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¿Es realmente fiable un proceso de diseño o rediseño que se basa principalmente en una investigació

Por: Ana María Pardo Pachón, facilitadora en innovación social estratégica y apasionada por romper el status quo

¿Cómo tomar decisiones que minimicen el riesgo si el proceso se basa en un estudio que abarca poco volumen de contactos, cuando con un cuantitativo se podría cubrir mucho más y, por lo tanto ser más fiable?


¿Más fiable?


La historia de lanzamientos de productos, servicios, proyectos y empresas está plagado de grandes aciertos pero también de muchísimos desaciertos y, grandes metidas de pata. Digamos, aunque usted no llegue a imaginarlo, que hay muchos más en el segundo grupo que en el primero.


El primer ejemplo se remonta a los 80. Ni siquiera grandes compañías como The Coca Cola Company se han salvado. ¿Recuerda el caso del lanzamiento de “New Coke”? ¿Aquel en el que CocaCola en un “acto desesperado” por pérdida de cuota de mercado frente a su claro rival, Pepsi, decidió cambiar la fórmula de su bebida estrella y hacerla más dulce? Sin entrar en muchos detalles porque el caso está más que documentado seguramente hasta en Twitter, el punto que nos compete aquí es uno de los porqués. Pepsi había lanzado una agresiva campaña publicitaria que daba resultados. Al menos en el corto plazo. Hacían pruebas a ciegas de pequeñas cantidades tanto de Pepsi como de CocaCola en lugares públicos muy concurridos. El resultado era que en general la gente elegía Pepsi. Era una especie de Focus Group, técnica cualitativa, en masa.


Si la gente prefería aparentemente Pepsi sobre CocaCola, y el sabor de Pepsi era mucho más dulce, ¿por qué falló entonces el lanzamiento de “NewCoke”, si incluso la propia compañía había llevado a cabo un cualitativo de Focus Group? La respuesta es simple: se saltaron el contexto. A una persona que va de paso y le dan a probar un sorbo de una bebida, en su mayoría le gustará más el sabor dulzón. Pero si usted ubica a la misma persona bebedora frecuente de CocaCola en su contexto habitual de consumo de su bebida azucarada, se dará cuenta que será incapaz de terminar una lata de Pepsi, porque es muy azucarada para su gusto.


Un segundo ejemplo recae en el campo de la cooperación al desarrollo. Seguro que de una o de otra manera habrá escuchado alguna vez el caso de los pozos de agua. En realidad, es un ejemplo que se ha dado en varios lugares del mundo. Si usted llega a una población que no tiene un sistema de agua potable, ¿qué haría? Instalar uno, ¿verdad? Uno lo más céntrico y accesible a los habitantes del lugar. Si no es viable construir un complejo sistema de acueducto con agua potable, ¿construiría pozos de agua, no?


Problema sencillo, con respuesta obvia. ¿Cierto? ¿Entonces por qué dichos proyectos han fallado varias veces? ¿Se atreve? En este caso hay una vuelta de más. No solo no se han estudiado a los usuarios finales en su contexto sino que no se han incluido en el proceso de diseño como agentes participativos clave, mediante, otras vías, probar los prototipos de las posibles soluciones y ser observados de nuevo en su uso, para que la solución sea iterada.


Una de las respuestas sobre lo que pasó con el no uso de los pozos de agua, se debió a que siendo las mujeres las principales responsables de su aprovisionamiento, su momento de ocio se limitaba a ir a buscar el agua. Si los pozos estaban en el centro de la población o muy cerca de ella, ya no había viaje de distracción. Y en los casos en los que se comenzaron a utilizar, el sistema de relación entre las mujeres de dichas poblaciones se vio impactado negativamente al reducir los momentos de fortalecimiento de los lazos afectivos, y desequilibrar las redes de apoyo. (https://ssir.org/articles/entry/design_thinking_for_social_innovation)


Muy bien, ¿entonces diseñamos un artefacto que les permita cargar el agua de una forma mucho más efectiva, no? Por ejemplo, un gran barril acomodado entre ruedas, una especie de carro. ¿Tendría éxito? Pues no. También fue un fracaso. ¿Y en este caso en resumidas cuentas, qué sucedió? Pues que los barriles móviles no se probaron lo suficiente, no se incluyó en el proceso activamente al usuario final, y estaban diseñados para cargar mucha cantidad agua lo cual hizo inviable su uso.

Ejemplos como los anteriores, hay miles. Solo uno más, tercero y último ejemplo muy reciente, y sobretodo, muy cercano a usted. El año 2016 fue sumamente agitado. Fue el año de los “exits”: Brexit (UK), Peacexit (Colombia) y Trumpexit (EEUU). Las encuestas que se realizaron previamente a cada una de estas elecciones, mostraban un resultado que en la práctica resultó ser completamente el opuesto.


Luego de los resultados de dichas elecciones, los titulares de la prensa se iban sucediendo alrededor del mundo cuestionando entre otros aspectos, el gran fallo de las encuestas, herramienta por antonomasia de un estudio cuantitativo. ¿Qué había pasado entonces, si la mayoría de los encuestados respondieron que votarían justo lo contrario de lo que hicieron? ¿Habían dejado de funcionar las encuestas? ¿O lo que se planteó de manera equivocada, fue la pregunta? ¿Nos habíamos planteado mal el problema?


En los tres casos de las elecciones mencionadas, la pregunta de las encuestas se planteó equivocadamente pues el problema estaba mal enfocado. Tampoco, en ninguno de los casos, era políticamente correcto responder lo que realmente pensaban. Un estudio cuantitativo per se no podría nunca averiguar cuál es el contexto y el sentir real del usuario. Una aproximación cualitativa centrada en el usuario, podría permitir que se analizara por un lado, si el problema inicial planteado sigue siendo el mismo después de la investigación, y por otro y por lo tanto, entender y comprender con mayor profundidad el sentimiento y el pensamiento, en esta ocasión,  de los votantes.


En este sentido, el último artículo de “Rotman Management Magazine” de la primavera de este año (Policy by Design, The Dawn of Behaviourally-Informed Government), y que hace mención a libro “Nudge”, - en castellano, Un Pequeño Empujón-, explica cómo los sistemas de decisiones están diseñados en teoría por un lado, para contextos que presentan retos o problemas sencillos, es decir, unidireccionales o unicausales, y por otro, para entes racionales capaces de absorber grandes cantidades de información, procesarla y tomar la decisión más eficiente.


Sin embargo, los humanos no somos robots, y la complejidad de nuestro entorno y de nuestras emociones, nos lleva a tomar decisiones equivocadas o contradictorias, o a decir una cosa y hacer otra, porque los problemas o retos complejos tampoco tienen una única raíz y pasan a ser multicausales. Por lo tanto, no somos entes unívocos, sino seres intrincados muy difíciles de resumir en un cuantitativo.


¿Es por tanto el método etnográfico la solución a nuestras plegarias? La respuesta vuelve a ser no. Una aproximación meramente etnográfica no garantiza que se elimine el sesgo en la investigación ni que se incluya a todos los perfiles. Aunque generar empatía, que no es simpatía, con los usuarios finales es crucial para continuar en el proceso del diseño de una solución que aporte valor a sus clientes, no es suficiente para reducir el margen de error para su organización.


¿Cómo afinar el proceso aún más e incluir a más perfiles, teniendo en cuenta la limitación de volumen que presenta una aproximación cualitativa centrada en el usuario? La respuesta está en los extremos. Resulta de gran relevancia las observaciones y el análisis de los usuarios extremos, porque aquí, la estadística nos sirve: analizar los perfiles ubicados en los extremos de la campana de Gauss, nos lleva a incluir a todos los demás, aquellos que están dentro de la campana.


Finalmente, para que el proceso de diseño o rediseño tenga el mayor impacto posible, la aproximación cualitativa debe incluirse en todo el trayecto de manera iterativa, esto implica que de alguna forma se debe preguntar y observar reiteradamente al usuario cuando prueba en pequeños pero continuados prototipos, las posibles soluciones diseñadas al reto planteado.


¿Cuándo entra en juego un cuantitativo? Una vez se han obtenido resultados más fiables, se validan a través de herramientas cuantitativas.


Por lo tanto y llegados a este punto, le pregunto de nuevo: ¿le resulta fiable un proceso de diseño o rediseño que se basa principalmente en una investigación cualitativa y no cuantitativa?