“Si diseñas, saber de Behavioral Economics no es algo opcional”

Diego Rufo es Behavioral Design Lead en The Cocktail. Está convencido de que podemos transformar y mejorar nuestra forma de conectarnos con el mundo poniendo el foco en comprender el comportamiento y las necesidades de las personas. Con él y con sus colegas Álvaro Marín y Paula Cuevas hemos creado Fundamentos de Behavioral Economics aplicado al diseño.

Pensábamos que Behavioral Economics era lo que te empuja a comprar el 2X1 o te quedes viendo otro capítulo en Netflix. Y vienes tú y nos cuentas que lo aplicas al diseño organizacional. Y ya nos has enganchado. 

Lo que me enganchó a mí del Behavioural Economics es cómo relaciona el pensamiento humano (yo estudié filosofía) y el diseño, que es donde he acabado trabajando. Hay una frase de Simon Sinek, que uso para mostrar el valor de Behavioral Economics y dice algo así como “el cien por cien de nuestros clientes son personas, el cien por cien de nuestros compañeros son personas. Si no entiendes a las personas, no entiendes los negocios”.

Lo que aplicamos en The Cocktail y en este curso con nuestra forma de enfocar Behavioral Economics es que al final siempre trabajamos con personas, y necesitamos entender muy bien cómo son los nuestros procesos psicológicos que operan en las destinatarias del servicio o experiencia que estamos diseñando.

Estarás cansado de que siempre te pregunten por el aspecto ético de esto de los sesgos y los nudges…  

Claro, es que Behavioral Economics es una herramienta de conocimiento de la psicología de las personas, y es tan potente que, por supuesto, puede tener usos más oscuros o más éticos. Parece que el pensar desde Behavioral Economics introduce elementos externos a un proceso de decisión que de otra forma sería limpio, puro. Y eso es una visión algo sesgada, que parte de pensar que somos un poco más libres de lo que realmente somos. La realidad es que, siempre que tenemos una intención, hay impedimentos que aplican en ese proceso y que nos alejan o acercan al objetivo. El ejemplo clásico es el de la dieta: tienes un plan, pero hay montones de barreras que te impiden llevarlo a cabo. Por resumirlo muchísimo, lo que hace Behavioral Economics es resolver el gap que hay entre la intención y la acción.

Y como ves, esto aplica mucho al diseño estratégico, al diseño de servicios o al diseño de organizaciones, tanto o más que cuando estás pensando en un producto o pantalla concreto.  Por ejemplo: ¿Cuáles son los límites o la razón por la que muchas veces los cambios organizativos generan frustración? ¿No es, muchas veces, porque no se tienen en cuenta los procesos psicológicos y emocionales por los que pasamos los seres humanos cuando tenemos que enfrentarnos a los cambios? Es bastante probable que Behavioral Economics nos pueda ayudar ahí.

¿Cuándo hablas de “el mundo no declarativo” de las personas? ¿Es algo así como el superpoder de leer la mente? 

Al final, parte del trabajo de cualquier researcher cualitativo está en entender la intención más allá de lo que se verbaliza. Behavioral Economics se basa sobre todo en la experimentación, y la experimentación nos permite evidenciar cosas que la gente nunca nos contará, posiblemente porque no son conscientes de ellas. La influencia del entorno físico en el que estamos desarrollando una tarea, o la opinión que otras personas en el grupo tienen sobre una determinada cuestión, son cosas que difícilmente vamos a poder verbalizar, pero que tienen muchísimo impacto en nuestro comportamiento. Podemos, conscientemente, distanciarnos un poco de ellas, pero siempre están allí. De hecho, alguien que fuera extremadamente consciente de todos los procesos que operan en su comportamiento difícilmente podría vivir con normalidad, como es el caso de Ian Waterman o el Mr. D que aparece en el libro ‘Strangers to ourselves’.

Todo esto puede sonar a teoría, pero en The Cocktail sois varias personas especialistas en Behavioral Economics las que estáis incorporando esta visión a todos los procesos.  

Realmente la apuesta por Behavioral Economics en The Cocktail no es una apuesta de dos locos, sino a nivel de empresa. La incorporación de Álvaro Marín hace tres años al equipo de The Cocktail Analysis, que es toda la parte de estudios de mercado, fue una apuesta de empresa, ya que se veía su potencial dentro del mundo del research. Pero como consultoría de diseño, de negocios, de tecnología, de data, de marketing o de CRO rápidamente vimos que el valor de Behavioral Economics se podría aplicar de manera transversal a la mayoría de tareas y sectores en los que ya veníamos trabajando habitualmente, enriqueciéndolas y llevándolas a otra dimensión. Y ahora, nuestra apuesta es mover a toda la organización hacia allí, que esté en nuestro ADN.

¿Y en qué tipo de proyectos de diseño se aplica esto? 

Por ejemplo, ahí hay un proyecto muy bonito para impulsar la digitalización en la gente senior, diseñando comunicaciones que ayudaran a romper las barreras que inicialmente pudieran tener, como la aversión a la ambigüedad o a la tangibilización del futuro, y generar un proceso mucho más amable para estas personas.

En programas de fidelización también estamos aplicándolo, porque en la concepción de esos programas entran muchas cuestiones personales y psicológicas. Lo mismo pasa con temas de experiencia del empleado, hay que entender las motivaciones y barreras de las personas si quieres generar nuevos comportamientos. Y aunque sea el ejemplo más típico, al diseñar una interfaz, algo que siempre analizamos es el marco de referencia y cómo utilizamos los diferentes mensajes para presentar un producto nuevo, impulsar la visibilidad de un producto concreto o ayudar a terminar un flujo complejo”.

Poniendo en práctica alguno de esos sesgos, como es la Peak –end Rule, sabrás que quien haya leído hasta el final, recordará sobre todo esta última frase… ¿es mucha presión? 

Ostras, es como decir que “ahora es cuando tienes que molar”. Mira, si hay algo que quiero transmitir es esto: como diseñadores, saber de Behavioral Economics no es algo opcional.

Datos que cuentan historias

Ana Asuero en una conferencia
Hay un hilo invisible que conecta todas las profesiones que, a lo largo de los años, ha ejercido Ana Asuero, que coordina nuestro Taller de Data Driven Design. Quizás sea porque es una persona “muy preguntona”, porque necesita entender los “porqués” de todo, pero Ana ha pasado del periodismo a la analítica de audiencias, a la planificación de medios y después, con el boom de internet, al product marketing y después a trabajar directamente en equipos de producto. Vamos, que con las métricas y los datos, está en su salsa.

Ahora eres responsable de producto en Bdeo.  Si tuvieras que explicar una semana de trabajo como CPO en un minuto, ¿cómo lo harías?

Uf, complicado. Pero lo intentamos. Creo que un buen CPO debe tener dos capacidades principales: la de hacer zoom-out y definir el roadmap y la estrategia a largo plazo del producto y capacidad de hacer zoom-in y meterse a ratos en el día a día para ser un “desatascador”. Por no darte la chapa mucho, te dejo este post que escribí hace poquito de cómo entiendo yo el rol de CPO. 

¿Y para todo eso, sirven los datos?

Me gusta pensar que los datos sirven fundamentalmente para dos cosas: primero, para tomar decisiones mejor fundamentadas: defender por qué vas a priorizar la funcionalidad A por encima de la B otra porque traerá más ingresos recurrentes mensuales , porque vas a deprecar la funcionalidad N porque nadie la ha usado, o porque vas a expandir tu propuesta de valor en el vertical Z porque es el que más revenue trae al negocio. 

Segundo, las métricas de uso de tu producto o servicio por tipo de perfil de cliente cuentan la historia de a qué tipo de gente enamora tu producto. 

Las métricas de stickiness hablan de quién es tu público más fiel o el que más necesita aquello que ofreces. Las métricas de penetración de cada funcionalidad cuentan la historia de qué partes de tu propuesta de valor son las que realmente interesan y te traen negocio, vs. aquellas otras que son una mera commoditie... 

¿Trabajar con datos te ha salvado alguna vez (que se pueda contar)?

Creo que pensar en que los datos “te salvan” de situaciones es un error. Quienes piensan en los datos como algo que te sirven para justificar estrategias, suelen ser quienes caen en la tentación de cocinar los números para que cuenten una historia a su favor. 

Los datos deben estar en tu ADN, formar parte de tu día a día… y a veces te contarán historias de cosas con las que has acertado… Pero en otras ocasiones te contarán historias de iniciativas en las que has fracasado estrepitosamente. Lo que está claro es que te salvan de tomar decisiones a ciegas. 

 Ahora que tomas el relevo en el Taller de Data Driven Design, un taller que lleva en marcha cinco años, ¿por qué crees que sigue siendo vigente?

Es un reto tremendo coger el relevo de alguien como Elena Pavón. Sin duda, Elena es uno de mis referentes en producto y da un poco de vértigo. Creo que un taller donde se enseñe a la gente a desarrollar la mentalidad adecuada para pensar en datos es muy necesario.

Hay muchos talleres donde se enseñan directamente herramientas de visualización de datos pero, tal como yo lo veo, de nada sirve saber pintar datos si no sabes formular las preguntas, definir qué datos necesitas pintar, para qué te van a servir o cómo y con qué objetivo te vas a apoyar en ellos. 

Para mi una mentalidad Data Driven para diseñadores o personas relacionadas con el producto no debe empezar por la herramienta ni por la táctica, debe empezar por la estrategia, por desarrollar la capacidad de saber qué preguntas hacer, qué cosas medir y con qué objetivos. 

Sin una estrategia, un propósito y un objetivo, un dato no te dice nada, no cuenta ninguna historia y no se convierte en nada accionable. 

El prototipado te da alas

¿Puede que Nieves Ábalos fuera una de las primeras personas en España que habló con Alexa? Apostamos por ello. Esta profesional de perfil multidisciplinar, Ingeniera informática por la Universidad de Granada, siempre ha estado interesada en la Inteligencia Artificial, las tecnologías del habla, las interfaces de voz y sus aplicaciones. Fundadora de Monoceros Labs, desde donde crea aplicaciones para Amazon Alexa y Google Assistant, es la profesora de nuestro Taller de Prototipado de Interfaces Conversacionales. 

Con ella hablamos de por qué este paso del proceso de diseño tiene tanta importancia en las interfaces de voz y chatbots, y por qué puede ayudar tanto a quienes tienen experiencia como a quienes dan sus primeros pasos en el mundo del diseño conversacional. 

El taller empieza por lo básico: cómo nos entienden y cómo nos responden las máquinas. ¿Qué es lo que más nos cuesta comprender a los humanos sobre cómo hablan las máquinas?

Lo que más nos cuesta es entender qué hay debajo de la máquina, los procesos, los algoritmos que hacen que nos entienda. 

En una primera experiencia con una de las interfaces de voz, lo habitual es precisamente que no nos entiendan. Una persona usuaria se pregunta qué es lo que estamos haciendo mal. Nosotras usamos ese punto de partida para entender los modelos sobre los que trabajamos y cuáles son las limitaciones de máquina: empezamos por ver qué falla, para luego pasar a lo que sí que funciona, porque como diseñadores de interfaces, nuestro nuestro objetivo es resolver con diseño las limitaciones que tiene la tecnología a día de hoy”.

 Hablaste por primera vez con Alexa hace seis años. ¿Qué te dijo? ¿Y cómo ha cambiado nuestra manera de usar las interfaces de voz desde entonces?

Es verdad que hace seis años que probé por primera vez ese asistente virtual, pero yo ya tenía un conocimiento previo: en mi proceso vital siempre he estado vinculada a las interfaces conversacionales o sistemas de diálogo: mi trabajo de final de carrera fue sobre un sistema que, mediante voz, simulaba encender o apagar electrodomésticos. Imagina mi sorpresa cuando descubrí que Alexa ya podía hacer eso y mucho más. 

Me sorprendió, por una parte, ver lo mucho que había avanzado la tecnología en tan poco tiempo. Y lo primero que hice fue analizar por qué no me entendía: por mi acento español en inglés, porque el ruido hacía que fallara el reconocimiento de voz, o porque no podía darme una respuesta porque no estaba en su conocimiento. Luego le puse a prueba, tratando de descubrir lo que sí podía hacer. 

Lo que fue revolucionario para nosotros fue que saliera Alexa, y Google Assistant, en español. Coincidió con el momento en el que empecé con mi empresa, Monoceros Labs, y desde entonces no hemos parado de desarrollar ideas propias y para clientes.  

El taller se enfoca en el proceso de prototipado. ¿Por qué es importante este proceso?

Lo primero sería decir que con el prototipado aprendes cuanto antes si el producto y la conversación funcionan o no. Es importante que esto ocurra pronto en el proceso: cuanto antes empieces a prototipar, antes validarás e iterarás.

Luego, es  valioso porque el sector digital está acostumbrado a ver y tocar cosas. Todo es tangible o visual, pero las aplicaciones de voz son muy abstractas. Un prototipo nos permite bajarlo a tierra, dar a conocer el concepto y contrastarlo, porque puede que dos personas estén pensando en soluciones distintas, aunque respondan al mismo problema.

Eso también es importante: podemos empezar a tener conversaciones con el cliente sobre diferentes aspectos, desde la personalidad al diseño sonoro. Son cosas que solo se aprecian mucho mejor en un prototipo y encaminar el producto en la dirección que debe de ir.

Otra cosa que puede aportar el prototipado es una exploración de los límites: de la tecnología, del propio producto, de los recursos, contenidos o información que hacen falta para ponerlo en marcha. 

 Con un prototipo, también podemos pasar rápidamente a validar con el usuario: esto va de tener conversaciones, y puede que la conversación en nuestra cabeza vaya por un camino, pero en la del usuario vaya por otro. De un vistazo nos da la medida de la envergadura o del alcance que eso podría construir.

¿Hay alguna vez que en la fase de prototipado haya cambiado el rumbo de un proyecto?

Sí, totalmente. Nos permite darnos cuenta de que la dinámica de una conversación no encaja con el producto, de que el usuario tarda demasiado en contestarnos porque hay mucha carga cognitiva en la pregunta, o que el enfoque no es el adecuado: quizás haga falta otros métodos de interacción (como el visual) como apoyo.

Pero no todo va de encontrar y solucionar problemas: hay momentos en los que al tangibilizar y jugar con la expresión sonora encuentras que esa idea que tenías, funciona. Y ahí es donde el prototipado te da alas.