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Más allá de los datos

julio 6, 2012

Post creado por Pere Rovira via clicktale.es

Siempre que empiezo una conversación con un cliente acerca de la toma de decisiones basadas en datos, le insto a que me dé tres ejemplos concretos en que la analítica le haya ayudado a incrementar los ingresos, reducir los costes o mejorar la satisfacción del cliente. Los KPIs principales de cualquier negocio.

Algunos clientes usan Google Analytics, otros se gastan una fortuna en Omniture o Coremetrics, algunos realizan análisis estadísticos avanzados usando costosos paquetes de programas de business intelligence. Pero todos ellos tienen algo en común: Cuando les preguntas por casos de éxito concretos respaldados por resultados numéricos, necesitan un buen rato para encontrar tres ejemplos, si los encuentran. Haz la prueba: pregúntatelo.

El problema no es el “big data”: el problema va más allá. Pero no me malinterpretéis. Yo creo en los datos. Estoy convencido de que las decisiones basadas en datos llevan a un mundo mejor; en particular a una página web, una aplicación o una campaña de márketing mejores. Pero los datos no nos permiten comprender las cosas automáticamente. Existen dos obstáculos principales a la transformación de los datos en conocimiento: la visualización de los datos y la resistencia al cambio. El resto del artículo lidia con ellos.

The road to Big Data

Visualización de datos

El software de analítica es muy deficiente en cuanto a visualización. Es difícil sacar conclusiones de inacabables tablas de números, a pesar de que gran parte de la analítica gira entorno a ellas. Cuánto más cara es la herramienta, más dimensiones y métricas les puedes añadir. Pero el cerebro humano no es particularmente bueno entendiendo montones de datos en forma de tablas. Además, la creciente complejidad del entorno digital implica que las tablas sean cada vez mayores, y más difíciles de procesar.

Aplicando técnicas básicas de visualización a tus datos, no sólo sacarás conclusiones antes, sinó que las podrás comunicar con efectividad. Los managers te entenderán. Se definirán puntos de acción. Se aplicarán cambios a la página/campaña/app/etc. Algunos darán resultados positivos y, en consecuencia, se apreciarán los datos. Tendrás algo positivo que contarme cuando empiece una conversación contigo acerca de las decisiones basadas en datos.

No existe mejor forma de comunicar la información que enseñar a un cliente un mapa de scroll o de clicks. Es la forma más rápida de entender que una página en concreto (landing page, formulario de pago, etc.) no funciona como se espera. Todo el mundo lo entiende. Tu jefe lo entiende. No tienes que hablar sobre el ratio de rebote, el CTR, el seguimiento de eventos o la optimización del ratio de conversión para convencerles de que cambien un botón. Simplemente, “mostrando” que nadie clica en él o que los usuarios no lo ven todo es más fácil de entender y, más importante, la necesidad de tomar acciones urgentemente se comprende a la perfección. Exponiendo qué sucede de un modo tan visual y transparente produces ese “momento eureka” en tu jefe o tu cliente: Ven la información y se ponen contentos porque no están acostumbrados. Con toda seguridad, tomarán medidas.

Heatmaps y la visualización de datos

Mapas de calor. Un ejemplo de visualización de datos

Hay muchas técnicas de visualización distintas. Prueba los gráficos de radar o de dispersión para variar (los gráficos animados de Google Analytics son bastante buenos). Son geniales para representar el conjunto, porque puedes mostrar varias dimensiones a la vez. Van muy bien para revelar patrones desconocidos, valores atípicos y fuentes de interés. Que no te asuste mostrar tus datos de forma sexy y atractiva. Invierte el tiempo necesario, no será un desperdicio. Yo incluso dedicaría más tiempo en presentar los resultados que en obtenerlos. Igual que una buena usabilidad puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso de una web, la visualización de los datos puede ser la diferencia entre ser escuchado o ignorado.

Resistencia al cambio 

En física, no podemos realizar predicciones deterministas exactas ni siquiera acerca del movimiento de 3 partículas. ¿Cómo esperamos predecir el “movimiento” de los miles, incluso millones, de usuarios de nuestra web? Es imposible. Por mucho que juntemos datos, no podemos conocer la verdad. Por que no existe la verdad, sólo mejores ratios de conversión. La buena notícia es que el objetivo de un negocio no es descubrir la verdad sino mejorar su ratio de conversión.

Muchas compañías piensan en los datos como una respuesta a sus problemas, como la forma de saber hacia dónde ir, la solución a un modelo de negocio fallido o a la falta de creatividad en el márketing. Craso error. Los datos pueden inspirar, seguro, pero lo que hacen mejor es poner a prueba las ideas. Por lo tanto, un uso más eficaz de los datos implica testeo, implica cambios. Pero los cambios implican a la gente, y a la gente no le gusta que la impliquen demasiado a menudo. ¿Por qué debería molestarse el departamento de IT en realizar tests AB para incrementar el ratio de conversión? ¿Qué obtienen? Algunas organizaciones son tan grandes que sus departamentos funcionan como empresas aisladas dentro de la compañía con sus propios objetivos, raramente en armonía con los objetivos del resto de la compañía.

Big Data by Joebeone

El Big Data no es el problema

Con el objetivo de superar dicha resistencia al cambio, es imprescindible establecer objetivos compartidos para toda la organización. Puede parecer obvio, pero probablemente sea lo más difícil de lograr. Otras soluciones pasan por dar más poder a las funciones del analista creando, por ejemplo, el cargo CAO (chief analytics officer) en la organización. Finalmente, una aproximación más completa propone una forma diferente de entender las funciones tradicionales de las compañías. Por ejemplo, sustituyendo los cargos CIO (chief information officer) y CMO (Chief Marketing Officer) por uno más influyente llamado CMT (Chief Marketing Technologist) que combine la fuerza de ambos para adaptarse mejor al mundo digital. Scott Brinker, uno de mis bloggers favoritos, ha escrito extensamente acerca de la necesidad y la llegada de la figura del CMT.

En resumen, en este artículo he argumentado que tanto la resistencia al cambio como la mala visualización de los datos son los principales obstáculos a la implementación eficaz de una estrategia basada en el “big data” que nos lleve a un incremento de los ingresos, una reducción de los costes y una mejora en la satisfacción de los clientes. Se necesita una combinación de nuevas tecnologías y estructuras de la organización para superar estos impedimentos. El problema no es el “big data”, el problema va más allá.

Ahora es tu turno. ¿Estás de acuerdo conmigo? ¿Cuál es la experiencia en tu compañía o con tus clientes? ¿Qué técnicas o estrategias usas para hacer útiles tus datos?

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