Para identificar métricas estadísticas útiles, es necesario disponer de un sólido conocimiento de las causas y sus efectos. Si, por ejemplo, no entendemos  las fuentes de satisfacción de nuestros clientes, difícilmente podremos identificar qué métricas nos ayudarán a mejorarlas.

Las personas, en nuestra continua búsqueda de patrones y explicaciones causales, tendemos a atribuir significados a resultados que, con frecuencia, son en cierta medida, consecuencia del azar, y a descubrir, por ende, relaciones causales que no existen.

Esta tendencia, ha quedado constatada en distintos experimentos, siendo el más célebre de ellos, el realizado por el informático Joseph Weizenbaum, que a mediados de los 60, desarrolló uno de los primeros programas en procesar el lenguaje natural –Eliza– que funcionaba  buscando palabras clave en las frases que escribían los usuarios y respondiendo como un psicoanalista con expresiones estandarizadas extraídas de una base de datos.

El programa simplemente lanzaba preguntas ambiguas, combinando las palabras utilizadas por los usuarios, y estimulándoles a que continuaran explicándole sus síntomas («continúe, por favor») y, con una frecuencia determinada, sugería un cambio de tema. El insólito resultado fue que muchos usuarios, terminaban el experimento convencidos de que el ordenador les entendía y además, se solidarizaba con sus problemas

El deseo innato que compartimos las personas por encontrar la causa y el efecto de cada situación en que nos vemos envueltos, provoca que a menudo, creemos toda una colección de historias para explicar cómo están relacionados unos acontecimientos con otros, incluso cuando no tienen relación alguna, o cuando el vínculo es muy débil. El mero hecho de que dos cosas mantengan correlación, no significa necesariamente, que una sea la causa de la otra.

La correlación, significa que existe una relación entre dos factores –por ejemplo A y B-, pero no explica el sentido de la relación. Es tan probable que A provoque B, como que B cause A, como también lo es que A y B sean causadas por otro factor C.

Consideremos lo siguiente: El método más habitual para enseñar técnicas de management es seleccionar una serie de marcas que destaquen por su gran éxito, identificar sus prácticas comunes y recomendar su aplicación práctica en situaciones similares.

Tanto el método del caso con el que se enseña en las escuelas de negocios, como el próspero negocio de los libros sobre cómo ha triunfado ésta o aquella marca, parten de esta premisa. Se analizan las empresas y se disecciona su know how, identificando las prácticas que se piensa son las causantes del éxito de sus marcas (mejora continua, innovación, liderazgo, gestión del talento…), y se propone que las empresas con ánimo de prosperar, adopten estas selectas prácticas de éxito contrastado.

Esta fórmula, más intuitiva que científica, se lee muy bien y vende millones de libros y de cursos. Pero su traslación a la realidad práctica, es otro cantar.

Si la causalidad fuera incontrovertiblemente cierta, este enfoque funcionaría. El problema está en que los resultados de una empresa dependen casi siempre, tanto de las habilidades de gestión de sus profesionales, como de la suerte que se tenga, lo que significa que las estrategias propuestas, tendrán éxito sólo si se dan las mismas circunstancias (algo excepcionalmente raro). De manera que algunas de las empresas que desplieguen tales estrategias tendrán éxito, mientras que otras, haciendo exactamente lo mismo, fracasarán. Así, se pone en evidencia que atribuir el éxito de una empresa a una estrategia específica puede ser algo completamente erróneo, si únicamente se contempla a las empresas que la han aplicado con éxito y no se contrasta con  aquellas en las que no ha funcionado.

Por tanto, lo más importante es preguntarnos: ¿Cuántas de las empresas que han implantado la estrategia han tenido éxito con ella?
De todos es conocido el dicho de que el éxito tiene muchos padres, mientras que el fracaso es huérfano. Técnicamente, esto produce el denominado submuestreo del fracaso, en el que debido a que las empresas con malos resultados terminan por desaparecer, en raras ocasiones son consideradas en los casos y libros de más éxito.

Pongamos que dos empresas se guían por la misma estrategia, y una de ellas triunfa gracias a la suerte, mientras que la otra fracasa estrepitosamente. Como hemos basado nuestra muestra en los resultados, y no en la estrategia, consideramos sólo a la empresa que ha tenido éxito y asumimos alegremente que sus buenos resultados son consecuencia de las habilidades de gestión de sus profesionales, pasando por alto la influencia decisiva del factor suerte. Conectamos causa y efecto, cuando en realidad, no existe correlación significativa alguna.

La lección es clara: Cuando la suerte juega un papel decisivo sobre las consecuencias de nuestras acciones -como suele ser habitual en los negocios-, no debemos centrarnos en estudiar el éxito para identificar una buena estrategia, sino en estudiar la estrategia para ver si consistentemente conduce al éxito a aquellas empresas que la ponen en práctica.

Imagen tira cómica: xkcd

¿HABLAMOS?

Jorge González

Creador de THINK&SELL. Consultoría estratégica, creativa y de innovación orientada a la generación de oportunidades que multipliquen el valor de la marca y el ROI a través de una mejor Experiencia de Cliente.