Aprendiendo del laboratorio: Cómo crear mejores visualizaciones del gasto

Contexto

Con aproximadamente la mitad de los estadounidenses viviendo de cheque en cheque en 2020, planificar adecuadamente los próximos gastos es más importante que nunca. Aunque existe una gran cantidad de herramientas presupuestarias en el mercado, muchas de ellas son mejores a la hora de ayudar a las personas a evaluar sus gastos pasados que a la hora de proporcionar información instantánea sobre cómo lo están haciendo en comparación con sus objetivos, y de informar sobre las decisiones de gasto actuales y futuras. Los individuos también tienden a olvidarse de las próximas obligaciones, como las facturas, y a anclarse en la cifra equivocada a la hora de determinar cuánto dinero les queda y qué tipo de compras pueden permitirse.

Branch [véase página 38 del Informe Anual 2020] estaba interesado en aplicar la ciencia del comportamiento para mejorar la forma en que se comunicaban los gastos, el saldo y las facturas de un usuario en las visualizaciones de datos presupuestarios. El objetivo era hacer más evidente: (1) la cantidad de dinero disponible para gastar una vez descontadas las próximas facturas, y (2) el impacto del comportamiento de gasto reciente en el dinero disponible para el resto del periodo de pago. El Common Cents Lab diseñó una encuesta para probar tres rediseños diferentes de la pantalla de presupuesto con el fin de medir las intenciones de comportamiento, la interpretación de los nuevos gráficos y las preferencias relativas entre los rediseños.

Ideas clave

El laboratorio de Common Cents probó tres visuales de presupuesto que comunicaban o bien una buena situación financiera (es decir, "se ve muy bien") o bien un gasto excesivo (es decir, "riesgo de sobregiro"). Las pantallas diferían en cómo comunicaban una cantidad inicial, así como qué parte de los fondos restantes estaban comprometidos para las próximas facturas, frente a los disponibles para gastar:

• Barra de progreso: Mostraba una gran cantidad "restante para gastar" en la parte superior (saldo disponible - próximas facturas), así como la cantidad que el usuario debería haber gastado para hoy si fuera a gastar su nómina a un ritmo uniforme a lo largo del periodo de pago.

• Barra de gas: Muestra un pequeño saldo disponible (toda la longitud de la barra) y resta para el usuario sus próximas facturas para llegar a su gran cantidad "restante hasta el día de pago" (lo que señala la esfera).

• Barra apilada: La longitud completa de la barra representaba su nómina completa, y se desglosaba en lo que se había gastado, lo que aún estaba en su cuenta pero comprometido con próximas facturas, y lo que estaba disponible para gastar ("cantidad restante").

Teníamos tres hipótesis sobre cómo responderían los usuarios a estas imágenes:

1. Los usuarios optarían por reducir el gasto más a menudo cuando se les mostrara un mensaje de "riesgo de descubierto".

2. Los usuarios elegirían la decisión más cara en un escenario hipotético con menos frecuencia cuando se les mostrara un mensaje de "riesgo de descubierto".

3. Los usuarios interpretarían correctamente las características del visual de presupuesto asignado.

Experimento

El experimento se implementó como una encuesta de Qualtrics entregada directamente a los usuarios de Branch a través de una notificación push en la aplicación Branch.

La encuesta constaba de tres partes:

1. Preguntas sobre el comportamiento: Se mostró aleatoriamente a los participantes uno de los tres visuales de presupuesto que mostraba una respuesta positiva (es decir, "tiene buena pinta") o negativa (es decir, "riesgo de sobregiro"), para un total de seis condiciones. A partir de esta pantalla se les preguntó: (1) cómo responderían en un escenario hipotético en el que pudieran comprar alimentos, (2) cómo y si cambiarían sus gastos si esta pantalla reflejara su estado financiero actual, y (3) cómo afectaba esta pantalla a sus percepciones sobre cómo gastan su dinero. Hubo 1.145 encuestados que completaron esta sección y se incluyeron en esta parte del análisis.

2. Interpretación visual: Se mostró a los participantes la visualización del presupuesto que se les había asignado y se les pidió que identificaran el significado de las distintas características de la visualización de datos (por ejemplo, la longitud de la barra, el relleno del indicador, etc.). Hubo 1.082 encuestados que completaron esta sección y se incluyeron en esta parte del análisis.

3. Elegir entre visuales: A los participantes se les mostraron los tres conjuntos de visuales de presupuestación (barra de progreso, indicador de gasolina y barra apilada) y se les preguntó qué conjunto de visuales sería el más útil para ver utilizado en la aplicación Branch con su razonamiento para su selección. Hubo 1.043 encuestados que completaron esta sección y se incluyeron en esta parte del análisis.

Resultados

Muy pocos usuarios respondieron que aumentarían su gasto independientemente de si veían un visual de "se ve muy bien" frente a uno de "riesgo de descubierto". La principal disyuntiva estaba entre elegir mantener o disminuir el gasto. Los usuarios a los que se les presentaron visuales de indicador de gasolina o de barra apilada mostraron una diferencia significativa en las decisiones de gasto cuando se les presentaron las versiones de "aspecto estupendo" frente a las de "riesgo de sobregiro". Eran más propensos de lo esperado a elegir "gastar al mismo ritmo" cuando se les presentaba la versión "tiene un aspecto estupendo". También eligieron "disminuir el gasto" más de lo esperado cuando se les presentó una versión de "riesgo de sobregiro". Este efecto es muy significativo para los visuales de presupuesto de la barra apilada (p = 0,0003) y el indicador de gasolina (p = 0,0007). Las respuestas de los usuarios de la barra de progreso muestran una tendencia similar, pero no alcanzaron la significación estadística (p = 0,1639).

Los tres visuales ayudaron a los usuarios a frenar el gasto cuando se les presentó una versión con "riesgo de sobregiro" frente a una versión con "buen aspecto". Para los tres visuales, los usuarios dijeron que era significativamente más probable que cocinaran la cena que comprar comida rápida o Uber Eats cuando se les presentaba un riesgo de sobregiro. Este efecto es significativo para la barra de progreso (p = 0,007) y el indicador de gasolina (p = 0,004), pero es más visible cuando los usuarios confían en el visual de presupuesto de barra apilada (p < 0,0001).

Los usuarios también interpretaron correctamente la barra apilada con más frecuencia que los otros dos visuales, con un 65% de usuarios que interpretaron correctamente toda la longitud de la barra y un 41% que interpretaron correctamente la cantidad restante. Una razón para ello podría ser que la barra representaba su paga completa, mientras que la barra de progreso y el indicador de gasolina utilizaban el saldo disponible del usuario o la duración (en días) de un periodo de paga como puntos de referencia.

Este estudio demostró que, al menos cuando se toman decisiones hipotéticas, la cantidad en la que se ancla un individuo sí tiene capacidad para afectar a sus decisiones de gasto. El reto viene a la hora de representar visualmente esas cantidades de anclaje de un modo que resulte claro e intuitivo, sobre todo cuando se trata de presentar a los individuos nuevas anclas numéricas que contrastan con sus modelos mentales existentes. Las lecciones clave que aprendimos al probar conceptos destinados a ello son:

• Los usuarios necesitaban explicaciones más claras de lo que representaba la cantidad "que queda por gastar" de lo que se mostraba en estas maquetas de encuesta.

• Los usuarios obtuvieron la impresión más fuerte de que habían estado gastando demasiado del visual que les mostraba no sólo cuánto dinero les quedaba, sino también la fracción de su sueldo que ya habían gastado (es decir, el visual de la barra apilada).

• Comprender la tasa de gasto (la cantidad que el usuario debería haber gastado a día de hoy si tuviera que gastar su paga a un ritmo uniforme a lo largo del periodo de pago) requería una explicación más clara o un nivel de conocimientos de visualización de datos superior al que representaba esta base de usuarios.