24 febrero, 2024
Google Optimize ha anunciado su salida del mercado de la experimentación, lo que ha llevado a las empresas a reconsiderar sus opciones de experimentación. Así que, ppara proporcionar la tan necesaria visión, hablamos con Carsten K. Schou Hjaeresen y Marc Bisbjerg para comprender las opciones disponibles y descubrir por qué están apostando por Optimizely Experimentation.
Entrevistador:
George Lavric, director de socios de Europa continental de Optimizely
Entrevistados:
Carsten K. Schou Hjaeresen, vicepresidente de tecnología de marketing de Valtech
Mark Bisbjerg, Director de Información Comercial de Valtech
Comencemos con lo básico; ¿por qué es tan importante experimentar?
Carsten:
Sabemos que la Pandemia aceleró todo en lo que respecta a lo digital.... Para algunas industrias, ha habido más innovación desde 2020 que en los últimos 100 años combinados. Ese nivel de disrupción puede ser abrumador, especialmente para las empresas más tradicionales. La experimentación, y los datos resultantes, ayudan a las empresas a comprender y validar dónde deben realizar las mejores inversiones.
Mark:
Para muchas empresas, especialmente aquellas que están menos acostumbradas a trabajar con datos, sus decisiones pueden estar impulsadas por la influencia de unas pocas personas de alto nivel o incluso de una persona clave. Usamos el acrónimo 'Hippo' para describir ese fenómeno, ‘The Highest Paid Person’s Opinion’, en español, 'La Opinión de la Persona Mejor Pagada' . A menudo, esa persona puede equivocarse, por lo que seguir su liderazgo no siempre es el enfoque correcto. La experimentación elimina la subjetividad y utiliza un enfoque más objetivo para la toma de decisiones.
¿Qué departamentos deben tomar la iniciativa en la experimentación? ¿Cómo se estructuran los equipos?
Carsten:
En un mundo ideal, esa dirección proviene de la alta dirección. Pero, a menudo, cuanto más alto eres, más lejos estás de los detalles. Por lo tanto, la alta dirección no debe definir qué experimentos deben ejecutarse, pero puede definir la estrategia general, los KPI que deben influirse y las métricas por las que se miden. Donde necesitan alejarse es cuando comienzas a explorar cómo lograr estas cosas.
Mark:
Casi todos los departamentos y mercados digitales tienen la necesidad de experimentar. Cuando se trata de la estructura del equipo, tratamos de hacer que los programas de experimentación sean globales o de toda la organización y tenemos tres modelos de cómo solemos organizar nuestros equipos:
Centralizado: Donde se cuenta con un equipo central de experimentación con especialistas que dan soporte a cada uno de los equipos de producto o mercados.
Descentralizado: Donde integramos un especialista en el mercado o equipo de producto. De esa manera se acercan a los mercados o a los productos y pueden trabajar con ellos en el día a día.
Centro de excelencia: Una combinación de ambos, dependiente del cliente.
¿Cómo se asegura de que la alta dirección priorice la experimentación y la incorpore a su estrategia digital? ¿Cómo te aseguras de obtener la aceptación de los ejecutivos?
Mark:
El enfoque más importante es comunicar el valor desde el principio. A menudo tenemos un KPI de la Estrella del Norte que nos guía; que podrían ser clientes potenciales para clientes B2B o ventas por visitante para clientes de comercio electrónico. Una vez que sepamos eso, podemos comenzar a medir los esfuerzos de experimentación y comunicárselo a la alta dirección. Es muy importante comunicar el valor que una prueba exitosa puede tener en el negocio durante un largo período de tiempo, ya que entonces pueden ver el verdadero retorno de la inversión.
¿Cómo te aseguras de realizar los experimentos correctos y de aprender de ellos?
Mark:
Una vez que se haya alineado con los objetivos comerciales, es hora de sumergirse en los datos. A esto lo llamamos análisis de puntos débiles, es un proceso muy exploratorio, que conduce a diferentes preguntas y nuevas pruebas.
La mayoría de estos experimentos muestran un resultado que no se puede implementar. Pero estos son tan importantes como los que tienen éxito en lograr una elevación. Están validando que lo que tienes es mejor que tu hipótesis. Construir su próxima prueba en función de los resultados de su prueba anterior es un paso importante para mantener constantemente las ruedas en marcha.
Carsten:
Hay que ser lo suficientemente valiente como para pensar en grande. Eso significa mirar los datos y averiguar si estás haciendo las cosas correctas... los tipos correctos de experimentos. Cuando trabajo con clientes, a menudo se da el caso de que ya están experimentando. Para mí, se trata de cuestionar si esos son los experimentos correctos y cómo podemos ver el panorama general.
Google pondrá fin a Optimize a finales de septiembre de 2023. ¿Qué significa esto para los clientes y por qué deberían buscar una plataforma como Optimizely ahora?
Mark:
La retirada de Google Optimize obligará a los clientes a reconsiderar seriamente sus esfuerzos actuales de experimentación. Espero que los motive a volver a priorizar la experimentación y aumentarla dentro de su empresa.
Definitivamente podemos apoyarlos en ese viaje. Construyendo los procesos y proporcionando la aceleración que necesitan para escalar. Tenemos una gran experiencia, playbooks directos y pruebas doradas que podemos aportar.
Carsten:
También podemos definir las estrategias relevantes: ¿Hacia dónde quieres llevar tu marca y tus productos? Con más ritmo y nuevos jugadores que llegan al mercado, se vuelve cada vez más importante ser ágil.
Para nosotros, la optimización de Google es un producto sólido para comenzar, pero no necesariamente uno para escalar. Simplemente no es lo suficientemente bueno para los disruptores del mañana, para las marcas nativas digitales que están por venir. De hecho, nosotros mismos ejecutamos Optimizely Experimentation porque vemos cuánto valor puede aportar.
Si soy un especialista en marketing y estoy acostumbrado a trabajar con Google Optimize, ¿cómo puedo informarme sobre las otras plataformas que pueden llevarme al siguiente nivel?
Mark:
Tengo una respuesta muy rápida para eso: Optimizely Experimentation puede hacer realidad todos tus sueños. Si seleccionas cualquier otra herramienta, trabajarás con limitaciones, y necesitas conocer cuáles son esas limitaciones.
¡Gracias a los dos!
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