La disciplina de la experimentación en la era de la Gestión de Producto
En un mundo digital en constante evolución, donde las expectativas de los usuarios cambian incesantemente y la competencia es feroz, es esencial concebir una experiencia digital óptima para contentar a los usuarios y aumentar la rentabilidad. Los Product Managers y los expertos en CRO (Optimización de la Tasa de Conversión) comparten estos objetivos y buscan continuamente maximizar la eficacia de sus estrategias.
Pascal Davis, Senior Manager Product, y Charlaine Sintes, Manager Analytics y Conversión en Converteo, analizan el papel de los datos y la experimentación en el Discovery de Producto.
¿Cómo pueden ayudar las pruebas realizadas a las estrategias de producto?
Pascal Davis (Senior Manager Product en Converteo):
Los productos digitales más innovadores son el resultado de una experimentación rigurosa. Al adoptar el product analytics, la aplicación del método científico y la inferencia estadística, los Product Managers pueden determinar objetivamente qué proyectos implementar o abandonar. Las pruebas A/B son esenciales para validar hipótesis, reducir riesgos y tomar decisiones informadas.
Los equipos de Producto más eficaces e impactantes hacen del “Data Discovery” una práctica imprescindible y esencial. Líderes como Jeff Bezos (Amazon), Brian Chesky (Airbnb) y Ted Sarandos (Netflix) impusieron principios rigurosos de experimentación desde sus inicios, insistiendo en la validación científica en fase de discovery antes de escalar en fase de delivery.
Charlaine Sintes (Manager Analytics y Conversión en Converteo):
Los Product Managers pueden beneficiarse de las estrategias de CRO y experimentación. Esto mejora la hoja de ruta del producto al alinear las funcionalidades con las necesidades de los usuarios y del negocio, mientras ofrece una perspectiva más clara sobre lo que funciona o no. El método científico desplegado en CRO debe ser adoptado y validado por los equipos de producto para solidificar y racionalizar la innovación y así permitir gestionar el backlog basándose en el outcome y no en el output. Las pruebas deben priorizarse y coincidir con KPIs SMART (Específicos, Medibles, Alcanzables, Relevantes y Temporales).
¿Qué obstáculos comunes existen en la adopción de las metodologías de CRO, y cómo superarlos?
Charlaine Sintes (Manager Analytics y Conversión en Converteo):
La integración rigurosa y sistemática de la experimentación en el Product Ops implica un enfoque deliberadamente orientado al ROI y basado en datos. Los principales obstáculos a este enfoque suelen resultar de una resistencia cultural y una falta de recursos especializados. La comunicación de los beneficios tangibles, como la mejora de los KPI y un mejor ROI, así como la inversión en formación y desarrollo de competencias, son esenciales para superar estos desafíos.
Pascal Davis (Senior Manager Product en Converteo):
Con demasiada frecuencia, el principal obstáculo es organizacional. Para esquematizar, el CRO reside en el lado del marketing con competencias analíticas avanzadas pero un alcance limitado (acción sobre la UX web en client-side). Los equipos de producto, con un campo de acción más amplio (server-side), a menudo carecen de experiencia en pruebas A/B, aunque estos recursos existan en otras partes de la organización. Esto crea una oportunidad de colaboración y sinergia entre el CRO y la Gestión de Producto.
¿Qué herramientas son esenciales para mejorar las estrategias de CRO, y cómo se utilizan?
Charlaine Sintes (Manager Analytics y Conversión en Converteo):
Herramientas como AB Tasty, Kameleoon, Dynamic Yield y Contentsquare son cruciales para cuantificar el impacto de las iniciativas y ajustar las acciones según los rendimientos de las inversiones. La transición del client-side al server-side transforma la capacidad de los equipos para realizar pruebas estratégicas, mejorando la seguridad, reduciendo la latencia y aumentando el rendimiento. Esta evolución permite una personalización más precisa para diversas audiencias, mejorando así la relevancia de las experiencias de usuario. Paralelamente, las herramientas y metodologías CRO se propagan a las diferentes palancas de experiencia y rendimiento. De la optimización UX (client-side), evolucionamos hacia soluciones middleware, como las pruebas en catálogos de productos y contenidos, hasta las experiencias aplicativas (server-side).
Pascal Davis (Senior Manager Product en Converteo):
Para innovar mejor, hay que ampliar el campo de juego del CRO. Las herramientas server-side de las herramientas establecidas; pero también soluciones de nueva generación, como LaunchDarkly, Eppo o Statsig, dirigidas a los equipos de producto, DevOps y MLOps, con feature flagging y despliegues progresivos. Estas plataformas permiten integrar la fase final del discovery en delivery y permiten las estrategias CRO fuera del silo de marketing.
¿Qué ventajas confieren las herramientas de IA generativa en el ámbito del CRO y la gestión de producto?
Pascal Davis (Senior Manager Product en Converteo):
Las estrategias de CRO, asociadas a las herramientas de generación de IA y las plataformas de análisis comportamental, marcan una evolución significativa en la gestión basada en datos de los productos digitales. Permiten no solo responder rápidamente a las necesidades del mercado, sino también prever las expectativas de los usuarios, garantizando así una ventaja competitiva sostenible. Como en otros campos, la IA permitirá acelerar los programas de experimentación reduciendo el coste marginal de una prueba incremental – el reto estratégico siempre consiste en experimentar más y mejor. Todas las soluciones están añadiendo funcionalidades de ‘IA’ en su hoja de ruta para aumentar la productividad de los equipos CRO y Producto en las fases más intensivas en tiempo del ciclo de una prueba A/B (análisis detallado y creación de variaciones, por ejemplo). Lo que quizás no se ve es que las herramientas de experimentación son tan esenciales para la creación de productos GenAI como las GPU. Por ejemplo, en OpenAI o Anthropic, absolutamente cada funcionalidad y ‘code release’ pasa por la plataforma de experimentación Statsig: todo se prueba y valida mediante inferencia estadística.
Charlaine Sintes (Manager Analytics y Conversión en Converteo):
La IA generativa también ofrece posibilidades transformadoras para la personalización del contenido, la predicción de comportamientos de usuarios y las interacciones en tiempo real, aumentando así el engagement. Desempeña un papel crucial en el desarrollo de enfoques CRO transnacionales, permitiendo desplegar estrategias optimizadas y personalizadas para diferentes mercados internacionales facilitando, por ejemplo, las traducciones o la adaptación de imágenes en tiempo real.
Pascal Davis (Senior Manager Product en Converteo):
En resumen, para innovar bien, hay que entender bien su mercado, destacarse en el discovery, y saber aprender bien. Desde la aparición del método científico y los avances modernos de la estadística, y con los desarrollos recientes de las ciencias del comportamiento y cognitivas, se nota que una cultura de experimentación es imprescindible para crear y optimizar productos digitales, por esencia perfectibles. Más allá de las herramientas, recursos y métodos, es el liderazgo el que únicamente puede fomentar y personificar una cultura de experimentación. Tomemos el ejemplo de Satya Nadella que dice: “Algunos lo llaman ‘experimentación rápida’, nosotros hablamos de ‘prueba de hipótesis’. En lugar de decir ‘Tengo una idea’, si dijeras ‘Tengo una nueva hipótesis, probémosla, veamos si es válida, preguntémonos a qué velocidad podemos validarla.’ Y si no es válida, pasemos a la siguiente.” Esta afirmación puede parecer evidente, pero es una enorme excepción cultural, especialmente en nuestro hexágono. Es muy importante promover el acercamiento de los equipos CRO y Producto para una aculturación mutua, pero es aún más importante promover la experimentación como un imperativo estratégico ante COMEX ambiciosos.