Una guida dettagliata per i vostri esperimenti di business

Nel corso degli ultimi dieci anni, i manager si sono resi conto del potere dei metodi analitici. Computer e software sofisticati hanno garantito alle aziende l'accesso a giacimenti immensi di dati: secondo una stima, le aziende hanno raccolto più informazioni sui propri clienti nel corso del 2010 che in tutti gli anni precedenti messi insieme. Questa valanga di dati rappresenta per le aziende una grande occasione per aumentare i profitti, ma solo se trovano il modo di usarla in modo efficace.

In realtà, la maggior parte di esse non ci riesce. La metodologia analitica, che si fonda sull’analisi dei dati passati, è un'attività complessa. Sono poche le aziende che hanno le capacità tecniche necessarie per realizzare un programma di analisi su ampia scala. Anche quelle che compiono grandi investimenti in questo settore hanno poi difficoltà a interpretare i risultati, li trovano soggetti a un numero eccessivo di limiti, oppure troppo difficili da usare perché possano incidere in modo diretto sui risultati aziendali.

La maggior parte delle imprese tende, piuttosto, a ricavare maggior valore da semplici esperimenti di business. Questo avviene perché è più semplice arrivare alle conclusioni corrette se si parte da dati ottenuti tramite una sperimentazione che non studiando l'evoluzione nel tempo delle transazioni. I manager devono abituarsi a usare le tecniche base della ricerca. Nello specifico, devono fare proprio un approccio “sperimenta e impara”: condurre un’azione su un determinato gruppo di consumatori, poi farne un’altra (o non farne affatto) su un gruppo di controllo e infine confrontare i risultati. Gli esiti sono facili da analizzare, i dati di semplice interpretazione e, solitamente, i rapporti di causa-effetto più evidenti. L'approccio sperimenta e impara è, oltretutto, estremamente potente: il feedback che proviene  anche solo da un numero limitato di esprimenti può determinare aumenti immediati e considerevoli dei profitti. (Si veda il riquadro “Come un retailer ha testato la propria strategia di sconti”). Senza contare che, a differenza dei metodi analitici, la sperimentazione è un'abilità che quasi qualunque manager può acquisire.

Certo, il difficile può essere capire da dove cominciare. In questo articolo, forniamo una guida passo dopo passo per condurre intelligenti esperimenti di business.

Si tratta di testare le reazioni dei clienti

In alcuni settori la sperimentazione è già la norma. Il catalogo di  Ikea o quello di articoli per cucina che arrivano nella vostra cassetta della posta rientrano quasi certamente in un esperimento che consiste nel testare i prodotti, i prezzi o anche il peso della carta. Anche gli inviti a contribuire alla cause benefiche e le offerte di carte di credito fanno spesso parte di test di marketing. Capital One conduce decine di migliaia di esperimenti ogni anno per migliorare il proprio modo di acquisire nuovi clienti, massimizzare il loro valore nel tempo e persino interrompere i rapporti con quelli poco profittevoli. Così facendo, è passata dall'essere una piccola divisione della Signet Bank a una società indipendente con una capitalizzazione di mercato pari a 19 miliardi di dollari.

La facilità con cui le aziende possono condurre esperimenti dipende da quella con cui sono in grado di osservare i risultati di questa sperimentazione. Chi si occupa di vendite per corrispondenza o a catalogo, ma anche i rivenditori che operano online, hanno la possibilità di rivolgersi a determinati clienti con proposte e secondo modalità specifiche per poi misurarne le reazioni. Molte aziende, però, si impegnano in determinate attività o decidono di raggiungere i clienti tramite canali che rendono impossibile ottenere un feedback affidabile. L'esempio classico è quello della pubblicità televisiva. Coke può solo fare delle congetture su quanti spettatori hanno risposto alle pubblicità trasmesse durante le ultime Olimpiadi e questo è un limite che viene ammesso nella famosa frase di John Wanamaker: «Metà del denaro che ho speso in pubblicità era buttato. Il problema è che non so bene quale metà». Senza un meccanismo di feedback efficace, la base da cui prende le mosse ogni decisione torna a essere l'intuito.

In pratica, la maggior parte delle aziende si situa da qualche parte fra questi due estremi. Molte riescono a condurre test solo a livello aggregato e, per valutare le risposte, sono costrette a confrontare gruppi di sperimentazione e di controllo non equivalenti. Se Apple desidera fare esperimenti sul prezzo di un nuovo iPhone, può darsi che si debba limitare a imporre prezzi diversi in Paesi differenti e a osservare la reazione. In generale, è più semplice oltre che più facile fare esperimenti con tutte quelle scelte che riguardano i prezzi e il prodotto, che non con la gestione dei canali distributivi o la pubblicità. È anche più semplice nei contesti in cui l'azienda si relaziona con un consumatore che in quelli business-to-business in cui dall'altra parte c'è un'altra azienda, e questo perché nei mercati B2C, di solito, sono molto più numerosi i clienti potenziali da soddisfare.

Ragionate come uno scienziato

Per condurre un esperimento di business occorrono due cose: un gruppo di controllo e un meccanismo di feedback. Anche se molti manager comprendono quale sia la funzione dei gruppi di controllo all'interno di una sperimentazione, molte aziende trascurano di utilizzarli e preferiscono condurre i test su nuovi prodotti sulla loro intera base di clienti. Una società che voglia calcolare gli effetti dell'esclusività sulla propria rete commerciale, per esempio, perde un'occasione se offre questa esclusività a tutti i suoi rivenditori. Dovrebbe, piuttosto, mantenere una situazione di non esclusività in certe aree, per consentire di valutare meglio il grado in cui l'esclusività incide sui risultati.

Idealmente, i gruppi di controllo vengono scelti in modo casuale. Quando Capital One ha voluto testare l'efficacia del trasferimento gratuito del saldo da altre carte di credito (che era poi l'innovazione che le aveva assicurato il suo successo iniziale), ha offerto la promozione a un campione scelto a caso di clienti potenziali, mentre un altro gruppo scelto nella stessa maniera (il gruppo di controllo) ha ricevuto un'offerta standard. Spesso, per un'azienda, può andare bene creare un gruppo di sperimentazione e poi usare il resto della base clienti come gruppo di controllo, come ha fatto una banca quando ha voluto sperimentare la propria piattaforma commerciale online. Questo approccio ha messo a disposizione dei manager della banca un campione molto ampio di clienti con caratteristiche simili e di cui era possibile valutare la reazione alla nuova piattaforma.

La chiave per avere successo con i gruppi di sperimentazione e di controllo consiste nell'assicurarsi che esista una separazione netta fra i due insiemi, in modo tale che le azioni che vengono esercitate su uno non si estendano anche all'altro. Questo può essere difficile da ottenere in un contesto come quello online, dove capita che i clienti visitino a più riprese il vostro sito, rendendo complicato capire con quale versione del sito sono entrati in contatto. La separazione può essere difficile da ottenere anche in ambiti più tradizionali, dove interventi diversi nei singoli negozi possono portare a “contaminazioni” dello stesso tipo, perlomeno quando si è in presenza di clienti che visitano più negozi. Se non si riesce a raggiungere la separazione geografica, una soluzione può essere quella di agire in modo diverso nel corso del tempo. Se siete preoccupati che variazioni di fondo nella domanda possano, col passare del tempo, rendere più difficile il confronto, prendete in considerazione la possibilità di ripetere azioni diverse in brevi periodi successivi.

Il secondo requisito è un meccanismo di feedback che vi consenta di osservare il modo in cui i clienti reagiscono a trattamenti diversi. Ci sono due tipologie di misurazione dei feedback: quella comportamentale e quella percettiva. I parametri comportamentali misurano le azioni: idealmente, gli acquisti effettivi. Tuttavia, anche i passi intermedi del processo d'acquisto forniscono dati utili, come mostra il successo di Google. Uno dei motivi per cui Google è così prezioso per gli inserzionisti è che consente loro di osservare espressioni comportamentali di interesse, come il fatto di cliccare sulle pubblicità. Se Google fosse in grado di misurare gli acquisti invece che i semplici click, sarebbe ancora più prezioso. Ovviamente, Google e i suoi concorrenti ne sono perfettamente consapevoli e stanno cercando attivamente dei modi per misurare gli effetti della pubblicità sulle decisioni d'acquisto tramite i canali tradizionali e quelli on line.

Le misurazioni percettive indicano come i clienti pensano di rispondere alle vostre azioni. Questa forma congetturale di feedback si ottiene il più delle volte attraverso sondaggi, focus group, studi congiunti e altre forme tradizionali di ricerca di mercato. Questo tipo di misurazione è utile nell'identificare i cambiamenti che intervengono nei processi decisionali dei clienti.

Dato che l'obiettivo della maggior parte delle aziende è quello di influenzare il comportamento dei propri clienti piuttosto che le loro percezioni, gli esperimenti che valutano il comportamento creano un legame più immediato con il profitto, in particolare quando misurano il comportamento d'acquisto.

Sette regole per la conduzione degli esperimenti

Come capita per altre cose, i migliori programmi di sperimentazione sono quelli che, almeno in una prima fase, si pongono obiettivi facilmente raggiungibili: esperimenti facili da attuare e che offrono spunti immediati e chiari. Un'azienda fa qualcosa (per esempio, alza o abbassa il prezzo di un prodotto oppure invia un'offerta via e-mail) e poi osserva le reazioni dei clienti. Usando i criteri di seguito esposti potrete identificare anche nella vostra azienda occasioni per esperimenti di rapida efficacia.

1. Concentratevi sull'individuo e pensate in un'ottica a breve termine. Gli esperimenti più accurati sono quelli che prevedono azioni rivolte a singoli clienti piuttosto che a segmenti o ad aree geografiche, oltre che l'osservazione delle loro reazioni. I test misurano il comportamento d'acquisto (piuttosto che la percezione del prodotto) e permettono di capire se un determinato cambiamento porta o meno utili più elevati. Concentrate i vostri esperimenti in quei contesti in cui i clienti danno un feedback immediato. Quando UBS si è trovata a riflettere su come usare gli esperimenti per migliorare la propria gestione patrimoniale, ha capito subito che il luogo da cui partire era l'acquisizione di nuova clientela e che non aveva senso cercare di aumentare il valore dei clienti nel tempo (lifetime customer value). Gli effetti degli esperimenti sull'acquisizione di clienti si possono misurare subito, mentre l'impatto sul valore del cliente nel tempo può richiedere anche venticinque anni per essere valutato.

2. Puntate alla semplicità. Cercate di fare esperimenti di facile effettuazione utilizzando le risorse e lo staff esistenti. Quando una banca decise di condurre un esperimento sulla propria clientela, non partì da azioni che richiedevano una formazione specifica dei cassieri. Si concentrò, invece, su azioni che potevano essere automatizzate attraverso i sistemi informativi della banca. Esperimenti che richiedono un intervento pesante sull'allestimento di un negozio, sulle offerte di prodotto o sulle responsabilità dei dipendenti possono rivelarsi estremamente costosi. Conosciamo una catena che ha condotto un esperimento sui prezzi che ha coinvolto  migliaia di articoli presenti in un grande numero di negozi, un lavoraccio costato oltre un milione di dollari. La maggior parte di ciò che la catena ha appreso da quell'esperimento mastodontico avrebbe potuto scoprirlo con un test più limitato che coinvolgesse un numero inferiore di punti vendita e di prodotti, preservando così le risorse per successivi test di verifica.

3. Cominciate col testare il concetto. Negli esperimenti accademici i ricercatori cambiano una variabile alla volta, in modo da poter capire esattamente cosa ha determinato un certo risultato. In un contesto di business, è importante stabilire come prima cosa una possibile strategia. Cambiate quante più variabili e combinazioni riteniate vi servano per ottenere il risultato voluto. Quando una catena di supermarket ha voluto testare il modo migliore per spostare la domanda da prodotti di marca a prodotti private label, ha aumentato i prezzi delle marche nazionali e diminuito quelli delle altre. Una volta stabilito che questo passaggio era un'operazione fattibile, la catena ha ridefinito la propria strategia variando i singoli prezzi uno dopo l'altro.

4. Ottenuti i risultati, spezzettate i dati. Quando i clienti vengono assegnati a caso a un gruppo di sperimentazione o a un gruppo di controllo e ci sono molti di loro in ciascun gruppo, si possono condurre più esperimenti. Se il vostro campione include per esempio sia uomini che donne, si può valutare separatamente il risultato di uomini e donne. La maggior parte delle azioni che vengono compiute incide più su alcuni clienti che su altri. Perciò quando i dati arrivano, cercate dei sottogruppi nei vostri gruppi di sperimentazione e di controllo. Se esaminate solo dati aggregati, potreste erroneamente concludere che non ci sia alcun effetto su alcun cliente (Si veda il riquadro “Segmentare un esperimento”).

Le caratteristiche che usate per raggruppare i clienti, come gli schemi d'acquisto passati o basati sul genere, devono essere indipendenti dall'azione stessa. Se, per esempio, volete capire come l'apertura di un punto vendita influisca sulle vendite per corrispondenza, non potete semplicemente confrontare il numero di clienti che hanno acquistato in negozio con quello di coloro che non l'hanno fatto. I risultati rifletteranno le differenze esistenti fra i clienti piuttosto che l'impatto prodotto dall'apertura del negozio. Prendete invece in considerazione l'idea di confrontare gli acquisti di clienti che vivono vicino al nuovo negozio con quelli di coloro che vivono lontano. Se i due gruppi sono all’incirca equivalenti, le differenze di comportamento possono essere attribuite all'apertura del negozio.

5. Cercate di pensare fuori dagli schemi.  Un errore comune che le aziende fanno è condurre esperimenti che contribuiscono solo a un aggiustamento delle politiche esistenti. IBM, per esempio, potrebbe analizzare le vendite variando i prezzi all'ingrosso offerti ai rivenditori. Potrebbe però essere più vantaggioso sperimentare approcci alla vendita del tutto diversi, magari coinvolgendo territori esclusivi o pacchetti pubblicitari congiunti. Se non avete dimestichezza con l’approccio del tipo “cosa accadrebbe se...?”, è improbabile che i vostri test portino a miglioramenti sensazionali. Un buon esempio di questo è rappresentato da Tesco, la catena inglese di supermercati. Stando a quel che si dice, avrebbe scoperto che era vantaggioso mandare buoni per l'acquisto di cibi biologici a quei clienti che acquistavano mangime per uccelli selvatici. Ecco un esempio di pensiero fuori dagli schemi. Tesco consente agli analisti più giovani che operano nella sua sede di condurre esperimenti su piccoli numeri di clienti. Questi dipendenti producono una cosa che i manager più alti in grado in genere non forniscono: un flusso continuo di nuove idee che sono importanti per i clienti più giovani.

6. Misurate tutto ciò che conta. Un avvertimento sulle misurazioni dei feedback: è importante che colgano tutti gli effetti rilevanti. Una grande catena nazionale di abbigliamento ha di recente effettuato un test su larga scala per decidere con quale frequenza spedire cataloghi e altri tipi di promozioni a gruppi diversi di clienti. Alcuni di loro hanno ricevuto diciassette cataloghi nel corso di nove mesi, laddove un altro gruppo scelto a caso ne ha ricevuti dodici nello stesso arco di tempo. L'azienda ha scoperto che, nel caso dei suoi clienti migliori, i cataloghi aggiuntivi non avevano aumentato le vendite durante il periodo del test, ma le avevano abbassate nei mesi successivi. Quando sono stati confrontati i dati di tutti i canali di vendita, si è scoperto che i clienti migliori acquistavano più spesso via catalogo (tramite posta e telefono) che sui siti on line. Quando l'azienda ha aggregato i dati relativi alle vendite in periodi diversi e su canali differenti, ne ha concluso che avrebbe potuto inviare molto meno materiale per posta ai propri clienti migliori senza mettere a repentaglio le vendite. Osservare i risultati nel contesto è essenziale in quei casi in cui ciò che si decide di fare in un canale influisce sulle vendite in altri canali o quando azioni a breve termine possono portare risultati sul lungo periodo. Questo è il motivo per cui raccomandiamo di cominciare con qualcosa che abbia solo effetti a breve termine, per esempio con iniziative che favoriscano l'acquisizione di nuovi clienti.

7. Cercate esperimenti “naturali”. L'economista norvegese Trygve Haavelmo, premio Nobel nel 1989, ha osservato che ci sono due tipi di esperimenti: «Quelli che ci dovrebbe piacere fare» e «tutto quel flusso di esperimenti che la la vita tira fuori di continuo dal suo immenso laboratorio e cui assistiamo passivamente come semplici osservatori passivi». Se le aziende sono in grado di capire quando hanno luogo gli esperimenti naturali, possono trarne insegnamento spendendo poco o niente. Quando, per esempio, una catena di abbigliamento ha aperto il suo primo negozio in un altro stato, ha scoperto che la legge le imponeva una tassazione su tutti gli ordini effettuati (sia quelli on line che quelli tramite catalogo) e spediti verso quella zona, laddove altrove le stesse vendite erano state fino a quel momento esentasse. Questo le ha dato l'occasione di scoprire quanto le tasse sulle vendite incidevano sulla domanda on line e su quella via catalogo. Sono stati confrontati i dati sulle vendite on line e via catalogo prima e dopo l'apertura del negozio, relativamente a quei clienti che vivevano su ogni lato del confine meridionale dello stato, che si trovava a una grande distanza dal nuovo negozio. Non c'era alcuna probabilità che i clienti in questione usassero il nuovo punto vendita per i propri acquisti, per cui l'apertura non avrebbe avuto alcun effetto sulla domanda: l'unica variazione intervenuta era quella delle tassazione sugli acquisti on line e via catalogo, che interessava unicamente i clienti che vivevano su uno dei due versanti del confine. Il confronto ha rivelato che l'introduzione di queste tasse aveva determinato un forte calo delle vendite on line, ma che non aveva prodotto quasi alcun effetto su quelle via catalogo.

Il segreto per identificare e analizzare gli esperimenti naturali consiste nel trovare gruppi di sperimentazione e di controllo la cui formazione sia stata determinata da qualche fattore esterno e non nasca per esigenze specifiche di sperimentazione. La segmentazione geografica rappresenta in questo senso un approccio diffuso agli esperimenti naturali, ma non è sempre una caratteristica distintiva. Quando per esempio GM, Ford e Chrysler offrirono la possibilità di acquistare vetture nuove a prezzi scontati, riservati solitamente ai propri dipendenti, non si venne a creare alcuna separazione geografica naturale: a tutti i clienti venne offerto lo stesso affare. Per valutare l'effetto di queste promozioni, invece, i ricercatori confrontarono gli acquisti effettuati nelle settimane immediatamente precedenti con quelli delle settimane successive alle promozioni. Scoprirono che, in modo abbastanza curioso, i balzi nelle vendite erano accompagnati da un netto aumento dei prezzi. I clienti pensavano di fare un ottimo affare, ma in realtà i prezzi di molti modelli erano più bassi prima della promozione che dopo. Questo vuol dire che i clienti rispondevano alla promozione in se stessa più che ai prezzi reali e molti di loro erano soddisfatti dell'affare concluso, benché avessero pagato prezzi più elevati.

Evitate gli ostacoli

Le aziende che vogliono attingere al potere della sperimentazione devono essere consapevoli degli ostacoli, sia interni che esterni, che questa comporta. In alcuni casi, si tratta di vincoli di natura legale: occorre stare attenti quando si caricano prezzi differenti a distributori e rivenditori, soprattutto rispetto al tema della concorrenza. Anche se ci sono meno conseguenze legali quando si applicano ai clienti prezzi diversi (di solito, anche la persona che vi siede accanto su un volo aereo ha pagato più o meno di voi), per alcune aziende il rischio di una reazione contraria da parte dei consumatori rimane un deterrente sufficiente. A nessuno piace essere trattato peggio di qualcun altro  e questo vale in modo particolare quando si parla di prezzi. L'ampia disponibilità di informazioni sui prezzi messa a disposizione dalla rete significa anche che le variazioni vengono alla luce più facilmente.

L'ostacolo interno alla sperimentazione è però spesso più forte delle barriere esterne. In un'organizzazione con una cultura di decision making  basato sull'intuizione, il passaggio a una cultura basata sulla sperimentazione richiede un cambiamento radicale nel modo di vedere le cose da parte del management. Il management intuitivo è spesso radicato nel desiderio della persona di prendere decisioni in fretta e in una cultura che disapprova il fallimento. La sperimentazione esige, invece, uno stile di decision making più misurato e la voglia di tentare nuovi approcci, alcuni dei quali potrebbero anche non funzionare.

Ci sono aziende che credono, erroneamente, che gli unici esperimenti utili siano quelli che funzionano, ma l'obiettivo non è quello di condurre esperimenti perfetti, quanto piuttosto quello di imparare e di prendere decisioni migliori di quelle che si prendono solitamente. Di solito, senza sperimentazione, i manager basano le proprie decisioni unicamente sulle intuizioni. La cosa che sorprende di più non è solo quanto normalmente queste decisioni siano sbagliate, ma quanto i manager le ritengano buone. Sbagliano in questo, perché ci sarebbe ancora moltissimo da fare. Le organizzazioni che alimentano una cultura della sperimentazione sono spesso guidate da alti dirigenti che hanno un'esatta comprensione delle opportunità rappresentate dalla sperimentazione e che la includono fra gli obiettivi strategici dell'azienda. Questo è, per esempio, il caso di Gary Loveman, CEO di Harrah’s, ora Caesars Entertainment, che ha trasformato la cultura di un'organizzazione con 35.000 dipendenti e ha fatto diventare la sperimentazione un valore centrale. Ha investito nel personale e nelle infrastrutture necessarie a sostenere la sperimentazione e ha anche rafforzato un meccanismo di governance che ha premiato il nuovo approccio. Le decisioni basate unicamente sull'intuito sono state condannate, anche nei casi in cui l'impressione iniziale si è rivelata corretta.

C'è poi un limite pratico al numero di esperimenti che i manager possono condurre. Per questo motivo, l'approccio analitico può giocare un ruolo importante anche in realtà in cui gli esperimenti incidono sui processi decisionali. Quando Capital One invita via mail a diventare nuovi possessori di una carta di credito, ha la possibilità di condurre migliaia di esperimenti e non c'è alcun bisogno che prima analizzi i dati storici. I modelli di business di altre aziende, però, potrebbero consentire la realizzazione di pochi esperimenti; in casi del genere, sono i manager che devono pianificare  con cura gli esperimenti e testarli in anticipo usando i metodi analitici. Condurre esperimenti sui vari canali distributivi, per esempio, è complicato perché richiede un confronto e un intervento talvolta dirompente sulle relazioni in essere. Questo significa che la maggior parte delle organizzazioni sarà limitata nel numero di esperimenti sui canali che potrà effettuare. In situazioni di questo tipo, l'analisi dei dati storici, compresi quelli che riguardano le azioni della concorrenza e i risultati nei settori correlati, possono offrire spunti iniziali molto preziosi che vi aiuteranno a definire modalità e scopi dei vostri esperimenti.

Che gli esperimenti siano piccoli o grandi, naturali o creati a tavolino, il vostro obiettivo come manager è sempre il medesimo: spostare la vostra organizzazione da una cultura in cui le decisioni vengono prese sulla base dell'intuito a una in cui nascono dalla sperimentazione. L'intuizione deve continuare a giocare un ruolo importante nel processo di innovazione, ma prima che le idee vengano implementate su ampia scala devono essere validate dalla sperimentazione. Sul lungo periodo, le aziende che fanno proprio questo approccio basato sui dati saranno in grado di conferire l'autorità di condurre esperimenti su piccola scala anche ai livelli più bassi del management. Questo incoraggerà le innovazioni che sono frutto di un pensiero originale, le uniche che portano a una trasformazione reale.

Vincere la resistenza alla sperimentazione

Una grande banca con cui collaboravamo decise di usare gli esperimenti per migliorare il suo modo di pubblicizzare i certificati di deposito, un prodotto centrale nella sua attività. In precedenza le decisioni sulle pubblicità erano state prese più che altro da un unico manager, la cui comprovata esperienza gli aveva fatto conquistare potere e influenza all'interno dell'organizzazione (oltre a un ottimo stipendio).

La possibilità che la banca usasse degli esperimenti per soppiantare il suo modo intuitivo di prendere le decisioni rappresentava una minaccia per il manager in questione. Non ci sorprese, quindi, che tentasse di ostacolare il processo sostenendo che i tempi di pianificazione erano troppo lunghi e che le decisioni erano già state prese. Fu quindi costretto a intervenire un alto dirigente i cui bilanci erano direttamente influenzati dalle decisioni in tema di pubblicità.

Il manager permise la prosecuzione degli esperimenti e rassicurò il suo team che, qualunque passo falso ne fosse derivato, non avrebbe inciso sui loro bonus di fine anno.

La resistenza organizzativa è uno degli ostacoli fondamentali che le aziende incontrano quando cercano di creare una cultura della sperimentazione. L'ostacolo principale nell'introdurre una nuova abitudine sta spesso in una vecchia abitudine. Le organizzazioni hanno i propri modi per prendere le decisioni  e cambiarli può essere estremamente difficile.

Un errore che molte aziende compiono è quello di delegare la sperimentazione a un gruppo di customer intelligence. Questo gruppo deve fare pressioni su ogni unità di business per vedersi accordata l'autorità necessaria a condurre gli esperimenti. Si tratta di un approccio sbagliato: gli esperimenti sono pensati per migliorare i processi decisionali e quindi la responsabilità di svolgerli deve risiedere laddove vengono prese le decisioni ovvero nelle stesse unità di business.

È anche importante fissare le giuste aspettative. È un errore credere che ogni esperimento farà scoprire un approccio più profittevole: è già tanto se lo farà il 5% di essi. Una percentuale di probabilità di questo tipo significa che prendersi otto mesi per condurre un unico esperimento su larga scala non è una buona idea.

La sperimentazione, per essere produttiva, richiede un'infrastruttura che supporti decine di esperimenti su piccola scala. Di un centinaio di esperimenti, solo un numero che oscilla da cinque a dieci sembrerà promettente e potrà essere replicato per produrre uno o due azioni che saranno quasi certamente profittevoli. Concentrate la vostra organizzazione su queste ultime e  ampliatele. Il vostro obiettivo, perlomeno in una fase iniziale, è quello di trovare il biglietto che vi garantisce il primo premio, non una serie di piccole vincite.

I biglietti veramente vincenti sono difficili da trovare, ma questo è dovuto in larga parte al fatto che la stragrande maggioranza delle organizzazioni non ha la costanza necessaria per superare la resistenza interna che si frappone fra la ricerca e il biglietto in questione.

Come un retailer ha testato la propria strategia di sconti

Camminate per qualunque grande supermercato e vedrete quanti sconti vengono applicati alle marche di diffusione nazionali: si tratta di sconti di cui si fa carico il produttore stesso. Per i commercianti, queste promozioni possono comportare alcuni svantaggi: se da una parte i prezzi più bassi possono far crescere le vendite del prodotto, dall'altra rischiano di porsi in concorrenza diretta  con le private label, che offrono margini più elevati. Abbiamo lavorato con una catena nazionale che ha deciso di condurre alcuni esperimenti per stabilire come proteggere la propria quota di mercato dei prodotti private label promuovendole quando i marchi nazionali erano in offerta.

La catena predispose sei condizioni di sperimentazione: un elemento di controllo più cinque fasce di sconto che andavano dallo 0 al 35% per gli articoli a marchio privato. Divise poi i punti vendita in sei gruppi e i trattamenti vennero distribuiti a caso fra i vari gruppi. Questo significava che ciascun negozio aveva un misto di condizioni sperimentali distribuite sui diversi prodotti oggetto dello studio. In un negozio, per esempio, poteva essere che lo zucchero a marchio privato fosse scontato del 20% mentre il mascara (sempre a marchio privato) venisse venduto a prezzo pieno. In un altro negozio, poteva accadere il contrario. Questa soluzione permise di controllare le variazioni nelle vendite che si verificavano perché i gruppi di negozi non erano identici.

Il test svelò che affiancare le promozioni sulle marche nazionali a sconti lievi sui prodotti a marca privata generava un 10% in più di profitti rispetto a quando questi ultimi venivano messi in promozione. Il risultato è che ora la catena sconta in automatico gli articoli a marca privata quando i brand nazionali concorrenti vanno in promozione. Dopo aver definito una strategia possibile, ha messo a punto le proprie politiche di autotutela testando le reazioni a vari tipi di promozioni sui brand nazionali. Ha così scoperto, per esempio, che una promozione come quella “Compra uno e il secondo lo paghi la metà” su un brand nazionale funziona meglio se viene accompagnata da un'offerta equivalente su una private label piuttosto che se  viene presentata come sconto a sé stante.

Questi esperimenti hanno avuto successo per due motivi: le azioni erano facili da implementare e gli esiti di semplice misurazione. Ogni fase sperimentale durava solo una settimana e i prodotti interessati erano talmente pochi che i negozi non avevano bisogno di dedicarvi lavoro extra. Gli esperimenti prendevano le mosse dalle procedure standard di promozione di un articolo per cui, in effetti, i dipendenti dei singoli negozi non si rendevano conto di contribuire alla conduzione di un esperimento.

Negli esperimenti precedenti, la catena aveva capito che se cambiava troppe cose in una volta sola, i punti vendita non sarebbero stati in grado di gestirne la realizzazione senza lunghi ritardi e un sacco di costi aggiuntivi. In alcuni casi, era necessario assumere personale temporaneo che venisse addestrato ad andare nei negozi, trovare i prodotti, cambiarne i prezzi e l'indicazione sullo scaffale. Inoltre, se l'esperimento si estendeva oltre la settimana di durata, emergevano altri problemi in quanto gli scaffali dovevano essere risistemati di continuo e i cartellini sostituiti. Si rese così necessaria un'opera di manutenzione per tenere sotto controllo l'ordine dei negozi. In effetti, la catena ha fatto sperimentazione sulla sperimentazione stessa, imparando come progettare studi che potesse analizzare più velocemente e implementare con maggior facilità.

Eric T. Anderson è Professore di Marketing presso la Kellogg School of Management della Northwestern. Duncan Simester è Professore di Scienza del Management presso la Sloan school of Management del MIT.