El monstruo sensible

“El trabajo más sexy de los próximos 10 años será el de los estadísticos”.

Hal Varian, Google Chief Economist

Permítame que al final de la frase agregue la palabra “sensibles”. Podría decir, entonces, que el monstruo de la analítica debe ser sensible.

monstruodelaanaliticaweb.jpg

La información que se produce hoy en día se duplica anualmente. El 90% de toda la data que existe ha sido recolectada en los últimos dos años. Los expertos consideran que, si se hiciera un uso intensivo de los datos, los márgenes de operación de la venta minorista podrían incrementarse en un 60%.

Desde los más de cincuenta reportes que nos ofrece la versión gratuita de Google Analytics hasta la data demográfica de los Facebook Insights, pasando por la multitud de información que podemos obtener del software dedicado a opinión generada por usuarios, nunca se ha tenido tanta información en tiempo real y una oportunidad tan grande de aprovecharla. 

Sin embargo, todo se desperdicia.

Son muchos los que se paralizan ante tantos datos o, peor aún, se autocomplacen con el número de visitas al mes que tiene su página web o con cuántas personas los ‘siguen’ en Facebook y Twitter sin entender qué significa eso para su negocio. Otros muchos se contentan con saber que tienen datos a la mano y que pueden producir reportes cargados de números cuando alguien reclame información.

Un auténtico uso de la data online es aquel que describe escenarios, extrae conclusiones y plantea rutas de acción para cambiar comportamientos que generen valor. Para eso no solo se necesita de un conocimiento profundo de los números -sus magnitudes reales y cómo se relacionan entre sí-, sino también de la sensibilidad suficiente para entender los fenómenos y compartimientos que  producen esos números.

Tres consejos para el monstruo sensible:

1. Salir de la jaula. Deje a un lado los números y salga a entender sobre la organización y el producto. Hable con la gente de ventas, con los clientes, con los ejecutivos de marketing. Entienda porqué se compra el producto o se usa el servicio. Analice las razones por las que la empresa actúa de determinada manera y cómo esto se refleja en las realidades del marketing digital en las que trabaja (páginas web, email, redes sociales). ¿Es por una política de los accionistas? ¿Hay aspectos legales relacionados? Todo ello influye en cómo se producen los datos y si sus recomendaciones podrán aplicarse o no.

2. No todo lo que puede ser contado cuenta. El monstruo de la analítica debe identificar cuáles son aquellos datos que verdaderamente afectan al negocio y trabajar sobre ellos. ¿Qué significa un millón de visitas? ¿Se convierten en tráfico a una tienda online? ¿Se derivan a un formulario para generar llamadas de venta? ¿Cuánto de ese público compra o se registra? ¿Tiene cien mil fans en Facebook? ¿Permiten ahorrar dinero distribuyendo mensajes que antes pasaban por Relaciones Públicas o por la agencia de publicidad? ¿No sería más interesante enfocarse en el engagement rate y en aquellos fans que de verdad interactúan? Si los números son sólo eso y no magnitudes que afectan al negocio, pues es probable que sea irrelevante reportarlos o hacer conjeturas sobre ellos.

3. Desarrolle la habilidad de contar historias. Lo que menos necesitan los directivos es recibir el enésimo reporte numérico. Es más importante el reporte que dice que el millón de vistas a nuestra web encuentra problemas en los diseños o textos (tasas de rebote) o que debemos producir más material gráfico porque retiene la atención y permite más exposición a ofertas comerciales (tiempo de permanencia en páginas y ratio de clics por impresión) o quizás debemos producir más de un determinado tipo de  contenido porque ha generado interacciones (comentarios relevantes para nuestros productos, formularios completados). Un reporte a modo de historia y con recomendaciones a modo de consejos o moralejas será más útil y accionable que un cuadro con cifras. Un anexo puede incluir perfectamente la data que sustenta cada parte de la historia, pero no puede ser el único componente.

En resumen, el monstruo de la analítica no sólo debe ser matemáticamente sólido. Debe tener la capacidad de escuchar y observar de un psicólogo, la argumentación de un abogado, la visión de negocios de un emprendedor y la capacidad de convencer de un publicista. Si se posee curiosidad, es perfectamente posible que se desarrollen estas habilidades. O quizás sea necesario que se creen empatías dentro de un equipo que las reúna. Siempre es posible que el monstruo tenga varias cabezas.

Este blog se publica todos los miércoles.

COMENTARIOS

  • 1
  • 12.01.2012
  • 06:49:41 hs
Julio Puertas Valdez

Muy buen artículo, muchas empresas se preocupan sólo de recoletar datos, pocos lo transforman en información y en menor cantidad los que llegan a obtener conocimiento de ellos.
Si bien una página de facebook puede tener 10000 fans, de qué sirve esto si es que las personas no interactúan en ella? o si lo hacen es para dar mensajes negativos?.

Muy buen blog, hace unas semanas lo descubrí y ahora leo cada post que sale. Bueno me despido, hoy tengo examen de chino.

Saludos!

  • 2
  • 12.01.2012
  • 08:29:10 hs
Alberto

Así es, Oscar. Los números solo tendrán valor si es que alguien tiene la sensibilidad para procesarlos y darles un valor para el negocio. Tu blog está genial. Gracias.

  • 3
  • 13.01.2012
  • 12:46:39 hs
Franco Belsuzarri

Muy buen articulo, Me encuentro interesando en aprender a analizar este tipo de reportes, pero no se donde dan cursos sobre eso. Les agradecería ayudarme con esa información.

  • 4
  • 14.01.2012
  • 10:56:31 hs
Luis

Wow, hace un par de semanas dejé un proyecto que iba en etapa pilito, por éstas mismas razones, y recien leo esto

Gracias hiciste más clara mi decision j

  • 5
  • 16.01.2012
  • 08:18:17 hs
José Peralta

Oscar, creo que es súper importante para quienes decidan formarse para este oficio el último punto: saber contar historias. De nada sirve tener los números si no sabes interpretarlos, pero también contarlos.

  • 6
  • 17.01.2012
  • 08:04:31 hs
Lucho

Es cierto que muchas de las cosas se aprenden en el camino, pero las universidades deben resstructurar sus currículas buscando desarrollar esas competecnias soft, las que podría hacer más sensible a esos monstruos. Será el trabajo más sexy en los próximos 10 años, pero en Perú recién se está comenzando con este tema.

  • 7
  • 21.01.2012
  • 12:03:55 hs
Jonny Chambi

Muy buen articulo Sr. Ugaz. Totalmente de acuerdo. Aunque no hace falta esperar 10 años para afirmar que la profesión del estadístico es realmente sexy. En mi experiencia personal le puedo comentar que ahora mismo se empieza a sentir así en las principales empresas del Perú. Le comento que estas grandes empresas cuentan en sus filas con grandes equipos de estadísticos en diferentes áreas de la organización como Marketing, Ventas, Planificación y Riesgo Financiero. Sin embargo, el sector de la banca (y microfinanzas) es de lejos el principal impulsor de esta nueva profesión. Por eso no es tan difícil encontrar solicitudes de profesionales como Analistas de Data Mining, Data warehouse, Business Intelligence y otras relacionadas con el tratamiento de grandes volúmenes de información.
Si bien es cierto los estadísticos tienen grandes ventajas en el tratamiento y análisis de datos. Esta nueva profesión (Business Analytics) no es monopolizada por una carrera en especial; pues se necesitan como Ud. Comenta, de otras habilidades. Es necesario entonces conocer:
- Herramientas de base de datos,
- herramientas de análisis (estadística); y lo principal
- El Conocimiento del negocio; ya sea negocio Web o el Tradicional

Sin alguna de estas tres habilidades, es muy difícil que un profesional tenga éxito en el campo del Business Analytics.
Comparto información que puede servir para el mejor entendimiento del tema.
http://www.dataminingperu.info/2010/11/torturando-los-datos-hasta-que.html

  • 8
  • 21.01.2012
  • 03:27:25 hs
Susana Luna Victoria

Oscar, muy bueno. El desperdicio de información no puede ser superado ni por el más sofisticado software de minería de datos. Si así fuera tendriamos que confiar al 100% en la inteligencia de los sistemas y no el de las personas. Lo primero es entender de acuerdo al tamaño, rubro y caracteristicas de tu negocio, cual es el software de inteligencia de negocios adecuado, capacitarse intensivamente en su uso para sacar el máximo potencial (en este proceso se aprende mucho también sobre el negocio mismo y sobre la calidad y manejo de la data), y por último un buen análisis personal que lleve a sacar conclusiones valiosas y que aporten.
Esto último es lo más díficil, porque ya no depende de la inteligencia del software sino del recurso humano y como sabemos esto es un proceso aún más complejo.
En inteligencia personal, son pocos los “genios” que logran compatibilizar las habilidades matematicas y estadisticas con las puramente creativas. Y ese es el problema, que una vez servidos los datos, la información, el análisis y las conclusiones es necesaria una gran dosis de creatividad para sacar el máximo provecho y convertir todo ese valioso conocimiento en tácticas y estrategias efectivas de mercadeo.

  • 9
  • 27.01.2012
  • 12:47:26 hs
Faviola

Gracias por el buen post, pero coincido con Jhony. Yo no soy estadistica y he tenido la oportunidad de cambiar de area (control de gestion) a Business intelligence. Creo que lo mas importante es la capacidad analitica de uno, el criterio y la constante curiosidad por aprender y ver donde el resto no ve (los outlayers) lo que puede ser trascendente para el negocio en el futuro.

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