Mejorando la Toma de Decisiones en Negocios Web

Tomar las decisiones correctas como líder en un negocio online es complicado. Tienes que pensar en la felicidad del cliente, los objetivos del negocio y mantener tus productos atractivos y rentables. Los Datos y las pruebas son herramientas importantes para ayudarte a tomar decisiones informadas sobre tus productos. Experimentos online como las pruebas A/B pueden darte información sólida sobre cómo avanzar, pero pueden llevar tiempo y costar bastante dinero.

Usar experimentos offline es una forma de probar ideas rápido. Sin embargo, a menudo no dan el mismo nivel de confianza que las pruebas online. Una nueva manera de ayudar a los gerentes de producto a tomar mejores decisiones es a través del Análisis de Escenarios, que usa datos de usuarios pasados y estimaciones de negocios para guiar la toma de decisiones. Este método observa tendencias y ayuda a determinar cómo cambiar un aspecto podría afectar los resultados generales del negocio, como la Retención de clientes.

Este enfoque puede predecir cómo diferentes escenarios impactarán Métricas clave del negocio como la retención y el valor a largo plazo. Con el análisis de escenarios, los líderes de producto pueden entender mejor los compromisos involucrados en cambiar los hábitos de los clientes. Desarrollamos una herramienta para llevar a cabo este análisis de una manera sencilla y flexible.

#La Necesidad de Mejores Herramientas para la Toma de Decisiones

Los líderes de producto a menudo tienen que tomar decisiones difíciles. Estas decisiones pueden afectar la satisfacción del cliente de maneras inesperadas. Deben equilibrar la necesidad de alcanzar los objetivos del negocio mientras aseguran que sus productos sigan siendo relevantes y deseables. Realizar muchos experimentos online es común en las empresas, algunas realizan más de 200 al mismo tiempo. Sin embargo, hay limitaciones en estos experimentos.

Un problema es que tener usuarios involucrados en múltiples pruebas al mismo tiempo puede complicar los resultados. Diferentes experimentos pueden interferir entre sí, dificultando ver lo que realmente está pasando. Además, los experimentos controlados solo pueden verificar un número limitado de ideas, obligando a los equipos a elegir cuidadosamente qué probar. A veces, ciertas ideas no pueden ser probadas online debido a problemas técnicos o porque se necesita más tráfico para otros experimentos.

Los experimentos online pueden tener dificultades para proporcionar una visión completa de cómo las nuevas funciones afectan a los usuarios. Por ejemplo, medir resultados a largo plazo como la retención o los ingresos puede ser complicado cuando se limita a un corto período de tiempo. Esto muestra que los métodos offline que permiten probar muchas ideas y proyectar el impacto en métricas a largo plazo serían beneficiosos.

#El Método de Análisis de Escenarios

Nuestro método se centra en simplificar el proceso de prueba para ayudar a los líderes de producto a evaluar el impacto de los cambios sin los altos costos asociados con las pruebas online tradicionales. El concepto básico implica usar datos históricos para ver cómo los cambios podrían afectar los resultados futuros. Por ejemplo, si una app de podcast modifica su interfaz y espera un aumento del 1% en el uso de podcasts, podría surgir la pregunta: ¿Debería hacerse este cambio y cuál sería su impacto en las ganancias?

Tradicionalmente, la respuesta vendría de realizar un experimento controlado, pero eso no siempre es práctico. Realizar pruebas para evaluar métricas a largo plazo puede ser lento y costoso. Aquí es donde entra el análisis de escenarios. Permite a los líderes estimar rápidamente los posibles efectos de los cambios de manera eficiente, sin necesidad de modelos predictivos complicados.

La idea principal es revisar los datos de comportamiento de usuarios pasados y ajustarlos basándose en cambios esperados. Por ejemplo, si un aumento en una función lleva a más usuarios a escuchar podcasts, y sabemos que estos usuarios tienden a quedarse más tiempo, podemos predecir que sus tasas de retención también podrían aumentar tras la modificación de la app.

#Uso Práctico de la Herramienta

En la práctica, el uso del análisis de escenarios se ha probado con datos reales, mostrando resultados prometedores. Por ejemplo, un importante servicio de streaming de audio aplicó este método y descubrió que predecía con precisión los resultados de experimentos controlados, siempre y cuando seleccionaran las características correctas para el análisis. Esta flexibilidad permite a los líderes de producto considerar el impacto empresarial de promocionar un tipo de contenido sobre otro.

Los gerentes de producto enfrentan una lucha constante entre métricas competidoras. Por ejemplo, un equipo podría querer empujar a más usuarios a actualizar a un servicio de pago, mientras que otro podría enfocarse en mantener a los usuarios comprometidos. Cada decisión puede tener efectos en cadena en las medidas de rendimiento. Esta complejidad hace que sea difícil ver cómo cada elección afecta la satisfacción del cliente y los objetivos generales del negocio.

Un buen ejemplo de la utilidad del análisis de escenarios se puede ver en una campaña de una tienda de zapatos dirigida a aumentar la clientela masculina. El impacto esperado en las ventas promedio se puede entender ajustando los datos de ventas pasados de los clientes masculinos. Al considerar las posibles características de nuevos clientes, podemos ajustar las predicciones para estimar con precisión las ventas futuras.

#Diseñando Escenarios Complejos

A menudo, las decisiones no dependen de un solo factor y es necesario considerar múltiples variables. Esto a menudo incluye datos más complejos como una mezcla de edad, género y otros factores. Por ejemplo, si una tienda de zapatos quiere duplicar su número de clientes masculinos, es importante ver cómo este cambio afectará los precios de venta promedio. Para obtener una mejor visión, el método permite a los líderes establecer restricciones y analizar ponderaciones basadas en diferentes características.

El objetivo es crear un conjunto de datos ajustado que refleje la mezcla de clientes esperada tras una campaña. Este ajuste puede llevar a predicciones más confiables, ofreciendo una mejor comprensión de cómo moldear estrategias de marketing y esfuerzos de compromiso con los clientes de manera efectiva.

A medida que los líderes implementan estas estrategias, a menudo enfrentan incertidumbre sobre cómo se desarrollarán diferentes escenarios. La capacidad de evaluar varios escenarios de "qué pasaría si" les permite prepararse para una variedad de resultados potenciales, llevando a una toma de decisiones más resiliente.

#Pruebas y Resultados en el Mundo Real

Utilizando el análisis de escenarios, las empresas pueden realizar pruebas que evalúan la probabilidad de éxito en diferentes condiciones. Por ejemplo, en un experimento real realizado con un conjunto de datos de una campaña publicitaria, los resultados indicaron que los resultados predichos de la participación del usuario y las tasas de conversión estaban alineados con los resultados reales de las pruebas.

Sin embargo, es crucial recordar que el análisis de escenarios proporciona estimaciones en lugar de certezas. Las predicciones tienen variaciones inherentes, y la precisión de cualquier pronóstico depende de cuán bien las restricciones reflejan situaciones del mundo real.

Cuando los líderes de producto crean escenarios de prueba, deben asegurarse de que los datos sean lo suficientemente diversos como para dar una estimación razonable sin ajustarse demasiado a sesgos específicos. Por ejemplo, si un escenario asume una base de clientes con características exclusivas que no representan a la audiencia general, las predicciones pueden llevar a conclusiones erróneas.

#Limitaciones y Consideraciones Futuras

Aunque el análisis de escenarios ofrece muchas ventajas, es importante reconocer sus limitaciones. No todos los escenarios llevarán a predicciones precisas. Los equipos de producto a menudo lidian con información vaga y restricciones que pueden llevar a resultados engañosos. Debido a esto, es esencial abordar los resultados con cautela y utilizarlos como guías en lugar de respuestas definitivas.

Con los desarrollos en curso, el objetivo es mejorar la herramienta incorporando ideas de la teoría de la información y conectando varias estimaciones a evaluaciones más amplias. A medida que los líderes de producto continúan utilizando este método, los conocimientos obtenidos pueden apoyar una mejor toma de decisiones, incluso en un entorno que cambia rápidamente.

#Conclusión

En el entorno competitivo y acelerado de hoy, la capacidad de tomar decisiones basadas en datos es crucial para el éxito de cualquier negocio online. Aquí es donde el análisis de escenarios offline puede proporcionar un apoyo invaluable a los líderes de producto. Al simplificar el proceso de prueba utilizando datos históricos, las organizaciones pueden obtener información sobre cómo los cambios en el comportamiento del usuario impactarán en métricas clave del negocio.

El análisis de escenarios permite flexibilidad, lo que permite a los equipos evaluar diferentes condiciones y predecir resultados sin los altos costos asociados con las pruebas online tradicionales. Aunque tiene limitaciones, utilizar este método puede mejorar significativamente la toma de decisiones, proporcionando una comprensión más clara de cómo diferentes estrategias y cambios pueden afectar los resultados generales del negocio.

A medida que el panorama continúa cambiando, la mejora continua de estas herramientas analíticas ayudará a los gerentes de producto a navegar las complejidades de la satisfacción del usuario y los objetivos comerciales, llevando a decisiones más informadas y efectivas.