Pensamiento lineal en un mundo no lineal

En resumen El problema La gente espera que las relaciones entre las variables y los resultados sean lineales. A menudo lo son: La cantidad de datos que contendrá un iPad aumenta al mismo ritmo que su capacidad de almacenamiento. Pero a menudo no lo son: El ahorro de tiempo que supone actualizar una conexión de banda ancha a Internet es cada vez menor a medida que aumenta la velocidad de descarga. El reto ¿Cómo superar la inclinación a pensar de forma lineal para no tomar malas decisiones empresariales cuando entran en juego fenómenos no lineales? La solución Primero necesita comprender cuatro tipos de relaciones no lineales y cómo el pensamiento lineal produce errores de juicio en estas situaciones. A continuación, puede utilizar la visualización de datos para ver si las relaciones en su entorno son no lineales y de qué manera, lo que le ayudará a tomar decisiones que maximicen el resultado deseado. Póngase a prueba con este problema de palabras: Imagine que es responsable de la flota de coches de su empresa. Usted gestiona dos modelos, un todoterreno que rinde 10 millas por galón y un sedán que rinde 20. La flota tiene el mismo número de cada uno, y todos los coches recorren 10.000 millas al año. Usted dispone de capital suficiente para sustituir uno de los modelos por vehículos más eficientes en el consumo de combustible para reducir los costes operativos y ayudar a cumplir los objetivos de sostenibilidad. ¿Qué actualización es mejor? A. Sustituir los vehículos de 10 MPG por vehículos de 20 MPG B. Sustituir los vehículos de 20 MPG por vehículos de 50 MPG Intuitivamente, la opción B parece más impresionante: un aumento de 30 MPG es mucho mayor que uno de 10 MPG. Y el porcentaje de aumento también es mayor. Pero B no es la mejor opción. De hecho, ni siquiera está cerca. Comparemos. GALONES UTILIZADOS POR 10.000 MILLAS ACTUAL DESPUÉS DE LA ACTUALIZACIÓN AHORRO A. 1.000 (@10 MPG) 500 (@20 MPG) 500 B. 500 (@20 MPG) 200 (@50 MPG) 300 ¿Es esto sorprendente? Para muchos de nosotros, lo es. Eso es porque en nuestras mentes la relación entre las MPG y el consumo de combustible es más simple de lo que realmente es. Tendemos a pensar que es lineal y que tiene este aspecto: Pero ese gráfico es incorrecto. El consumo de gasolina no es una función lineal de las MPG. Cuando se hacen las cuentas, la relación en realidad tiene este aspecto: Y cuando disecciona la curva para mostrar cada escenario de mejora, queda claro cuánto más eficaz es sustituir los coches de 10 MPG. Sorprendentemente, mejorar la eficiencia del combustible de 20 a 100 MPG seguiría sin ahorrar tanta gasolina como mejorar de 10 a 20 MPG. Pero elegir la mejora de menor kilometraje sigue siendo contraintuitivo, incluso ante la evidencia visual. Simplemente, no parece lo correcto. Si todavía le cuesta entenderlo, no es culpa suya. Décadas de investigación en psicología cognitiva demuestran que a la mente humana le cuesta entender las relaciones no lineales. Nuestro cerebro quiere hacer simples líneas rectas. En muchas situaciones, ese tipo de pensamiento nos sirve bien: Si puede almacenar 50 libros en una estantería, puede almacenar 100 libros si añade otra estantería, y 150 libros si añade otra más. Del mismo modo, si el precio del café es de 2 $, puede comprar cinco cafés con 10 $, 10 cafés con 20 $ y 15 cafés con 30 $. Pero en los negocios hay muchas relaciones altamente no lineales, y tenemos que reconocer cuándo están en juego. Esto es cierto tanto para los generalistas como para los especialistas, porque incluso los expertos que son conscientes de la no linealidad en sus campos pueden no tenerla en cuenta y, en su lugar, confiar en su instinto. Pero cuando la gente hace eso, a menudo acaba tomando malas decisiones. El sesgo lineal en la práctica Hemos visto a consumidores y empresas ser víctimas del sesgo lineal en numerosos escenarios del mundo real. Uno habitual se refiere a un importante objetivo empresarial: los beneficios. Tres factores principales afectan a los beneficios: los costes, el volumen y el precio. Un cambio en uno de ellos a menudo requiere actuar sobre los otros para mantener los beneficios. Por ejemplo, el aumento de los costes debe compensarse con un aumento del precio o del volumen. Y si se reduce el precio, se necesitan costes más bajos o volúmenes más altos para evitar que caigan los beneficios. Por desgracia, las intuiciones de los directivos sobre las relaciones entre estas palancas de beneficios no siempre son buenas. Durante años, los expertos han aconsejado a las empresas que los cambios en el precio afectan más a los beneficios que los cambios en el volumen o los costes. Sin embargo, a menudo los directivos se centran demasiado en el volumen y los costes en lugar de acertar con el precio. ¿Por qué? Porque los grandes aumentos de volumen que ven tras reducir los precios son muy emocionantes. De lo que la gente no se da cuenta es de lo grandes que tienen que ser esos aumentos para mantener los beneficios, sobre todo cuando los márgenes son bajos. Imagine que gestiona una marca de toallitas de papel. Se venden a 50 céntimos el rollo, y el coste marginal de producir un rollo es de 15 céntimos. Recientemente ha realizado dos promociones de precios. He aquí cómo se comparan: NORMAL PROMOCIÓN A: 20% DE DESCUENTO PROMOCIÓN B: 40% DE DESCUENTO PRECIO/ROLLO 50¢ 40¢ 30¢ VENTAS 1,000 1,200 (+20%) 1,800 (+80%) Intuitivamente, B parece más impresionante: un aumento del 80% en el volumen para una disminución del 40% en el precio parece mucho más rentable que un aumento del 20% en el volumen para una reducción del 20% en el precio. Pero ya habrá adivinado que B no es la estrategia más rentable. De hecho, ambas promociones disminuyen los beneficios, pero el impacto negativo de B es mucho mayor que el de A. He aquí los beneficios en cada escenario: NORMAL PROMOCIÓN A: 20% DE DESCUENTO PROMOCIÓN B: 40% DE DESCUENTO PRECIO/ROLLO 50¢ 40¢ 30¢ VENTAS 1,000 1,200 (+20%) 1,800 (+80%) BENEFICIO 35¢ 25¢ 15¢ BENEFICIO $350 $300 $270 Aunque la promoción B casi duplicó las ventas, los beneficios cayeron casi un 25%. Para mantener el beneficio habitual de 350 $ durante la rebaja del 40%, tendría que vender más de 2.300 unidades, un aumento del 133%. La curva tiene este aspecto: El fenómeno no lineal también se extiende a los intangibles, como la actitud de los consumidores. Tomemos el ejemplo de los consumidores y la sostenibilidad. Con frecuencia oímos a los ejecutivos quejarse de que, aunque la gente dice preocuparse por el medio ambiente, no está dispuesta a pagar más por productos ecológicos. Los análisis cuantitativos lo confirman. Una encuesta realizada por la National Geographic Society y GlobeScan revela que, en 18 países, la preocupación por los problemas medioambientales ha aumentado notablemente con el tiempo, pero el comportamiento de los consumidores ha cambiado mucho más lentamente. Aunque casi todos los consumidores encuestados están de acuerdo en que la producción y el consumo de alimentos deberían ser más sostenibles, pocos de ellos modifican sus hábitos para apoyar ese objetivo. ¿Qué ocurre? Resulta que la relación entre lo que los consumidores dicen que les importa y sus acciones suele ser muy poco lineal. Pero los directivos suelen creer que las herramientas cuantitativas clásicas, como las encuestas que utilizan escalas de importancia de 1 a 5, predecirán el comportamiento de forma lineal. En realidad, la investigación muestra poca o ninguna diferencia de comportamiento entre los consumidores que, en una escala de cinco puntos, dan a su preocupación medioambiental la calificación más baja, 1, y los consumidores que la califican con un 4. Pero la diferencia entre los 4 y los 5 es enorme. El comportamiento se corresponde con las actitudes en una curva, no en una línea recta. Las empresas no suelen tener en cuenta este patrón, en parte porque se centran en los promedios. Las medias enmascaran la no linealidad y conducen a errores de predicción. Por ejemplo, supongamos que una empresa realiza una encuesta sobre sostenibilidad entre dos de sus segmentos objetivo. Todos los consumidores de un segmento puntúan su preocupación por el medio ambiente con un 4, mientras que el 50% de los consumidores del otro segmento la puntúan con un 3 y el 50% con un 5. El nivel medio de preocupación es el mismo para los dos segmentos, pero las personas del segundo segmento son en general mucho más propensas a comprar productos ecológicos. Esto se debe a que es mucho más probable que un cliente con una puntuación de 5 tome decisiones ecológicas que un cliente con una puntuación de 4, mientras que no es más probable que lo haga un cliente con una puntuación de 4 que uno con una puntuación de 3. La relación no lineal entre actitudes y comportamiento aparece repetidamente en ámbitos importantes, como la preocupación de los consumidores por la privacidad. Una encuesta a gran escala realizada en los Países Bajos, por ejemplo, reveló que había poca diferencia en el número de tarjetas de programas de fidelización que llevaban los consumidores que decían estar bastante preocupados frente a los que sólo estaban poco preocupados por la privacidad. ¿Cómo es posible que la gente dijera estar preocupada por la privacidad pero luego accediera a inscribirse en programas de fidelización que requieren la divulgación de información personal sensible? De nuevo, porque sólo las personas que dicen estar extremadamente preocupadas por la privacidad toman medidas significativas para protegerla, mientras que la mayoría de los demás, independientemente de su grado de preocupación, no ajustan su comportamiento. La conciencia de las relaciones no lineales también es importante a la hora de elegir las métricas de rendimiento. Por ejemplo, para evaluar la eficacia de su gestión de inventarios, algunas empresas hacen un seguimiento de los días de suministro, o el número de días que los productos se mantienen en inventario, mientras que otras empresas hacen un seguimiento del número de veces que su inventario se da la vuelta anualmente. La mayoría de los directivos no saben por qué su empresa utiliza una métrica y no la otra. Pero la elección puede tener consecuencias imprevistas, por ejemplo, en la motivación de los empleados. Supongamos que una empresa fue capaz de reducir los días de suministro de 12 a seis y que, con una investigación adicional, podría reducir aún más los días de suministro a cuatro. Esto es lo mismo que decir que el índice de rotación del inventario podría aumentar de 30 veces al año a 60 veces al año y que podría aumentar de nuevo a 90 veces al año. Pero los empleados están mucho más motivados para lograr mejoras si la empresa hace un seguimiento de la rotación en lugar de los días de suministro, según demuestra una investigación de Tobias Stangl y Ulrich Thonemann, de la Universidad de Colonia. Esto se debe a que parecen obtener rendimientos decrecientes de sus esfuerzos cuando mejoran la métrica de días de suministro, pero rendimientos constantes cuando mejoran la métrica de rotación. Otras áreas en las que las empresas pueden elegir diferentes métricas son el almacenamiento (tiempo de preparación de pedidos frente a tasa de preparación de pedidos), la producción (tiempo de producción frente a tasa de producción) y el control de calidad (tiempo entre fallos frente a tasa de fallos). La no linealidad nos rodea. Exploremos ahora las formas que adopta. Los cuatro tipos de relaciones no lineales La mejor forma de entender los patrones no lineales es verlos. Existen cuatro tipos. Aumentan gradualmente y luego suben de forma más pronunciada. Supongamos que una empresa tiene dos segmentos de clientes que tienen ambos márgenes de contribución anuales de 100 dólares. El segmento A tiene una tasa de retención del 20% mientras que el segmento B tiene una del 60%. La mayoría de los directivos creen que apenas influye en el resultado final qué segmento de retención aumentan. En todo caso, a la mayoría le parece más atractivo duplicar la tasa de retención del más débil que aumentar la del más fuerte en, digamos, un tercio. Los directivos subestiman los beneficios de los pequeños aumentos de las tasas de retención altas. Pero el valor del ciclo de vida del cliente es una función no lineal de la tasa de retención, como verá cuando aplique la fórmula para calcular el CLV: Cuando la tasa de retención aumenta del 20% al 40%, el CLV sube unos 35 $ (suponiendo una tasa de descuento del 10% para ajustar los beneficios futuros a su valor actual), pero cuando la tasa de retención aumenta del 60% al 80%, el CLV sube unos 147 $. A medida que aumentan las tasas de retención, el valor vitalicio del cliente aumenta gradualmente al principio y luego se dispara de repente. La mayoría de las empresas se centran en identificar a los clientes con más probabilidades de desertar y luego se dirigen a ellos con programas de marketing. Sin embargo, suele ser más rentable centrarse en los clientes que tienen más probabilidades de quedarse. El pensamiento lineal lleva a los directivos a subestimar los beneficios de los pequeños aumentos para conseguir altas tasas de retención. Disminuyen gradualmente y luego caen con rapidez. El ejemplo clásico de esto puede verse en las hipotecas. Los propietarios se sorprenden a menudo por la lentitud con la que van reduciendo su deuda durante los primeros años de vigencia del préstamo. Pero en una hipoteca con un tipo de interés fijo y un plazo fijo, al principio una parte menor de cada pago se destina al principal. El principal no disminuye linealmente. En un préstamo de 165.000 $ a 30 años con un tipo de interés del 4,5%, el saldo sólo disminuye en unos 15.000 $ durante los primeros cinco años. Para el año 25, el saldo habrá descendido por debajo de los 45.000 $. Así pues, el propietario pagará menos del 10% del capital en el primer 16% del plazo del préstamo, pero más de una cuarta parte en el último 16%. Debido a que su pensamiento lineal les induce a error en este contexto, los pagadores de hipotecas a menudo se sorprenden cuando venden una propiedad al cabo de unos años (y pagan los gastos de corretaje) y sólo tienen unas pequeñas ganancias netas para demostrarlo. Sube rápidamente y luego disminuye. Vender más cantidad de un producto permite a las empresas lograr economías de escala e impulsar el beneficio por unidad, una métrica utilizada a menudo para medir la eficiencia de una empresa. Los ejecutivos utilizan esta fórmula para calcular el beneficio por unidad: Supongamos que una empresa vende 100.000 widgets al año a 2 $ el widget, y que producir esos widgets cuesta 100.000 $: 50.000 $ en costes fijos y 50 céntimos en costes variables unitarios. El beneficio por unidad es de 1 $. La empresa puede aumentar el beneficio por unidad produciendo y vendiendo más widgets, porque repartirá los costes fijos entre más unidades. Si duplica el número de widgets vendidos a 200.000, el beneficio por unidad aumentará a 1,25 $ (suponiendo que los costes variables unitarios sigan siendo los mismos). Ese atractivo aumento podría tentarle a pensar que el beneficio por unidad se disparará si aumenta las ventas de 100.000 a 800.000 unidades. Pero no es así. Si la empresa duplica las ventas de widgets de 400.000 a 800.000 (lo que es mucho más difícil de hacer que pasar de 100.000 a 200.000), el beneficio por unidad sólo aumenta unos 6 céntimos. Los directivos se centran mucho en los beneficios de las economías de escala y el crecimiento. Sin embargo, el pensamiento lineal puede llevarles a sobrestimar el volumen como motor del beneficio y subestimar así otros motores de mayor impacto, como el precio. Caída brusca, luego gradual. Las empresas suelen basar la evaluación de las inversiones en el periodo de amortización, es decir, el tiempo necesario para recuperar los costes. Obviamente, los reembolsos más cortos son más favorables. Supongamos que tiene dos proyectos para financiar. El proyecto A tiene un periodo de amortización de dos años, y el proyecto B uno de cuatro años. Ambos equipos creen que pueden reducir su periodo de amortización a la mitad. Es posible que muchos directivos encuentren más atractivo el proyecto B porque se ahorrarán dos años, el doble de lo que se ahorrarían con el A. La dirección de la empresa, sin embargo, puede que en última instancia se preocupe más por el rendimiento de la inversión que por el tiempo hasta alcanzar el punto de equilibrio. Un payback de un año tiene una tasa de rendimiento anual (ARR) del 100%. Un payback de dos años arroja uno del 50%, una diferencia de 50 puntos. Una amortización de cuatro años produce una del 25%, una diferencia de 25 puntos. Así pues, a medida que aumenta el periodo de amortización, el ARR desciende bruscamente al principio y luego más lentamente. Si su objetivo es lograr una mayor ARR, reducir a la mitad el periodo de amortización del proyecto A es una mejor opción. Los gestores que comparan carteras de proyectos de tamaño similar también pueden sorprenderse al saber que la rentabilidad de la inversión es mayor en una que contiene un proyecto con un plazo de amortización de un año y otro con un plazo de amortización de cuatro años que en una cartera que contiene dos proyectos que se espera que se amorticen en dos años. Deben tener cuidado de no subestimar el efecto que tendrán en la ARR las disminuciones de los periodos de amortización relativamente cortos. Cómo limitar las trampas del sesgo lineal Mientras haya personas empleadas como gestores, los sesgos que están cableados en el cerebro humano afectarán a la calidad de las decisiones empresariales. No obstante, es posible minimizar los escollos del pensamiento lineal. Paso 1: Aumentar la concienciación sobre el sesgo lineal. Los programas de MBA deberían advertir explícitamente a los futuros directivos sobre este fenómeno y enseñarles formas de afrontarlo. Las empresas también pueden emprender iniciativas para educar a los empleados presentándoles, por ejemplo, rompecabezas que impliquen relaciones no lineales. Según nuestra experiencia, la gente encuentra este tipo de ejercicios atractivos y reveladores. Ponga a prueba su aptitud no lineal Haga este test para ver si es capaz de tomar las mejores decisiones. 1) ¿En qué escenario consume más pizza? A. Se come una pizza de 12 pulgadas. B. Se come dos pizzas de 8 pulgadas. 2) A menudo se aconseja a las empresas que se centren en los clientes con mayor valor vitalicio. Suponga que sus analistas segmentan su base de clientes por deciles de valor vitalicio (donde el decil 1 es el más valioso). ¿Cuáles son los valores de los dos segmentos que probablemente más se aproximen? A. Los deciles 1 y 2. B. Deciles 3 y 8. 3) Su empresa tiene dos fábricas. Suponiendo que las fábricas funcionen 24 horas al día, 7 días a la semana, ¿qué le proporcionaría el mayor incremento en el número de productos fabricados al año? A. Aumentar la productividad de la primera fábrica de 100 a 120 productos por hora. B. Aumentar la productividad de la segunda fábrica de 130 a 140 productos por hora. 4) Está tratando de averiguar lo dispuestos que están los hombres y las mujeres a pagar por un nuevo producto. Hasta ahora, ha encuestado a 20 hombres y 50 mujeres. ¿Qué opción aumentaría más la precisión de sus estimaciones? A. Encuestar a cinco mujeres más y a 30 hombres más. B. Encuestar a 100 mujeres más y a cinco hombres más. 5) ¿Cuál de estos dos viajeros de negocios aumenta más el tiempo que pasa en el aire? A. El primer viajero aumenta las millas voladas de 20.000 a 40.000 al año. B. El segundo viajero aumenta las millas voladas de 50.000 a 60.000 al año. 6) Supongamos que su objetivo principal es aumentar el tráfico a la página web de su empresa. ¿Cuál de las siguientes opciones debería llevar a cabo? A. Aumentar su clasificación de búsqueda orgánica para una palabra clave del décimo al cuarto puesto. B. Aumentar su ranking de búsqueda orgánica para una palabra clave del cuarto al segundo Respuestas a las preguntas 1) A. La fórmula del área dentro de un círculo es π(r2). En el escenario A consumiría 113 pulgadas cuadradas de pizza; en el escenario B consumiría 101 pulgadas cuadradas de pizza. 2) B. La mayoría de las empresas se beneficiarían de utilizar una estrategia de segmentación más fina para sus clientes más rentables que para sus clientes menos rentables. Por ejemplo, una empresa podría agrupar los deciles del 4 al 10 en un segmento, pero separar el primer decil en dos segmentos. 3) R. La relación entre el número de productos fabricados por hora y la producción anual es lineal, por lo que pasar de 100 a 120 productos por hora aumentará la producción anual el doble de lo que lo hará pasar de 130 a 140. 4) R. La precisión estadística de una estimación se dispara rápidamente y luego disminuye lentamente con el tamaño de la muestra. El beneficio de aumentar los tamaños de muestra más grandes suele ser mucho menor que el beneficio de aumentar los tamaños de muestra más pequeños. 5) A. El tiempo de viaje es una función lineal de la distancia recorrida, por lo que 20.000 millas adicionales supondrán más tiempo en el aire que 10.000 millas adicionales. 6) B. La relación entre el ranking de búsqueda orgánica y los clics es no lineal. La diferencia de tráfico es muy grande entre las primeras posiciones, pero mucho menor más abajo en los resultados de búsqueda. Ya se están realizando esfuerzos educativos más amplios en varios campos. Uno de ellos es Ocean Tipping Points, una iniciativa que pretende que la gente sea más sensible a las relaciones no lineales en los ecosistemas marinos. Los científicos y los gestores asumen a menudo que la relación entre un factor de estrés (como la pesca) y una respuesta ecológica (un descenso de la población de peces) es lineal. Sin embargo, un pequeño cambio en un factor estresante provoca a veces daños desproporcionadamente grandes: Una población de peces puede colapsarse tras un pequeño aumento de la pesca. El objetivo del proyecto es identificar los puntos de inflexión relevantes en la ecología oceánica para ayudar a mejorar la gestión de los recursos naturales. Paso 2: Centrarse en los resultados, no en los indicadores. Una de las tareas más importantes de la alta dirección es establecer la dirección y los incentivos de la organización. Pero con frecuencia, los resultados deseados están muy alejados de las decisiones empresariales cotidianas, por lo que las empresas identifican los indicadores intermedios relevantes y crean incentivos para maximizarlos. Para aumentar las ventas, por ejemplo, muchas empresas intentan mejorar el posicionamiento de sus sitios web en los resultados de búsqueda orgánica. El problema es que estas métricas intermedias pueden convertirse en el fin más que en el medio, un fenómeno que los académicos llaman "maximización del medio". Eso augura problemas si una métrica y el resultado no tienen una relación lineal, como es el caso de la posición en la búsqueda orgánica y las ventas. Cuando una posición de búsqueda baja, las ventas disminuyen rápidamente al principio y luego de forma más gradual: El impacto en las ventas es mucho mayor cuando un sitio cae de la primera a la segunda posición en los resultados de búsqueda que cuando cae de la 20ª a la 25ª posición. Otras veces, un único indicador puede utilizarse para predecir múltiples resultados, y eso puede confundir a la gente y llevarla por mal camino. Tomemos las tasas anuales de rentabilidad, que puede tener en cuenta un gestor que quiera maximizar el valor futuro de una inversión. Si traza la relación entre la TMAR de los productos de inversión y sus rendimientos totales acumulados, verá que a medida que aumenta la TMAR, los rendimientos totales aumentan gradualmente y luego se disparan de repente. Otro gestor puede desear minimizar el tiempo que se tarda en alcanzar un objetivo de inversión concreto. Aquí la relación es la inversa: A medida que aumenta la ARR, el tiempo que se tarda en alcanzar un objetivo cae bruscamente al principio y luego disminuye gradualmente. Dado que la ARR está relacionada con múltiples resultados de diferentes maneras no lineales, la gente suele subestimar o sobrestimar su efecto. Un gestor que quiera maximizar los rendimientos globales puede preocuparse mucho por un cambio en la tasa del 0,30% al 0,70% pero ser insensible a un cambio del 6,4% al 6,6%. De hecho, aumentar un tipo de rendimiento bajo tiene un efecto mucho menor en los rendimientos futuros acumulados que aumentar un tipo alto. Por el contrario, un gestor centrado en minimizar el tiempo que se tarda en alcanzar un objetivo de inversión puede decidir asumir un riesgo adicional para aumentar los rendimientos del 6,3% al 6,7% pero ser insensible a un cambio del 0,40% al 0,60%. En este caso, el efecto de aumentar un tipo de interés alto sobre el tiempo necesario para completar un objetivo de ahorro es mucho menor que el efecto de aumentar un tipo de interés bajo. Paso 3: Descubra el tipo de no linealidad con el que está tratando. Como ya señalaron Thomas Jones y W. Earl Sasser Jr. en HBR en 1995 (véase"Por qué desertan los clientes satisfechos"), la relación entre los índices de satisfacción de los clientes y su retención suele ser no lineal, pero de formas que varían según el sector. En las industrias muy competitivas, como la automovilística, la retención aumenta gradualmente y luego sube de forma pronunciada a medida que aumentan los índices de satisfacción. En las industrias no competitivas, la retención se dispara rápidamente y luego se nivela. En ambas situaciones, el pensamiento lineal conducirá a errores. Si la industria es competitiva, los directivos sobrestimarán el beneficio de aumentar la satisfacción de los clientes completamente insatisfechos. Si la industria no es competitiva, los directivos sobrestimarán el beneficio de aumentar la satisfacción de los clientes ya satisfechos. La cuestión es que los directivos deben evitar hacer generalizaciones sobre las relaciones no lineales entre contextos y trabajar para comprender la causa y el efecto en su situación específica. Los experimentos de campo son una forma cada vez más popular de hacerlo. (Véase el artículo de HBR de 2011 de Eric T. Anderson y Duncan Simester "A Step-by-Step Guide to Smart Business Experiments"). Al diseñarlos, los directivos deben asegurarse de tener en cuenta la no linealidad. Por ejemplo, mucha gente intenta medir el impacto del precio en las ventas ofreciendo un producto a un precio bajo (condición A en el gráfico siguiente) y a un precio alto (condición B) y midiendo después las diferencias en las ventas. Pero probar dos precios no revelará relaciones no lineales. Necesita utilizar al menos tres niveles de precios -bajo, medio (condición C) y alto- para hacerse una idea de ellas. Paso 4: Mapee la no linealidad siempre que pueda. Además de proporcionar la formación adecuada, las empresas pueden crear sistemas de apoyo que adviertan a los directivos cuando puedan estar tomando malas decisiones debido a la inclinación a pensar de forma lineal. En el mejor de los casos, los algoritmos y la inteligencia artificial podrían identificar las situaciones en las que es probable que se produzca ese sesgo y, a continuación, ofrecer información para contrarrestarlo. Por supuesto, aunque los avances en IA hacen esto posible en entornos formales, no pueden dar cuenta de las decisiones que tienen lugar fuera de línea y en las conversaciones. Y construir tales sistemas podría consumir mucho tiempo y dinero. Una técnica de baja tecnología pero muy eficaz para luchar contra el sesgo lineal es la visualización de datos. Como habrá notado en este artículo, siempre que hemos querido que entendiera algún sesgo lineal, le hemos mostrado las relaciones no lineales. Son mucho más fáciles de comprender cuando se trazan en un gráfico que cuando se describen en una lista de estadísticas. Una representación visual también le ayuda a ver los puntos umbral en los que los resultados cambian drásticamente y le da una buena idea del grado de no linealidad en juego. Colocar gráficos de relaciones no lineales en los cuadros de mando e incluso trazarlos en escenarios "hipotéticos" hará que los directivos se familiaricen más con la no linealidad y, por tanto, será más probable que la comprueben antes de tomar decisiones. La visualización también es una buena herramienta para las empresas interesadas en ayudar a los clientes a tomar buenas decisiones. Por ejemplo, para que los conductores sean conscientes del poco tiempo que ahorran acelerando cuando ya viajan a gran velocidad, se podría añadir una indicación visual del ahorro de tiempo en los salpicaderos de los coches. Una forma de hacerlo es con lo que Eyal Pe'er y Eyal Gamliel llaman un "paceómetro", que muestra cuántos minutos se tarda en recorrer 16 kilómetros. Sorprenderá a la mayoría de los conductores que pasar de 40 a 65 le ahorrará unos seis minutos por cada 10 millas, pero pasar de 65 a 90 sólo le ahorrará unos dos minutos y medio, a pesar de que en ambos casos está aumentando su velocidad 25 millas por hora. Implicaciones para los profesionales del marketing Una piedra angular del marketing moderno es la idea de que centrándose más en los beneficios para el consumidor que en los atributos del producto, se puede vender más. Apple, por ejemplo, se dio cuenta de que la gente percibiría más atractivo un reproductor MP3 que le proporcionara "1.000 canciones en el bolsillo" que uno con una "capacidad de almacenamiento interno de 5 GB". Nuestro marco, sin embargo, pone de relieve el hecho de que en muchas situaciones las empresas se benefician realmente de la promoción de atributos en lugar de beneficios. Se aprovechan de la tendencia de los consumidores a suponer que la relación entre atributos y beneficios es lineal. Y no siempre es así. Podemos enumerar cualquier número de casos en los que mostrar a los clientes los beneficios reales revelaría dónde pueden estar gastando de más y probablemente cambiaría su comportamiento de compra: las páginas por minuto de la impresora, los puntos en los programas de fidelización y el factor de protección solar, por nombrar sólo algunos. Las ampliaciones de capacidad son otro buen ejemplo. Nuestra investigación muestra que las conexiones a Internet tienen un precio lineal: Los consumidores pagan lo mismo por los aumentos de velocidad desde una base baja y desde una base alta. Pero la relación entre la velocidad y el tiempo de descarga no es lineal. A medida que aumenta la velocidad de descarga, el tiempo de descarga disminuye rápidamente al principio y luego de forma gradual. Aumentar de cinco a 25 megabits por segundo supondrá un ahorro de tiempo de 21 minutos por gigabyte, mientras que el aumento de 25 a 100 Mbps compra sólo cuatro minutos. Cuando los consumidores vean las ganancias reales de aumentar su velocidad a 100 Mbps, es posible que prefieran una conexión a Internet más barata y lenta. Por supuesto, explotar deliberadamente las percepciones erróneas de los consumidores sobre las relaciones atributo-beneficio es una estrategia de marketing cuestionable. En general, se considera poco ético que las empresas se aprovechen de la ignorancia de los clientes. Salvar a los consumidores del sesgo lineal Los debates sobre las prácticas comerciales engañosas y el bienestar de los consumidores suelen centrarse en la vulnerabilidad de determinados segmentos, como los niños o los ancianos. Pero con el sesgo lineal, todos somos vulnerables. En su libro de 2008 Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness, Richard Thaler y Cass Sunstein sostienen que los directivos y los responsables políticos son los arquitectos de los entornos en los que los consumidores toman decisiones. Cuando éstos están bien diseñados, los consumidores pueden tomar mejores decisiones para sí mismos y para la sociedad. Los gobiernos y los grupos de defensa de los consumidores han empezado a presionar para que se adopten métricas de rendimiento estándar que permitan a los consumidores hacer comparaciones "manzanas con manzanas" entre las ofertas. Desgraciadamente, las métricas se adoptan a menudo directamente de la ingeniería sin explicaciones de cómo se traducen en beneficios para el producto. Por ejemplo, los principales fabricantes de impresoras incluyen todos páginas por minuto (PPM), la norma ISO para la velocidad de impresión, en la información de sus productos. Pero el ahorro de tiempo no aumenta de forma lineal a medida que aumentan las PPM, sino que se reduce en el extremo superior del espectro de las PPM. Las métricas estandarizadas son útiles: Facilitan la comparación de productos, y eso debería beneficiar en última instancia a los consumidores. Pero cuando los consumidores hacen suposiciones lineales sobre tales métricas, su gasto puede ser subóptimo. A los clientes, al final, no les importan las métricas; les importan cosas como cuánto tiempo o dinero están ahorrando realmente. Podemos proporcionarles esos datos y ayudarles a tomar decisiones más informadas. CONCLUSIÓN En los últimos años, varias profesiones, como los ecologistas, los fisiólogos y los médicos, han empezado a tener en cuenta de forma rutinaria las relaciones no lineales en su toma de decisiones. Pero la no linealidad es tan frecuente en el mundo empresarial como en cualquier otro. Es hora de que los profesionales de la gestión se unan a estas otras disciplinas en el desarrollo de una mayor conciencia de las trampas del pensamiento lineal en un mundo no lineal. Esto aumentará su capacidad de elegir sabiamente -y de ayudar a las personas que les rodean a tomar buenas decisiones también.

Pensamiento lineal en un mundo no lineal

Resumen.

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