En los últimos tiempos ha habido una corriente en el debate público que propone el uso de datos para argumentar las posiciones defendidas. El propósito inicial era someter al escrutinio de la evidencia muchas de las tesis defendidas en múltiples áreas como economía o finanzas, tal y como se hace en algunas ciencias físicas. Y de forma errónea muchas personas han trasladado esta simplificación de forma peligrosa a otros ámbitos, donde la comparativa de datos y su contexto varía de forma decisiva. Esto es aprovechado por los manipuladores de la opinión pública para defender algunas de sus posiciones, en muchas ocasiones a sabiendas del engaño que se está produciendo. ¿A quién se le ocurre argumentar contra determinados datos presentados? El sueño de todo demagogo, sus ideas no pueden ser rebatidas.
Un ejemplo muy claro son aquellos que le dan valor a las encuestas de valoración de los candidatos de los partidos políticos en España, donde a menudo los candidatos mejor valorados corresponden a los partidos políticos menos votados. A veces el ganador está entre los peores valorados. Ocurre que nada tiene que ver la cuestión de otorgar una puntuación de 1 a 10 a un candidato con la decisión de qué partido votar, son situaciones totalmente diferentes y el votante puede odiar con todas sus fuerzas al candidato pero aún así considerar que es la opción menos mala. No extraña entonces que una gran parte del esfuerzo de las campañas electorales consiste más en resaltar “lo malo del adversario” que en defender un proyecto propio.
Y en el mundo de los negocios surgen situaciones con este paralelismo. Veamos el caso de Cocacola frente a Pepsi en los años 80, donde la primera perdía en las catas a ciegas organizadas en Estados Unidos mientras que seguía dominando en ventas. Entonces, la directiva de Cocacola se propuso modificar el producto para que ganase en las catas para después lanzarlo al mercado:
This was the genesis of what came to be known as New Coke. Coke’s scientists went back and tinkered with the fabled secret formula to make it a little lighter and sweeter—more like Pepsi. Immediately Coke’s market researchers noticed an improvement. In blind tastes of some of the early prototypes, Coke pulled even with Pepsi. They tinkered some more. In September of 1984, they went back out and tested what would end up as the final version of New Coke. They rounded up not just thousands but hundreds of thousands of consumers all across North America, and in head-to-head blind taste tests, New Coke beat Pepsi by 6 to 8 percentage points. Coca-Cola executives were elated. The new drink was given the green light. In the press conference announcing the launch of New Coke, the company’s CEO, Roberto C. Goizueta, called the new product “the surest move the company’s ever made,” and there seemed little reason to doubt what he said. Consumers, in the simplest and most direct manner imaginable, had been asked for their reaction, and they had said they didn’t much like the old Coke but they very much liked the new Coke. How could New Coke fail?
But it did. It was a disaster. Coke drinkers rose up in outrage against New Coke. There were protests around the country. Coke was plunged into crisis, and just a few months later, the company was forced to bring back the original formula as Classic Coke—at which point, sales of New Coke virtually disappeared. The predicted success of New Coke never materialized. But there was an even bigger surprise. The seemingly inexorable rise of Pepsi—which had also been so clearly signaled by market research—never materialized either. For the last twenty years, Coke has gone head-to-head with Pepsi with a product that taste tests say is inferior, and Coke is still the number one soft drink in the world. The story of New Coke, in other words, is a really good illustration of how complicated it is to find out what people really think.
Este fue el comienzo de lo que llegó a denominarse como la “Nueva Cocacola”. Los científicos de Cocacola volvieron y probaron con la misteriosa fórmula secreta de la compañía para hacerla un poco más suave y dulce como Pepsi. Inmediatamente los investigadores notaron una mejora. En las catas a ciegas de algunos de los primeros prototipos, Cocacola llegó a empatar con Pepsi. Siguieron probando. En septiembre de 1984, volvieron y testearon lo que terminaría siendo la versión final de la Nueva Cocacola. No solo reunieron miles, sino cientos de miles de consumidores por toda Norteamérica, y en la cata a ciegas frente a Pepsi Nueva Cocacola ganó por una horquilla de 6 y 8 puntos porcentuales. Los ejecutivos de Cocacola estaban entusiasmados. La nueva bebida tenía la luz verde. En la nota de prensa anunciando el lanzamiento de Nueva Cocacola, el CEO de la compañía Roberto C. Goizueta consideró al nuevo producto como “el movimiento más seguro que ha hecho la compañía en toda su historia”, y parecía haber pocas razones para dudar sobre esta idea. Los consumidores, que fueron encuestados en la forma más simple y directa, habían dejado claro que no les gustaba demasiado la antigua Cocacola pero sí la nueva. ¿Cómo podía Nueva Cocacola fallar?
Pues así fue. Fue un completo desastre. Los bebedores de Cocacola se levantaron contra la compañía y mostraron su enfado contra Nueva Cocacola. Hubo protestas a lo largo de todo el país. Cocacola entró una crisis importante, y tan solo unos meses después la compañía fue obligada a traer de nuevo la fórmula original como Cocacola clásica, punto en el cual las ventas de Nueva Cocacola prácticamente desaparecieron. El esperado éxito de Nueva Cocacola nunca se materializó. Pero hubo una sorpresa aún mayor. El supuesto inevitable auge de Pepsi (que también había sido claramente señalado por la investigación de mercado como mejor opción frente a Cocacola clásica) tampoco se materializó. En los últimos 20 años, Cocacola ha rivalizado de tú a tú con Pepsi con un producto que es inferior según las catas y pruebas de consumidores, y Cocacola es todavía la bebida número 1 en el mundo. La historia de Nueva Cocacola, en otras palabras, es una buena ilustración de cómo de complicado es descubrir que está realmente pensando la gente.
Blink - The Power of Thinking Without Thinking - Malcolm Gladwell
New Coke (Nueva Cocacola) - Imagen de Jetijonez
¿Cuál fue el problema entonces? Básicamente que las catas cambian por completo el contexto en el cual el producto suele ser consumido. No es lo mismo la experiencia de un pequeño trago después de haber probado otras alternativas que beberte una lata entera con los amigos en casa. O incluso mezclarla con alcohol, algo popular en España aunque no tanto en otros países.
That’s why home-use tests give you the best information. The user isn’t in an artificial setting. They are at home, sitting in front of the TV, and the way they feel in that situation is the most reflective of how they will behave when the product hits the market.” Dollard says, for instance, that one of the biases in a sip test is toward sweetness: “If you only test in a sip test, consumers will like the sweeter product. But when they have to drink a whole bottle or can, that sweetness can get really overpowering or cloying.” Pepsi is sweeter than Coke, so right away it had a big advantage in a sip test.
Esta es la razón por la cual las pruebas realizadas en casa te dan una información más adecuada. El usuario no está en un escenario artificial. Están en casa sentados en frente de la televisión, y la forma en la que ellos se sienten en esa situación es la más representativa de cómo seleccionarán cuando el producto llegue al mercado. Por ejemplo, Dollard dice que uno de los sesgos en la cata es a través del dulzor: “Si solo pruebas en una cata de un sorbo, a los consumidores les gustará el producto más dulce. Pero cuando tienen que beberse una botella o una lata, ese dulzor puede llegar a ser empalagoso”. Pepsi es más dulce que Cocacola, así que de primeras tenía una gran ventaja en los tests de un sorbo.
Blink - The Power of Thinking Without Thinking - Malcolm Gladwell
Los datos obtenidos del experimento produjeron un enorme error en la estrategia de la compañía. Los datos son los datos, ¿cómo se puede argumentar contra algo tan evidente? Pues básicamente porque el contexto que produjo esos datos no tiene nada que ver con el problema real del negocio, que incluye otro contexto totalmente diferente. El mundo social es mucho más complejo que los experimentos simplificados, el empresario nunca debe eliminar su juicio sobre el contexto del problema.
En otras palabras, el problema de las inversiones y el mundo social es que hay que determinar de antemano qué es importante y qué no, para después establecer de forma correcta el proceso de recogida de información y las conclusiones. No siempre la opinión de los clientes es lo más relevante, algunos negocios son extremadamente buenos al mismo tiempo que son odiados por una gran parte de los clientes. No siempre una buena posición financiera marca la diferencia sobre el resto, al igual que el crecimiento en ingresos no es la única variable relevante.
Hay algo peor que no utilizar los datos en la toma de decisiones y es utilizarlos de forma errónea. Mientras que las probabilidades de acierto no han cambiado, en el segundo caso el inversor ha ganado confianza (está más confiado cuando no debería). A veces soy capaz de convencer a alguien de que x dato está descontextualizado, mi interlocutor entiende la cuestión y reconoce que no se le puede hacer demasiado caso a ese dato, para después seguir usándolo en su argumentación como si nada hubiese pasado. Esto es muy típico del PER de Shiller o de las comparativas con datos de beneficios de hace 40 años. Y en este tema me siento en muchas ocasiones predicando en el desierto, este es un vicio enorme en la industria de la inversión donde continuamente se hacen virales gráficos y estadísticas que no vienen a cuento pero que confirman una idea de un grupo de inversores.
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