmente del tratamiento de prueba. Esto servirá como línea base para determinar la eficacia de la prueba.

Las pruebas A/B generalmente usan una asignación aleatoria para dividir a los clientes entre dos experiencias, lo que las hace ideales para optimizar las interacciones digitales. Por el contrario, un enfoque de prueba y aprendizaje suele utilizar grupos de control emparejados, emparejando clientes, tiendas, sucursales o mercados con características similares para medir el impacto de decisiones comerciales más amplias. 

En otras palabras, las pruebas A/B son un experimento simple orientado a optimizar un solo elemento, mientras que la experimentación empresarial es un proceso más amplio y complejo que aprovecha capacidades analíticas avanzadas y conocimientos de datos del mundo real para determinar la causalidad y el impacto incremental. 

Por otro lado, el modelado analítico, desde la previsión hasta los análisis de regresión, ayuda a fomentar hipótesis e identificar los resultados esperados, pero no mide directamente la causalidad. 

El modelado también puede apoyar la experimentación empresarial. Cuando no existe un grupo de control predefinido, las marcas pueden usar controles sintéticos, que modelan estadísticamente cómo habría sido el rendimiento sin la iniciativa, como se demuestra en el foco de la industria de las telecomunicaciones presentado más adelante en esta guía. El modelado también se puede utilizar junto con una metodología de prueba frente a control para descubrir el impacto causal.

Las empresas pueden determinar el impacto causal comparando los resultados de un grupo de prueba expuesto a una campaña con los resultados de un grupo de control similar que no fue expuesto. Con plataformas de experimentación avanzadas, las marcas pueden aprovechar el aprendizaje automático (ML) para identificar los conjuntos de datos de mercado más correlacionados con una métrica de interés y utilizarlos para modelar el rendimiento esperado de la métrica en ausencia de la iniciativa. Al calcular la diferencia entre el rendimiento real y el modelado después del lanzamiento, las marcas obtienen una lectura más precisa del rendimiento de una iniciativa.

• Usa pruebas A/B para comparar versiones específicas de interacciones y experiencias digitales.
• Utiliza las pruebas y el aprendizaje al evaluar el impacto empresarial de iniciativas estratégicas como la fijación de precios, la fidelización, el marketing o las inversiones operativas.
• Usa modelos analíticos cuando necesites probar muchos escenarios rápidamente y el costo sea una preocupación, o para respaldar un experimento de probar y aprender. 

Para medir con precisión el impacto de cualquier acción empresarial, las organizaciones deben primero minimizar el sesgo en una población designada y luego aislar el segmento de prueba de influencias externas. Esto se puede lograr con un dimensionamiento y selección rigurosos de prueba y control usando simulaciones avanzadas.

Aquí es donde la IA/ML puede echar una mano. Una plataforma de experimentación basada en IA puede automatizar las partes más manuales del diseño de pruebas: recomendar grupos de prueba y control, estructurar experimentos y realizar pruebas de significancia estadística. Los modelos avanzados pueden identificar las ubicaciones o los segmentos de clientes que mejor responderán a un programa determinado.

Las organizaciones deben medir el rendimiento antes y después de una iniciativa a través de todos los canales tanto para el grupo de prueba como para el grupo de control. Con un experimento bien diseñado, cualquier diferencia de rendimiento entre los grupos de prueba y de control puede atribuirse directamente a la iniciativa.

Al profundizar más y analizar cientos de atributos, las organizaciones pueden identificar los impulsores más fuertes del rendimiento. Estos impulsores se pueden combinar en un modelo predictivo, que puede mostrar cómo ajustar el lanzamiento para maximizar los beneficios.

Las organizaciones deben usar los aprendizajes de los experimentos comerciales actuales para inspirar nuevas ideas e hipótesis para futuras pruebas. 

Las organizaciones líderes están dando un paso más allá, incorporando la experimentación en sus flujos de trabajo de toma de decisiones empresariales a través de plataformas de software optimizadas diseñadas para facilitar su uso por parte de los analistas de negocios. A partir de ahí, pueden crear una línea de pruebas que priorice las pruebas potenciales en función de: viabilidad, impacto económico, enfoque en la toma de decisiones y ajuste estratégico.

Para Become en un verdadero líder del mercado, integrar la experimentación en la cultura de su organización es una necesidad. Establecer un equipo de expertos en pruebas, es decir, un Centro de Excelencia (CoE), que pueda definir una visión clara y dirigir su programa estimulará el cambio cultural. Este CoE debe involucrar a las partes interesadas, coordinar los equipos operativos y de datos y presentar conjuntamente los hallazgos a la alta dirección, de modo que la experimentación dé forma a la estrategia en todas las funciones.

Es importante desarrollar y evaluar una hipótesis como parte del proceso de experimentación empresarial, pero los hallazgos más interesantes no siempre se relacionan con la hipótesis. ¡Mantente atento a los aprendizajes!

Muchos experimentos comerciales comienzan con un sesgo natural de prueba frente a control, pero eso hace que sea difícil medir el impacto incremental de una iniciativa. Para superar esto, asegúrese de utilizar estrategias precisas de coincidencia de control en todos los atributos relevantes.

Llevar a cabo experimentos comerciales puede llevar tiempo y utilizar muchos recursos. Para algunos equipos, esto significa elegir entre el número de análisis, la profundidad de los conocimientos que produce cada uno y la velocidad de obtención de respuestas para los tomadores de decisiones. Para optimizar cómo ejecutas tus experimentos, asóciate con una firma de experimentación comercial.