Resumen del UXperience 9.0 Diseño basado en datos.

El pasado 21 de Septiembre aproximadamente 300 personas nos concentramos en el Auditorio de Matadero para generar un foro donde hablamos sobre diseño basado en datos y experimentación. Un evento organizado por Ironhack junto a mendesaltaren para reunir a lo mejor del terreno digital en España dentro de un mismo lugar.

Nuestro objetivo con este evento era contar a la comunidad cómo, desde diferentes compañías, mejoramos y creamos producto digital desde la perspectiva del dato. El principal propósito era dar a conocer lo que hemos ido aprendiendo para ayudar a aquellas personas que emprenden ahora el mismo camino.

Siempre hemos creído que, cuando das algo a la comunidad, la comunidad te devuelve. Esa era nuestra intención al organizar este evento, y ha sido y es nuestro lema. Queríamos compartir nuestra metodología, enseñar, para juntos construir y ayudar al mercado español a dar un paso adelante hacia la madurez experimental.

Entre los asistentes al evento nos encontramos con una amplia diversidad de roles. Desde directores de grandes compañías, diseñadores de experiencias, diseñadores de interfaz, product managers, investigadores, analistas de datos, desarrolladores… etc.

Esto es un buen síntoma, puesto que para que el diseño basado en datos funcione tenemos que estar todos alineados y tener este gran espectro de perfiles involucrados.

Haciendo una recapitulación de las ponencias y datos interesantes de cada una os dejamos un pequeño resumen con los highlights de las mismas.

Mar Sierra, mendesaltaren. CRO Lead.

Desde mendesaltaren trasladamos la importancia de los valores que debe de integrar una persona cuando lidera un proyecto de optimización de un entorno digital.

Vimos que solo un 9% de las personas presentes entre el público ocupaba un rol específico como CRO Specialist. Este dato denota la inmadurez que existe en el mercado español en este área. Esto provoca en muchas ocasiones que no se consiga ver realmente el valor que puede tener implantar un proceso CRO en una compañía y por ende la incomprensión del mismo.

Por nuestra parte trasladamos la importancia que tiene evangelizar el proyecto y educar internamente a las compañías sobre la disciplina.

“No existe el libro blanco de la optimización. No puedes llegar a una compañía y pretender que todos crean en algo que nunca han hecho.”

Algunos de los principios que destacamos como importantes fueron:

• Nadar en la incertidumbre no es malo, es donde debéis estar porque ahí es donde nace la experimentación.
• Tu éxito no se mide en la cantidad de test que lances, es algo mucho más intangible que debes de visibilizar.
• La creatividad es tu arma cuando pretendes dar a conocer tu proyecto. Invéntate foros que atraigan a las personas de tu empresa para que entiendan en que consiste el proyecto.
• No nos midamos por hipótesis validadas. Tu calidad como profesional no depende solo de eso.
• Equivócate mucho, pero hazlo rápido.
• No estás sólo. ¡Aunque a veces querrías!
• Abraza el diseño y el píxel como una herramienta más. Se exigente con el resultado.
• Get out of the building: Conoce para quién trabajas. No es tu empresa, son tus usuarios.
• Si quieres impactar de forma grande, piensa en grande. El coste real de testear cosas que no funcionan es demasiado grande. No pierdas el tiempo haciendo cosas poco influyentes.

Por otro lado, hablamos de nuestra metodología CRO dentro de mendesaltaren y cómo enfrentamos cualquier proyecto dentro de ese framework.

Podéis ver esta charla aquí:

Ignacio Rey, Zara.com. Product Owner de catálogo.

Ignacio destacó la magnitud de la marca, estando presente en más de 200 mercados y con una media de visitas entre 30–40 millones semanales. Nos habló de cómo hace optimización de producto Zara.com con validaciones basadas en datos.

El proceso basado en la metodología científica de validación comienza en una fase de Discovery a través de un proceso reactivo en el que se detectan los problemas a través de datos, y un proceso proactivo mediante el análisis del equipo de usabilidad y diseño.

Habló de la importancia de saber qué dato necesitas observar y medir en cada momento sin perdernos en datalakes de millones de datos.

Ignacio comentó la importancia de saber cuáles son sus principales KPIs y aquellos auxiliares que ayudan a la conversión. Los dos indicadores que guían el proyecto son el CTR en parrilla de producto y la mejora del AddToCart.

“Tenemos que entender los datos como parte de un todo mayor, debemos de comunicarnos con los clientes, departamentos y países de otros mercados porque puede haber variables exógenas que influyen y no se reflejen únicamente en los datos. Tenemos que investigar y comunicar para llegar a soluciones más optimas.”

El acercamiento que tienen para buscar soluciones consiste en juntar a personas multidisciplinares que evalúen juntos el problema y no se tome una decisión unitaria únicamente por parte del equipo de diseño. Para Zara.com es importante hacer entender a negocio el porqué de tomar decisiones con datos y esto les ayuda a crear cultura de la experimentación.

Destacó que el CRO tiene que estar orientado al mercado al cual se va a dirigir la acción. En una compañía como Zara cada mercado puede tener unas barreras que hay que entender. Habló del lejano oriente, de la dificultad que tienen en captar al cliente chino porque a veces tomamos decisiones centradas en los mercados donde nos posicionamos.

Finalmente nos contó algunos de los experimentos como casos de éxito que han llevado a cabo internamente.

Habló del CRO y el valor de marca. Cómo ellos maximizan la conversión sin tener impacto en el valor de marca que ofrecen. Por ejemplo, la ordenación de productos en la parrilla (listados). En un experimento ordenaron la parrilla de forma automática en base a lo que más se vende, pero esto no les funcionó porque lo que el cliente quería era inspirarse en lo que Zara plantea como moda y comprar a partir de lo que Zara considera que es la moda.

Zara debe inspirar a los clientes a vestirse de una determinada manera. La imagen de marca con esta hipótesis se veía afectada.

Los estilistas lo que quieren lanzar es un mensaje y por eso no hay que romper los looks pensados de forma conjunta.

Podéis ver esta charla aquí:

Virginia Peón, indigitall. Data Scientist.

Virginia nos habló de cómo convertir datos en información accionable y fiable.

Expuso los 4 errores básicos a la hora de interpretar datos y convertirlos en información.

El primer consejo que lanzó fue “No dejes de ver lo que no puedes medir”. Nos trasmitió que no solo debemos de ver lo que podemos medir. A veces la información clave se encuentra justo en ese segmento de datos que se ha perdido o que no vemos. Si trasladamos el consejo al proceso transaccional de una web ¿qué pasa con aquellos que no han conseguido el objetivo por cuál venían?, ¿qué pasa con aquellos que se cayeron del funnel de compra? Ahí es donde debemos buscar la información clave.

El siguiente consejo que nos dio fue “Sed humildes, no siempre encontraréis la confirmación que esperáis”.

Con una serie de ejemplos colaborativos entre el público consiguió explicar conceptos estadísticos y de interpretación de datos como: rechazar o no rechazar una hipótesis, el concepto de los intervalos de confianza, el P-valor y nivel de significación.

Además nos enseñó a calcular la muestra que necesitas en un test para fiarte de los datos y tener la certeza de que el resultado es válido.

Auditó un test en producción con datos reales con los que demostró que las conclusiones que se estaban tomando eran erróneas en base al cálculo estadístico y la base científica.

Otro de los consejos que nos dio fue el de “sed pacientes, o no tendréis suficientes datos y vuestro test será inútil”.

El último consejo fue “ prestad mucha atención a cómo medís”. Nos enseñó a diferenciar conceptos como media y mediana, relacionadas con los usuarios por canal en una plataforma digital. En este caso el consejo era el no conformarnos con el primer dato, debemos ahondar mucho más y hacer cálculos que nos ayuden a entender mejor el contexto y tener una visión más detallada.

Podéis ver esta charla aquí:

Jesús Gallent, Lucera. Senior UX designer.

Jesús nos contó los retos que supuso hacer crecer un producto como Lucera en un año doblando objetivos de negocio y sin apenas presupuesto.

Sus principales objetivos fueron:

• Duplicar clientes.
• Mantener el coste de adquisición de clientes.

Trazó un plan: lo primero que hizo fue investigar. Conseguir entender al usuario con la dificultad que tiene el sector energético. Jesús apostó por escucharles y así comenzó a construir Lucera en base a datos.

La primera fase se concretó en investigar a la competencia, entendiendo quiénes eran, qué productos vendían y cuánto costaban, dónde estaban sus canales de venta, cómo hablaban y se comunicaban y cuánto invertían anualmente.

Luego mediante un research interno sobre la marca entendió qué pensaban los no clientes, qué productos tenía lucera y cómo los habían vendido, dónde se vendía y cómo se captaba, cómo hablaba la empresa y cómo se comunicaba el servicio de atención al cliente y finalmente cuánto se invertía y en qué canales.

Otro de sus claves fue investigar a sus usuarios. Tanto los que ya eran clientes como los que no, y qué tipo de relación querían tener con una eléctrica.

Una de las claves fue entender las razones del porqué se van y porqué se quedan.

Conclusiones a las que fue llegando:

• Hay grandes compañías que son muy grandes y nos engañan, y otras compañías nuevas: hasta 150 eléctricas innovadoras y pequeñas.
• Las grandes tienen un posicionamiento similar entre ellas. Controlan el 89% del mercado.
• Las pequeñas tienen un problema de credibilidad, ¿cómo saber que lo que me dicen es verdad? Tienen precio reducido, energía verde, transparencia, tono “guay”.

Un análisis que les ayudó a entender el proceso fue el Switching journey, donde mapearon cuál era el camino normal de una persona cuando se cambia de compañía. Ahora ese proceso está en una semana, pero cuando empezaron un cliente tardaba hasta 2 meses en tomar y materializar esa decisión.

Investigaron los principales triggers emocionales que tenían esos usuarios para cambiarse. En orden de más importancia a menos:

• Precio.
• Salir de las grandes.
• Justicia social.
• Transparencia.
• Energía verde.

Y las principales barreras al cambio:

• Pereza por papeleo.
• Cuánto voy a pagar.
• Miedo a costes extra.
• Miedo a quedarme sin servicio durante el cambio.
• Permanencia.

Con estos datos, ideó un plan estratégico:

¿Cuál era realmente su target? Lo definieron como “Cliente millenial de actitud con conciencia social”.

Definieron equipos de producto: producto, diseño, atención al cliente e ingeniería. Se enfocaron a medir resultados en lugar de medir el éxito por la producción de cosas que sacaban nuevas. Se definió para ello un proceso de trabajo basado en un modelo de exploración de muchas vías de crecimiento pivotando a aquellas que les reportaban beneficios antes.

Un punto muy importante de esta evolución fue definir los valores de la empresa y trasladarlos a la personalidad que querían transmitir mediante la manera en la que la empresa se comunica y habla.

Finalmente Jesús mostró cómo plasmaron toda esta investigación en pruebas de test A/B reflejadas en sus diseños de web, banners, landings…

Su resultado más destacable fue pasar de 400 altas mensuales hasta agosto a 1.200.

Podéis ver esta charla aquí:

Hugo Nebreda, BBVA IT. Tech Product Owner.

Hugo comenzó definiendo lo que es un Tech Stack: un conjunto de piezas en forma de herramientas para conseguir un propósito y que deben de ser por un lado UCAAS (Use Cases As A Service) y por otro CAPAAS (Capabilites As A Service).

Afirmó que los usuarios de todo techstack no quieren saber qué herramientas tienen si no sacar chicha y explotarlas.

Nos habló del ciclo de vida que tiene cualquier hipótesis dentro del proceso de optimización: generar, refinar y testar.

Las capacidades que hay que tener para que esto suceda son: capturar datos principales, ampliar y enriquecer, decidir y activar.

Nos planteó lo que es un techstack equilibrado y con una base sólida. Es decir, contar con unas buenas capacidades de captura de datos y a través de esto sustentar todo lo demás.

Mostró cómo evolucionar un techstack a lo largo del tiempo dependiendo del tipo de empresa que seas: una startup donde el crecimiento es horizontal puesto que empiezas de cero, o una gran corporación donde el crecimiento es vertical puesto que ya existen planteamientos anteriores.

Un gran consejo que destacaba Hugo fue: “No tenemos que amoldar nuestros problemas a las herramientas, debe de ser al revés”.

El orden de capacidades para tener un buen techstack serían:

1) Captura de datos:

Nos dejó una frase muy interesante que nos lleva a la reflexión sobre qué medir y cómo.

“Lo se no se define no se puede medir, lo que no se mide, no se puede mejorar, lo que no se mejora, se degrada siempre. Y no todo lo que se puede medir, sirve para mejorar.”

¿Qué es lo que tenemos que medir? Hablaba de detectar sucesos de interés, es decir, todo lo que está asociado a KPIs que nos reportan dinero. Puntos de no retorno en los journeys como carritos o errores y sucesos de alto impacto positivo y negativo en la experiencia de usuario.

2) Ampliar y enriquecer:

Hay que tener cuantas más perspectivas de la captura del dato para poder entender la realidad al completo, refiriéndose a tener varias herramientas y que cada una mire la perspectiva desde ángulos diferentes.

3) Decidir y activar:

¿Cómo nuestro techstack nos tiene que ayudar a tomar decisiones inteligentes?

Nos tiene que permitir cambiar de perspectiva ágilmente, pasar de una herramienta a otra con la menor fricción posible. Para esto las integraciones entre herramientas son fundamentales.

Un punto importante aquí que destacaba es la combinación de perspectivas: Poner datos de diferentes fuentes en un mismo dashboard.

Habló de la importancia de gestionar todo a través de un tag manager y tener un datalayer para cohesionar datos entre bases de datos y herramientas. El datalayer nos facilita la temporalidad y sincronización de los eventos y además aporta modelado y taxonomía que enriquece las conclusiones.

Según él la escala en la madurez de los casos de uso en base a valor estratégico y visibilidad en experiencia digital sería:

• Resuelve problemas que existan primero a corto plazo como problemas funcionales importantes.
• Optimiza la conversión en páginas concretas.
• Optimiza toda la experiencia.
• Añade inteligencia predictiva.
• Activa personalización a cada usuario en tiempo real.

Podéis ver esta charla aquí:

Conclusiones generales

Este fue un evento en el que todos los ponentes coincidieron en algunos aspectos básicos como tener una metodología clara de trabajo y rigurosa que te permita escalar en los equipos y sobre todo que sea data driven.

Todos coincidían en que el análisis antes de la toma de decisiones y la validación es fundamental en cualquier proceso de crecimiento de un producto digital. Esto nos llevaba a reflexionar sobre la importancia de tener unos datos consistentes fundamentados en una buena estrategia de medición con una limpieza de tu capa de datos y organización de tu datalake, así como unos datos en los que profundicemos y analicemos de forma exhaustiva.

Por otro lado hablaron sobre la importancia de la evangelización de los procesos dentro de las compañías de modo que permitan penetrar en todas las capas de decisión. Visibilizar tu trabajo te ayudará a que se agilicen los procesos y sobre todo a conseguir apoyo de los órganos de decisión.