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Cómo diseñar experimentos de negocio inteligentes | 
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| Los gerentes a menudo implementan nuevas ideas sin contar con evidencia que las apoyen. Actúan basados en su intuición y con frecuencia aprenden poco en el camino. Eso no tiene que ser así. Con la ayuda de software disponible e invirtiendo un poco en construir sus habilidades, los gerentes no necesitan de un PhD en estadísticas para basar sus decisiones en experimentos científicamente válidos.
Algunas empresas ricas en datos de transacciones – como Toronto-Dominion, Restaurantes CKE, eBay, y otra – prueban rutinariamente innovaciones muy lejos del área de Investigación y Desarrollo. A medida que las pruebas aleatorias se vuelven procedimiento estándar en ciertos ámbitos (como el análisis de sitios web), las empresas han aprendido a aplicarlos en otras áreas. Organizaciones completas que adoptan una cultura de “probar y aprender”, lograrán mejores beneficios.
Dicho esto, las empresas deben determinar cuando tiene sentido hacer pruebas formales. Generalmente, es más aplicable a decisiones tácticas (como escoger un nuevo formato de tienda) que a decisiones estratégicas (como decidir si adquirir una empresa). Las pruebas son útiles únicamente si los gerentes definen y miden el resultado deseado, y formulan hipótesis lógicas sobre cómo debe funcionar la intervención propuesta.
Para comenzar a incorporar más gerencia científica en su empresa, informe a los gerentes de todo nivel sobre los procesos de prueba utilizados en la organización. Un entendimiento compartido acerca de lo que constituye una prueba válida (y de cómo se relaciona con otros procesos) ayuda a los ejecutivos a establecer las expectativas, y a los innovadores a alcanzarlas.
El proceso siempre comienza con crear una hipótesis demostrable. Luego se diseñan los detalles de la prueba, lo que implica identificar los sitios o unidades que se probarán, seleccionar grupos de control, y definir situaciones de prueba y de control. Después de llevada a cabo la prueba por un período específico, los gerentes analizan los datos para determinar los resultados y las acciones apropiadas. Los resultados deben ir a una “biblioteca de aprendizaje”, de forma que otros se puedan beneficiar de ellos.
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Este es el resumen del artículo "Cómo diseñar experimentos de negocio inteligentes" publicado en Febrero 2009 en la revista Harvard Business Review.
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