La revolución del Research. UX y Transformación Digital

En los proyectos digitales se está poniendo cada vez más el foco en el diseño del producto y la experiencia del usuario que en la mera promoción. Nuevas empresas cien por cien digitales como Netflix, Amazon o Uber demuestran que la definición del producto y la facilidad de su uso puede ser tan relevante o más para un negocio que las campañas de publicidad.

En este estudio de PwC se ve que la facilidad de uso es sorprendentemente el principal factor que convierte a una plataforma video bajo demanda en la preferida de los usuarios. Por encima incluso de los contenidos. Es decir, que el éxito de Netflix puede deberse tanto o más a la usabilidad de su aplicación que a su catálogo.

Lo que vemos es que cada día más la experiencia de uso y la propia definición de todo el servicio es lo que marca las grandes diferencias. Apostar todo a la promoción y la publicidad sin tener bien resueltos estos dos aspectos es la gran trampa en la que caen demasiadas startups y nuevas áreas de negocio.

La investigación social y de mercado es una disciplina que cuenta ya con siglos de tradición y está teniendo una segunda juventud en paralelo al auge de nuevas tendencias de diseño. Cada vez es más habitual que los proyectos dediquen tiempo y recursos al research.

Pero vamos a explicar las diferentes técnicas de investigación para luego entrar a valorar nuevas tendencias.

Cuantitativo Vs. Cualitativo

Cuando hablamos de ténicas de investigación, lo primero que debemos tener clara es la diferencia entre métodos cualitativos o cuantitativos. Es muy habitual que en investigaciones improvisadas estos términos se mezclen y eso es muy contraproducente para interpretar resultados.

Básicamente las técnicas cuantitativas lo que buscan es encontrar el número de repeticiones de un comportamiento. Cuántas personas comprarían un producto, por ejemplo. Los métodos cualitativos nos dirían las razones por la que elegirían ese producto. Aunque hago una división demasiado simplista, espero que sirva como introducción.

Entrevistas y focus group

Las técnicas cualitativas de investigación más típicas son las entrevistas en profundidad y los grupos de discusión (focus group). Las entrevistas no deben confundirse con las encuestas. La gran diferencia es precisamente que una entrevista en profundidad busca sacar información sobre las motivaciones de un individuo pero no cuantificar cuántos individuos tienen este comportamiento.

Es muy habitual que las entrevistas se realicen previamente a una encuesta. En el primer caso entendemos al usuario y después lanzaríamos una encuesta para medir cuántos usuarios entran en una tipología detectada.

El grupo de discusión o focus group nos sirve para analizar cómo unos discursos compiten con otros en un contexto social. No se trata de meter a 10 personas en una sala para ver cuántos piensan una cosa y cuántos piensan otra, sino para ver cómo reflexionan unos y otros sobre diferentes ideas. Comprobamos cómo un mensaje se interpreta por la mayoría durante la interacción. Qué tipo de mensajes rechazan el mayoritario y con qué argumentos se combaten las ideas.

Esto es particularmente útil porque nuestro juicio se conforma en sociedad. De ahí que preguntar a las personas por separado puede dar lugar a resultados diferentes a preguntar a las personas en grupo.

La encuestación

La encuestación es la técnica cuantitativa más habitual. Normalmente se diseña una muestra representativa de la población que queremos estudiar y, a partir de ahí, se lanza un cuestionario para ver cuántos usuarios tienen unas u otras preferencias. Esta técnica es muy útil cuando hablamos de grandes mercados pero puede ser muy ciega a nuevas tendencias. Los productos innovadores o nichos que normalmente se suelen reflejar mejor en estudios cualitativos.

Un error muy habitual a la hora de realizar encuestas es no disponer de la información cualitativa suficiente para dar un abanico amplio de posibilidades. Es decir, el investigador improvisa posibles respuestas dejando fuera del cuestionario opciones que sólo es posible descubrir con técnicas cualitativas.

También es muy habitual fracasar combinando cualitativo y cuantitativo mediante encuestas con respuestas abiertas. Algo que es verdaderamente complejo para interpretar posteriormente y por eso son prácticas poco recomendables.

Cómo encaja el Big Data

La gran ventaja del Big Data es que supone un volumen muy alto de datos de los que disponemos sin necesidad de realizar encuestas. Por ejemplo, saber qué contenidos de tu página web tienen más visitas es un dato muy fiable y que conseguimos fácilmente con cualquier herramienta estadística. Esto es una ventaja increíble pero tienen algunos defectos:

Sólo analizamos el pasado. En mercados tan cambiantes como los actuales a veces es más importante descubrir tendencias nuevas y necesidades no cubiertas, que saber cuántas personas hacen una cosa concreta. Porque eso cambiará seguro.

Por otra parte, el Big Data está muy cojo en cualitativo. Es fácil saber qué hacen los usuarios pero no es nada sencillo entender por qué lo hacen. Para ello suelen establecerse correlaciones que nos indican que estadísticamente dos procesos se dan en paralelo. Cuando es navidad se compra más turrón, por ejemplo. Pero el dato en sí no explica los aspectos culturales que están detrás de esa evidencia.

La revolución de la analítica digital

Disponer de datos para el marketing online es cada día más sencillo. Las páginas web nos nutren de un sinfín de estadísticas, las redes sociales nos ofrecen también miles de posibilidades de análisis, etc. La analítica digital puede trazar qué campaña en qué canal se traduce en más ventas en una tienda online. De nuevo esta información es tremendamente útil, pero también tiene algunas limitaciones.

En analítica digital el error habitual es tomar decisiones con muestras muy bajas. Si no tenemos un volumen de usuarios que realicen determinada secuencia de acciones de forma concreta, quizás nos precipitemos al interpretar resultados. Por otra parte, muchas veces, no entendemos en estas métricas aspectos más intangibles como el branding o el impacto de la creatividad.

Los elementos cualitativos muchas se escapan del análisis. Por ejemplo, una campaña polémica genera mucho impacto, pero no sabemos si es positivo o negativo. De ahí que los métodos cualitativos sean cada vez más interesantes para ayudarnos a comprender los datos.

Cada día más fuentes de datos

El acceso a los datos es un factor tremendamente competitivo. Las grandes empresas disponen de una ingente cantidad de información sobre sus clientes que les ayudan a tomar decisiones con más posibilidades de éxito. Bases de datos, CRMs o llamadas de atención al cliente son fuentes de información tremendas. Además de nuevos datos relacionados con el uso de aplicaciones, geolocalización, gustos, etc.

Pero también las fuentes externas cada día son de más fácil acceso. Organismos públicos como el INE muestran en la red una cantidad de información útil para cualquier plan de negocio. También existen infinidad de estudios publicados en la red sobre casi cualquier tema de cualquier sector.

Mediante el data mining también podemos rastrear y monitorizar redes sociales, blogs, foros, etc. para buscar insights útiles para nuestro proyecto. Esto es lo que se denomina como Social Listening.

Incluso el mismo Google ofrece información de alto valor en herramientas como Google Trends o el planificador de palabras clave de Google Ads. Saber cuánto se busca un producto o servicio, su tendencia y su estacionalidad, nos da una información para innovar con garantías, que antes era impensable.

Combinar hipótesis con datos

Una práctica muy habitual en este contexto es definir hipótesis que sospechamos a raíz de los datos que vemos, para después intentar corroborarlas o desmentirlas mediante la investigación. Un paso más allá del ensayo-error. No se trata de lanzar un producto y luego ver cómo funciona, sino investigar las hipótesis clave sobre las que se basará ese producto. Este pequeño giro hace que focalicemos la investigación mucho mejor y no nos caigamos al final del proceso con todo el equipo.

En definitiva, la investigación de mercado o research está resurgiendo porque no podemos estar testando siempre al final del proceso. Tenemos que hacerlo desde el momento de la definición del propio producto. De esta forma logramos servicios más coherentes, mejor orientados a problemas concretos de determinados usuarios y la experiencia consigue marcar la diferencia.

La clave es comprender muy bien estos diferentes métodos y no cometer errores siguiendo una suerte de sentido común. Cada técnica tiene unas reglas muy concretas y la aparición constante de nuevas herramientas y fuentes de datos necesitan un análisis metodológico previo muy exhaustivo, para que realmente podamos sacar conclusiones acertadas.

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Marcos G. Piñeiro

Analista de datos digitales especializado en social media en RTVE. Co-fundador de Concepto 05. Profesor de análisis y estrategia digital en  Instituto Europeo de Diseño y EOI.