Víctor Guinea de Amazon: «Gran parte de mi trabajo es, y será, explicar continuamente cómo y cuándo usar diferentes metodologías»

Se considera un afortunado de haber descubierto el mundo del UX desde bien temprano en su desarrollo profesional. Como estadístico de formación su futuro parecía enfocado hacia lo que ahora se llama data science, pero el desarrollo de la sociología, la psicología y la antropología aplicada a la que ha estado expuesto durante gran parte de su carrera lo posicionó en esa zona borrosa entre lo cualitativo y lo cuantitativo. Puede parecer obvio, pero gran parte de su trabajo es, y será, explicar continuamente cómo y cuando usar diferentes metodologías. Sin duda es mucho más fan de lo cuali que de lo cuanti, pero cada uno tiene su poder y su momento.

En los últimos años el desarrollo de la cocreación cree que ha marcado un gran avance en la indagación del comportamiento del ser humano, y más recientemente la incorporación del behavioral science en la disciplina está siendo muy revelador. Ahora mismo esta enfocándose en la aplicación práctica del behavioral y en la medición de elementos supuestamente “intangibles”, como el valor del diseño o la investigación en los procesos de desarrollo de productos y servicios.

¿Cómo se aplica la investigación dentro de Amazon?

¡De mil maneras diferentes! Apenas llevo aquí unos meses y es increíble la actividad de investigación que hay dentro. Por supuesto que los datos tienen muchísimo peso en la organización e influyen muchísimo en la toma de decisiones, pero en general hay una buena combinación de lo cuanti y lo cuali. Siempre estamos intentando mejorar procesos, tanto internos como aquellos que tienen impacto directo en los usuarios, tanto compradores como vendedores y otros potenciales agentes del ecosistema del negocio. De hecho, uno de los principios de la compañía, el principal sin duda alguna, es el “customer obsession”. Para ello se sigue una metodología que denominamos “working backwards”, en la que lo primero que hacemos es escribir un documento sobre cómo se leería en los periódicos, desde la perspectiva de los usuarios, un nuevo producto o servicio.

Evidentemente no puedo hablar de proyectos concretos, pero igual un día estás leyendo sobre nuevas formas de interacción multimodales y al día siguiente sobre el layout de comics manga en Kindle. Es muy divertido. Y también difícil, pues Amazon es un servicio global y extrapolar cada investigación a diferentes contextos y culturas tiene sus riesgos.

¿Cuál es el mayor reto al que te has enfrentado?

Convencer a clientes de la necesidad de investigar para desarrollar productos y servicios. Ahora lo vemos como algo obvio, pero no hace tanto era una lucha hacer ver el valor de la investigación como una inversión súper rentable a medio y largo plazo, en lugar de como un gasto o una mera evaluación rápida y barata de algún prototipo al final del proceso. Y en las grandes empresas muchas veces se sigue viendo el design research como algo únicamente evaluativo, en lugar de generativo y exploratorio. Algo que se hace y ya está, en lugar de ser una actividad continua durante todas las etapas de la creación de productos y servicios. Particularmente en momentos estratégicos en los que no hay un producto o servicio en los que centrar la conversación, si no objetivos totalmente borrosos y difusos; ahí es donde aportamos muchísimo valor. Y su coste es ínfimo con respecto al valor que se aporta.

Ahora mismo estoy centrado en evaluar “con datos” el valor de un buen diseño, y tampoco es un reto pequeño. Porque una cosa es saber, sin ningún genero de dudas, que el diseño tiene valor y otra es cuantificarlo dentro del un proceso mucho más extenso y complejo. Cuando el negocio es tan complejo hay que medir estas cosas para ayudar a tomar ciertas decisiones. A ver qué sale

¿Cuándo podemos considerar que hemos obtenidos resultados concluyentes?

En realidad, nunca hay nada concluyente. El objetivo de la investigación, ya sea cuali o cuanti, es reducir la incertidumbre, no “obtener resultados concluyentes”. Aquí siempre nos encontramos con el típico “¿sólo con 8 usuarios os vale?” Pues sí, nos vale, porque no buscamos significación estadística (que tampoco es lo mismo que “concluyente”) si no que buscamos relevancia. Una sola frase de un solo participante puede ser suficiente para hacerte ver la luz. Ese momento de clarividencia, de insight, vale todo el proyecto.