Che cos'è il metodo "prova e impara"?
Sta tutto nel nome: invece di analizzare, definire e implementare una soluzione definitiva a un problema o a un'opportunità, l'approccio è quello di testare una (o più) ipotesi in anticipo e imparare da questo esperimento .
Questo metodo è molto di moda, specialmente nel dominio Internet dove aziende come Google testano costantemente nuove idee per portare avanti i loro progetti. "Prova e impara" si adatta perfettamente alle incertezze e alla complessità dei media digitali.
Gli studi di marketing tradizionali si scontrano con nuovi usi, perché è sempre più difficile prevedere il comportamento. Ci sono molti fattori che interagiscono costantemente che possono alterare istantaneamente le risposte dei consumatori.
Per quanto riguarda l'analisi dei dati storici, la loro interpretazione è spesso delicata, perché fanno parte del contesto. È difficile prevedere cosa accadrebbe in condizioni diverse.
L'approccio "prova e impara" consente di costruire gradualmente una risposta a un dato problema. Spesso sono necessari avanti e indietro (iterazioni) tra il primo concetto testato e la soluzione finale. Può anche accadere che, a seguito dei test, gli obiettivi o il campo di applicazione vengano rivisti. O anche che il progetto è totalmente abbandonato.
Come implementare questo metodo?
1 - Generazione di ipotesi
L'approccio funziona sotto forma di ipotesi (esempio: "riducendo il prezzo di vendita del 15%, aumenteremo altrettanto i volumi").
L'obiettivo del test è verificare le ipotesi iniziali.
2 - Esecuzione delle prove
Questa fase include:
- Preparazione per l'esperimento: con la scelta del metodo, campione di variabili, produzione di prototipi, organizzazione del test…
È buona norma condurre un test su un focus group e confrontare i risultati con un secondo gruppo di controllo che non beneficia della nuova offerta. Ad esempio: nel caso di un test prezzo per verificare l'impatto di uno sconto o di un nuovo listino.
Quando possibile, i gruppi dovrebbero essere formati mediante sorteggio casuale. - Guidare sul campo: messa a punto, lancio, pilotaggio.
3 - Analisi delle prove
Questo passaggio ha l'obiettivo di rispondere alle ipotesi iniziali dopo aver raccolto e analizzato i dati raccolti durante la sperimentazione.
Prima di portare alla decisione di costituire o abbandonare, questa fase è probabile che ritorni alla creazione di nuove ipotesi. Spesso è necessario eseguire diversi test, modificando le ipotesi di partenza prima di ottenere conclusioni soddisfacenti. Questo è il principio stesso del metodo.
4 - Distribuzione o abbandono
Fase operativa implementazione o abbandono del progetto se il test non ha portato a un risultato soddisfacente che giustifica l'implementazione di una soluzione.
Questi test arricchiscono l'azienda con l'apprendimento in tempo reale. Questa è una virtù molto importante del processo. L'organizzazione diventa più efficiente da miglioramento continuo. Troviamo lo spirito di la ruota di Deming.
Il "prova e impara" in pratica
Questo approccio non è una novità. È stato usato frequentemente ed è stato per molto tempo. Non hai già effettuato dei test riguardanti un prodotto, un servizio, una funzionalità su alcuni tuoi clienti, o su una parte del pubblico del tuo sito web?
Sperimentare su un target limitato prima di generalizzare la soluzione validata a tutti i clienti (o prospect) è una pratica che sta diventando più democratica con la tecnologia digitale.
Infatti, "test-and-learn" consente di sfruttare le specificità dei media digitali:
- strumenti di analisi ultra potenti,
- la capacità di costruire campioni sufficientemente densi applicare test statistici,
- facilità di raggiungere un obiettivo preciso,
- ottenere risposte rapide agli esperimenti,
per costruire azioni e strategie di sviluppo innovative
Nel mondo "reale", questo approccio ha il suo posto. Si traduce nella creazione di negozi pilota nei mercati di prova, vendite nelle aree target, ecc.
Una cultura e processi da rinnovare
Tutte le aziende non sono necessariamente pronte a implementare questa chiusura. Il modello classico di analisi, pianificazione e implementazione è profondamente radicato nelle organizzazioni . Perché anche se non sempre è efficace, questo modo di procedere è rassicurante.
La filosofia del "testare e imparare" è più incerta a prima vista: costruiamo andando avanti . Non sappiamo esattamente cosa faremo alla fine. Questo approccio è quindi più ansiogeno.
Inoltre, il processi di budget , decisione, ecc. - finalmente tutto il sistema di gestione aziendale tradizionale - è costruito sul modello classico: pianifichiamo le azioni con i mezzi da mobilitare, poi eseguiamo il piano. Per quanto riguarda "testa e impara", introduce una dose di agilità nei processi mantenendo i gradi di libertà fino all'ultimo possibile.
Inoltre, perché "testare e imparare" diventi parte del DNA delle organizzazioni, a volte è necessario un cambiamento profondo.
Cosa testare?
Tutte le variabili di marketing e vendita possono essere testate: prezzo, offerta (prodotto e servizi), packaging, comunicazione, reti di distribuzione, ecc.
Per le campagne pubblicitarie, il collegamento è difficile da stabilire con i risultati.
Quali variabili misurare?
Per ottenere un feedback accurato dall'esperimento, è necessario raccogliere dati comportamentali e dati percettivi.
Dati comportamentali
Queste sono le comportamenti osservati : numero di acquirenti, numero di prodotti venduti, numero di visite a un sito web, ecc. Questi dati hanno la caratteristica di essere affidabili. Se le condizioni del test sono perfettamente padroneggiate, i dati comportamentali sono indiscutibili. Sottolineano direttamente i possibili guadagni.
Hanno però un difetto: descrivono, ma forniscono poche spiegazioni del comportamento, anche se l'incrocio di questo tipo di variabile tra di loro fornisce informazioni più qualitative (facilitate dai big data manipolando innumerevoli variabili).
I dati comportamentali sono al centro degli esperimenti.
Dati percettivi
Questi dati raccolgono cosa pensano i clienti : il loro feeling con una nuova offerta, un nuovo servizio, un nuovo prezzo, la loro soddisfazione… L'obiettivo è capire cosa motiva il loro comportamento. Queste misure fanno appello a studi di marketing classici, in particolare qualitativi.
Uno degli interessi dei dati percettivi è comprendere per anticipare, o anche affinare la sua proposta e perché no lanciare altri test.
I metodi e gli strumenti "prova e impara"
Per equipaggiare i tuoi test, puoi chiamare A/B test. Molto diffuso e sempre più utilizzato, questo metodo permette di impostare diverse versioni di un prodotto, una funzionalità, un servizio da testare e osservare statisticamente quale offre i migliori risultati.
Nota: altri test multivariati offrono la possibilità di confrontare più variabili contemporaneamente.
Vedi anche Metodi di progetto agili che fanno parte della stessa filosofia: poi valutare.
I principali fattori di successo
Per sfruttare al meglio il metodo, ci sono alcune regole da seguire, tra cui:
- Rispetta il principio KIS "Keep It Simple!" - attenzione alle costose e inutilizzabili fabbriche di gas! Meglio mantenerlo semplice e ottenere risultati rilevanti e facili da misurare, piuttosto che lanciarsi in un mega test e perdersi in variabili incontrollate, tonnellate di dati da analizzare per un risultato che alla fine è inaffidabile…
- Non variare troppi parametri contemporaneamente: l'analisi dei dati sarebbe tanto meno rilevante.
- Adotta un rigore quasi scientifico: come per i classici studi di marketing. La scelta delle condizioni di osservazione è fondamentale per la qualità delle conclusioni (composizione del gruppo, periodo di prova, ecc.).
