“Aplicar ciencia en problemas de negocio te puede solucionar la vida”

Daniel Naranjo hace parte de la multinacional Beway como vicepresidente de ejecución.

Foto: Edwin Bohórquez Aya

Daniel Naranjo sabe cómo analizar el comportamiento de los consumidores para ayudar a tomar mejores decisiones en los negocios. Es una variable que se debería tener en cuenta siempre, pues al final, cuando se hace empresa, siempre se busca vender un producto o un servicio, y entre las buenas prácticas también está la de preguntarle a los clientes su opinión. De paso por Bogotá y conferencista durante un evento dedicado al emprendimiento que hizo la Cámara de Comercio de Bogotá, hablamos con él para entender, en detalle, cómo el método científico y las ciencias del comportamiento pueden usarse a favor de los negocios no solo en manos de emprendedores sino de todas aquellas compañías que, al final, necesitan crecer y mantenerse. Aquí va la conversación que tuvimos con él para nuestra sección de Emprendimiento y Liderazgo de El Espectador.

¿Qué es BeWay?

Es la empresa líder de ciencias del comportamiento en América Latina y España, y nosotros nos dedicamos a aplicar todo lo que sabemos del comportamiento humano para mejorar los negocios. Entonces esto se puede dividir en tres etapas, que es la creación de cualquier tipo de producto o servicio, después diseñar estas soluciones y finalmente la comercialización de la última etapa. Lo que hacemos nosotros de manera transversal en estos tres momentos es que aplicamos psicología, sociología, economía, todo el conocimiento que tenemos del ser humano, al negocio en concreto, con la experimentación, y damos un resultado para la inversión que nos hacen. Ahora, el retorno que tenemos es de uno a nueve. En el 2022 generamos 140 experimentos, un retorno de la inversión de uno nueve que nos genera más o menos unos 50 millones de dólares extra en todos aquellos clientes con los que trabajamos.

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¿Cómo se relaciona la forma en la que se investiga, aplicado desde la ciencia, con el mundo de los negocios?

No lo suficiente, creo que sería la respuesta más cercana. El punto es que parece que son disciplinas que pocas veces van de la mano. Tenemos metodología de investigaciones de farmacéuticas que aplican en muchas cosas. El problema, como lo vemos nosotros, y donde hay una oportunidad, es que poder aplicar ciencia y ciencia bien aplicada en problemas de negocios, te puede solucionar la vida muchísimo más rápido y de mayor efectividad de lo que estamos acostumbrados con métodos tradicionales. Entonces, yo creo que el punto es la evidencia que nos vale, no es la persona que más dinero tenga, de mayor jerarquía, quien es jefe, sino la evidencia que puedes producir dentro de tu negocio. Esto implica que las ideas no tienen títulos, las ideas no tienen nivel socio económico, las buenas ideas valen y la única manera de mostrarse es con la experimentación.

La experimentación es costosa. En la ciencia nos han enseñado que desarrollar una vacuna, solo para no ir tan lejos, se tarda muchos años. Sin embargo, el COVID demostró de que si ponemos todos los objetivos en el mismo canal, podemos llegar a resultados rápidos. ¿Cómo hacer para no entender la ciencia como en ese modelo costoso, largo, difícil para llegar a un resultado, sino más bien el que si invertimos todos en el mismo objetivo vamos a encontrar resultados rápidos?

Yo aquí me atrevería a decir que era caro experimentar en la empresa y ahora no lo es. ¿Y por qué? Porque nosotros con la revolución digital tenemos unas capacidades de trackear el comportamiento de los usuarios de una manera que hace 50 años hubiera sido un sueño maravilloso. Hay un estudio muy bueno en 1951, donde veían cuál era el comportamiento de una persona durante, en este caso, una semana. Necesitaron 40 investigadores porque alguien le tenía que hacer hasta el seguimiento en la cama y ahora todo eso, en apenas 80 años, somos capaces de hacerlo, para miles de personas, a la vez.

Entonces esa capacidad de que nosotros en digital tengamos la trazabilidad de las personas utilizando aplicaciones y utilizando el banco, las habilidades del banco, todo lo que tengamos, nos permite a nosotros tener un conocimiento mucho más amplio de la persona y a través de experimentos, poder mejorar la vida de las mismas, utilizando las ciencias del comportamiento como el lente, que es lo que hacemos nosotros.

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Vayamos a un caso puntual. ¿Cómo entender el comportamiento de las personas y, sobre todo, después de entenderlo, cómo usar esa información de cara al beneficio de los negocios?

A ver, vamos a poner un ejemplo concreto. Yo creo que todos podemos estar de acuerdo en que la inversión a largo plazo financiera es buena para todos. Nos ayuda a la vejez, tenemos una mejor jubilación. Somos capaces de comprar un carro mejor. Es decir, que el gasto que yo tengo ahora, si yo soy capaz de ahorrar, invertir en productos financieros seguros, es maravilloso. Entonces estos son temas de salud financiera.

¿Qué pasa? Que saber y hacer son dos cosas muy diferentes. Entonces, cuando nosotros hacemos un análisis, por ejemplo, en un caso concreto y vemos que cuando la gente aquí en Colombia quiere invertir en un CDT, ya solo el nombre le cuesta. ¿Qué es un CDT, para qué sirve, cómo funciona? Después, cuando ellos tienen toda la intención, pero cuando tú vas a la aplicación del banco y te dice: el CDT es a 6 meses, a 12 meses, a 18, con este rendimiento, con título público y título privado, dices: hostia, yo no soy economista, lo que quiero es que mis pesitos me rindan algo al final de año.

Entonces, ¿cómo le hablamos al cliente? Es muy complicado. Esto no implica que ellos no lo quieran hacer, sencillamente es que tú le estás colocando barreras comportamentales a algo que no las debería tener. Un ejemplo muy bonito: nosotros hicimos un experimento en el funel digital, es decir, en el banco que tú tienes en las aplicaciones. Lo que tenías era una primera pantalla que era muy compleja. Pues mira, eran fondos a plazo fijo y era una nomenclatura que es que ni yo entendía y yo trabajo en eso. Dijimos que le teníamos que dar una vuelta a hacerlo de una manera mucho más fácil para que la gente lo entienda. Modificamos el texto legal, tuvimos que hablar con legal 80.000 veces porque obviamente hay muchas cosas que no podemos hacer.

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Modificamos el texto y muchas veces lo que se hacía antes era sencillamente modificar el texto y me voy. Oye, ¿pero ha funcionado o no? No sé, en octubre me fue bien, en noviembre me fue mejor. Yo creo que sí, pero tú no sabes si es que en noviembre la gente ya empieza a ganar un poco más o un poco menos. Es como intentar hacer algo en enero en Colombia de ahorro, pues nadie lo va a hacer.

Si la idea fuese muy buena, yo lo implemento en enero, podemos decir que eso no funcionó o al revés, puedo decir que eso funcionó. Sin embargo, cuando yo lo que hago es que no todo el mundo tenga acceso a la misma pantalla, sino que la mitad de las personas tenga acceso a la pantalla anterior y la otra mitad a esta nueva, más bonita con un texto más claro, yo lo que puedo comparar es el comportamiento en concreto y lo que vemos nosotros es que esta pantalla, que era mucho más fácil, nos incrementaba la cantidad de gente en un número muy importante.

Lo que nosotros llamamos un A/B testing…

Exacto, un A/B testing con estos dos grupos, el tamaño de la muestra suficiente durante el tiempo suficiente para que fuera estadísticamente significativo. Lo que vimos es que había una diferencia estadísticamente significativa entre los dos grupos y que esto podía tener un impacto para el negocio gigantesco. Entonces, esto es una de las situaciones que es maravillosa, porque el negocio gana, porque tiene un CDT, un plazo fijo donde ellos sacan un rendimiento, pero la persona también está invirtiendo en algo que antes le costaba mucho en la toma de decisión. Entonces este es un ejemplo muy, muy, muy concreto de cómo podemos trabajar, que sea bueno para la persona y bueno para el negocio.

En los negocios no conocemos el método científico, qué va primero, cuál es la hipótesis, qué va en la mitad y qué va al final. ¿Cómo entender, precisamente de manera fácil, el método científico para que lo podamos usar de manera más frecuente en el mundo del emprendimiento?

Imagina dos triángulos y un rectángulo. Vamos a pensar en el conocimiento. Piensa, en este caso, en un triángulo invertido. Cualquier problema de negocio es extremadamente amplio, o sea, cualquier problema que tengas lo puedes abordar de muchísimas opciones. Esa es la parte amplia del triángulo.

Pongamos, en tu caso, las suscripciones digitales de El Espectador. Podemos bajar el precio, podemos incrementar la publicidad, podemos hacer el contenido más atractivo, puedo dejarles leer solo la mitad del artículo. O sea, hay muchas opciones de decisión de negocio que yo puedo tener para conseguir el mismo objetivo. El punto es que cuando es algo tan amplio, se nos complica.

Entonces, en el triángulo invertido lo que nosotros intentamos es salir de la realidad compleja y bajarla a un punto concreto en el que queramos trabajar. Que sería la parte más pequeña del triángulo. Listo. O sea, si yo estoy intentando trabajar en las suscripciones digitales, por ejemplo, a mí lo que más me interesa saber es el punto donde en el funnel se me está cayendo más gente, porque ahí es posiblemente donde más me está doliendo.

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Imagínate que tú, en tu caso, veas unas diferencias brutales entre los usuarios que utilizan computador o los que utilizan el celular. Y resulta que es que en el móvil yo tengo un problema más importante. En el móvil es donde tengo que actuar. Entonces fíjate, el problema de negocio que tiene este triángulo tan grande en la parte de arriba. Yo ya le he bajado un punto concreto. Tenemos un gran problema, el rectángulo del que te hablaba es donde tú tienes que ir muy a fondo de todo esto para entender qué es lo que está pasando. Mi propuesta es que trabajes con cuatro tipos de datos: datos cualitativos, datos cuantitativos, datos internos y datos externos.

¿Son categorías excluyentes?

Estas cuatro categorías no son mutuamente excluyentes, muchas de ellas se sobrelapan. Pero el punto es que cuando te fuerzas a buscar estos cuatro tipos de datos, entiendes que hay muchas cosas en las que estás ciego. Hay muchos clientes con los que nosotros trabajamos que la última vez que entrevistaron a un cliente fue hace cinco años. Y quieren modificar cosas cuando ni siquiera le has preguntado al cliente qué es lo que quiere. Ah, buen punto. Bueno, pues igual antes de pasar a la solución, tenemos que investigar. Entonces en este rectángulo, como tal y lo imaginamos de una manera vertical, es ir bajando poco a poco, ir pelando la cebollita de lo que tenemos. A partir de ahí, lo que nosotros proponemos siempre en todo método científico, es hacer un experimento.

¿Cómo?

Ve a un objetivo de negocio, a un objetivo muy concreto de comportamiento. Analiza muy bien, muy bien lo que está pasando y dentro de ese objetivo de comportamiento hay muchas opciones de solución. Prioriza estas soluciones y a partir de ahí se testean. Entonces vamos a ver si está funcionando. El mes que viene probamos otra, pero el punto es que todo esto se tiene que probar en un ambiente controlado, donde haya como mínimo dos grupos en los que yo pueda comparar, porque es uno de los grandes problemas. Si yo no comparo, yo no sé si funciona.

¿Y qué pasa cuando ese experimento, en los negocios, acaba?

Una vez acabamos este experimento, tenemos que hacer un análisis de poder, tenemos que hacer un buen diseño, tenemos que analizar estos resultados. Cuando analizamos estos resultados, aquí tenemos que diferenciar dos cosas importantes que es una la significancia estadística y dos, la significancia práctica. ¿Esto qué quiere decir? Que porque un experimento haya tenido éxito, esto no implica que tú lo tengas que implementar en el negocio.

¿Por qué? ¿No se trata de eso?

Estas son decisiones muy diferentes. Voy a poner un ejemplo: en Netflix, cuando salió la serie de Wallace and Grace, que es una serie que son dos mujeres, ellos hacen experimentos con todo y literalmente el nombre son dos mujeres. Probaron todas las imágenes y se dieron cuenta que cuando solo una de las actrices estaba, tenía mejor conversión y estadísticamente esto está muy bien, pero vete tú después a negociar cuando en todos los anuncios en Estados Unidos está solo una de las dos, donde el experimento es importante porque por algún motivo una de las dos actrices les parecía más favorable al público. Pero las decisiones que yo tomo de negocio tienen que ser informadas con el negocio y entonces la toma de decisiones tiene que ser basada en evidencia y no basada en experimentos.

Tú tienes que tener la voz. Entonces, por último, del experimento tan bonito, es ahí donde comenzamos con la puntita del triángulo y ahí es donde ampliamos. Oye, esto es lo que me dice el experimento, pero esto en el mundo real, ¿voy o no voy? Esta es la mejor manera de cómo deberíamos implementar el método científico en la toma de decisiones de las empresas. Te lo he puesto en digital, pero lo podemos llevar a muchos espacios, muchas industrias y sectores.

Pues suena muy atractivo y a veces llevarlo a la práctica es difícil. Le escuché hablar de cambios culturales. Y es que tal vez en las startups o en los emprendimientos, la toma de decisiones, los experimentos, las hipótesis, la evaluación y la toma de decisiones son más rápidos precisamente porque son menos personas. No hay grandes comités tomando decisiones. No tiene que pasar por financiero, que siempre le dice a todo que no; en un comité de compras, que siempre le dicen a todo que no. ¿Y entonces cómo gestionar ese cambio cultural en una pequeña empresa, en un emprendimiento o incluso en esas grandes, que es donde es más difícil tratar de hacer desarrollos nuevos?

O sea, yo creo que ahí es muy complejo. De hecho, lo que proponemos nosotros son casi que diez pasos que tienen que pasar a la vez para que todo funcione, porque no es fácil. Si es un cambio cultural, los líderes lo tienen que entender. Tienes que crear evidencia. Tenemos que formar a los líderes. Son muchas cosas que tienen que pasar a la vez para que esto pase.

De todas formas, si tú me preguntas a mí si yo tengo que precisar algo de todo esto, priorizaría el impacto. Cuando tú puedes llegar a una reunión donde la gente habla con opinión, como dice un muy buen compañero mío: dato mata relato. Tu jefe puede tener las opiniones que tú quieras y después él puede hacer lo que le dé la gana. Puede decir que lo que le gusta es el rojo, pero cuando voy a los clientes, lo que quieren es verde. Tú como director de negocio quieres meterle el rojo, yo te lo meto, pero lo que te estoy diciendo es que a los clientes les gusta más el verde.

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Cuando se les explica que esto implica un impacto económico de equis 1.000. Ah, entendido, “el verde ya no me parece tan malo”. Entonces dentro de todo esto, estas evidencias, y crearlas, eso es lo que marca la diferencia, y crearlas en la organización. Muchas veces dicen: es que esto le funciona a El País, le funciona el New York Times. Pues digamos que nosotros somos colombianos y somos muy diferentes, y es un argumento válido. La única manera de demostrar que esto funciona, en tu caso, es ir probando, testeando, llevar los datos: señores y señoras, esto es lo que yo conseguí con mis clientes el mes pasado y esto es un experimento bien diseñado, y a partir de ahí empezamos a hablar.

¿Qué pasa si tienes un buen equipo de análisis del consumidor, pero no tienes un buen equipo de datos?

Estás muerto si tú no tienes los buenos datos internos. Y al final yo creo que aquí algo muy importante que tenemos que entender es que lo que decimos y lo que hacemos no tiene nada que ver. Cuando tú haces entrevistas y les preguntas ¿cómo te sientes, cómo te gusta, lo comprarías o no comprarías? Que lo compre o no ya es otra cosa distinta a lo que te responden.

Déjame que te doy un ejemplo. Hay un libro que se llama Alquimia, creo que la traducción en español, y en el libro uno de los primeros ejemplos que coloca es de una bebida. Al final voy a contarte cuál es. Entonces básicamente a un grupo de ejecutivos le dicen oye, tenemos comprar una bebida que sea la competencia de Coca-Cola.

Le dieron muchísimas vueltas. Listo. Y a partir de ahí se fueron a hacer lo que conocemos muchos, que es un focus group, y se fueron y les dieron la bebida sin que supieran cuál era el nombre. Y los resultados de ese focus group fueron: “esto sabe horrible”, “esto es una mierda”, “no me lo bebería ni que me lo pagasen”. ¿Tú con eso vas a invertir la plata? En la vida, nunca. Era RedBull. La bebida energética que mayor tasa de mercado tiene en este momento. ¿Qué pasaba? Que era un producto que ya se había testeado en Tailandia, donde había funcionado muy bien y cuando se intentó mover el producto de nuevo, funcionó muy bien. Tuvieron que hacer modificaciones, obviamente, pero el punto es que cuando tú tienes un tipo de dato, fíjate lo que te contaba al inicio, que son cuatro tipos de datos, y si yo centro mis decisiones en uno,

puedo estar muy ciego. Entonces a tu pregunta, si analítica está más o menos, pero mi equipo de mercadeo sabe muy bien lo que el cliente me dice, no tenemos problema.

Un segundo ejemplo…

¿Has buscado recientemente en Airbnb? ¿Tú puedes hacer orden por precio?

No.

¿Y sabes por qué?

No.

Los clientes se lo piden muchísimo y, de hecho, el principal comentario es quiero que me permitas saber cuál es más barato. Y lo han intentado 30.000 veces en experimentos en diferentes lugares, con diferentes características y ninguno les funciona. ¿Qué pasa? Que pierden clientes a corto y a medio plazo cuando son capaces de filtrar por precio ¿Por qué? Porque el cliente no es lo que busca. Allí lo que tú buscas es una experiencia y no vas por precio. Entonces esto no es una cuestión de: “Ah, es que yo creo”. No. Vamos, lo probamos en un experimento y te demuestro que el churn que yo tengo con los clientes que han pasado por esta versión, que es lo que el cliente me pide, no me vale. Entonces que escuches al cliente, es válido, pero lo más importante es que veas qué es lo que haces y además lo puedas experimentar en detalle.

Una recomendación final para quienes están comenzando o para quienes están ahí de pronto ya en sus primeros niveles de negocios…

Hay muchos libros donde se pueden hacer muchas cosas sin necesariamente tener el acompañamiento de una consultoría. Hay un libro muy bueno que se llama Growth Hacking, de 2017, que tiene muy buena pinta, casos de grandes empresas y cómo lo hicieron. Tienes ejemplos de Dropbox con un incremento del 3.900% con los planes de referral, tienes cositas muy bonitas ahí. Y después hay otros dos libros que salieron en el 2021, que se llaman Experimentation Works, y son dos libros con el título que es muy similar. Yo creo que con esos tres libros podríamos empezar y ver cómo tiene esto aplicabilidad en el negocio en el que estamos.

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