Suelo dictar conferencias y clases en escuelas de negocios en Europa y Latinoamérica. Luego de varios años trabajando en organizaciones como el Real Madrid y WPP y con clientes como Citibank, Colgate Palmolive, Toyota o SABMiller, es normal que parte de los alumnos u oyentes estudien marketing, publicidad, relaciones publicas o gestión de entidades deportivas.
Cuando me preguntan cuál es el conocimiento o habilidad que considero fundamental para tener éxito en cualquiera de estos sectores la respuesta los suele sorprender:
Estadística.
Normalmente, quien quiere trabajar en un sector determinado busca una formación académica que le provea de un conocimiento específico del mismo y que contemple cómo gestionar las diferentes realidades que los configuran. La estadística, gestión de datos y aspectos numéricos están presentes en cursos específicos en la formación de marketing, publicidad y gestión de negocios, pero no son uno de los ejes centrales de los estudios, como ocurre en la formación de ingeniería o ciencias.
Es muy probable que el estudiante de marketing y gestión deportiva se sienta mucho más cómodo discutiendo la estrategia de producto, comunicación y publicidad para vender las entradas de un evento futbolístico y no diseñando una densa regresión lineal que busca descubrir cómo diversas variables independientes como el precio, la fecha, la hora, el clima, el precio de billetes de avión u hoteles o la posición actual en la clasificación influyen en una potencial demanda de entradas y por tanto en la estrategia de marketing del evento.
Y he aquí el problema de muchos sectores en la actualidad.
Las formas tradicionales de hacer empresas, negocios y marketing están cambiado de manera constante. Existen cientos de miles de datos capturados por sistemas de analítica cada vez más sofisticados. Observados por separado, estos datos son incoherentes; pero relacionados entre sí pueden definir estrategias de negocios más eficientes y, consecuentemente, generar mayor valor.
Al mismo tiempo, la ruta de decisión de compra se ha vuelto más compleja. La influencia ya no es ejercida por unos pocos medios o factores. Hoy en día hay mucha más información y puntos de contacto entre los consumidores y las marcas. El problema es que mucha de esa información y puntos de contacto no pertenecen a la empresa y están en un entorno digital, que se hace cada vez más grande pero en el que el impacto real y mensurable sobre opiniones, decisiones y compras efectivas está en un proceso de mapeo interminable.
Lo que no falta son datos que documenten cada una de estas realidades. Lo que escasea es la capacidad para identificar la relación que existe entre múltiples variables que influyen sobre resultados específicos y concretos . En el camino las empresas y organizaciones pierden grandes oportunidades utilizando datos superficiales y que no miden ningún nivel de eficiencia.
Los ejemplos abundan en el sector de marketing digital. En pleno 2015 se sigue comprando publicidad digital por miles de impresiones en lugar de migrar a un pago por performance, o se mide el resultado promedio de una campaña de keywords, cuando lo que se requiere es identificar aquellos que obtienen resultados individuales positivos y desechar los que no.
Los datos y herramientas existen y están al alcance. Lo que falta es gente que sea capaz de optimizarlos. En un estudio de 2011 McKinsey & Company indicaba que una de las grandes limitaciones del “big data” es justamente la falta de analistas que sean capaces de trabajar sobre ella y extraer recomendaciones estratégicas y operativas orientadas a general valor. Solo en los EEUU se proyectaba una déficit de 1.5 millones de este tipo de profesional.
En esta columna hemos descrito con anterioridad al monstruo de la analítica: es el experto capaz de hallar relaciones e influencias entre miles datos aparentemente inconexos (alguien capaz de hacer regresiones con los ojos cerrados). Pero es también aquel que tiene un conocimiento profundo de un negocio, mercado o consumidor a fin de que sus conclusiones no solo consideren los datos fríos, sino también los factores que en muchos casos no son estables y están sujetos a la probabilidad, o no requieren un análisis numérico.
Finalmente, nuestro monstruo será también capaz de comunicar sus resultados y recomendaciones de una forma que resulte legible, atractiva e inspiradora para los decisores finales y las áreas involucradas. Algo que quizás sea más común en el buen “marketero” y “vendedor”.
Cabe preguntarse si el futuro es de los estadísticos, con sensibilidad para los negocios y grandes dotes de comunicación, o para los “marketeros” con un conocimiento numérico y un perfil analítico profundo que los diferencie de sus versiones actuales, más creativas y operativas. ¿Es que acaso los “marketeros” necesitan una inmersión más seria en analítica y no simplemente un repaso teórico de sus conceptos más generales? Son preguntas interesante para el entorno de los negocios y para las universidades y centros de formación que investigan respecto a estos temas y forman futuros profesionales. En el Perú existen algunos intentos por responder a estas preguntas mediante la oferta académica pero aún es pronto para obtener respuestas.
La oportunidad de generar valor mediante la gestión de información es al parecer más relevante que nunca. Sería paradójico que se pierda por no contar con los perfiles profesionales adecuados.
COMENTARIOS
Como dijo Paul Krugman , Nobel de economía, para seguir creciendo el Perú debe mejorar mucho su educación, pues todo empieza en nuestra deficiente formación escolar que -como nos muestran las pruebas PISA- es muy débil en formación del razonamiento lógico, por eso es muy común que en el área comercial la gente prefiera ser “creativa” que analítica.
Es muy cierto que en el mundo empresarial cada día es mas importante analizar y entender el gran volumen de datos(BiG data) del que disponemos ahora , habrá que confiar en que los colegios , institutos y Universidades hayan entendido la necesidad de incentivar el razonamiento lógico en sus estudiantes ( y la comprensión de lectura, claro) .
Una muy buena entrega Oscar, es un perfil académico muy atractivo para el buen negocio. Mas entrando en el tema, si el estadístico debe aplicar marketing; o el marketero, estadística, creo firmemente que el último tendrá mayor olfato por descubrir la solución mas brillante, porque su mente de negocios le permite llenar esos vacíos no cuantificables para poder integrarlos a los cálculos estadísticos pertinentes y así comprender la mejor estrategia de entrega de valor. Lo que muy difícilmente sería encontrar en un personaje que su principal interés es el procesamiento e interpretación de información.
Creo que son perfiles diferentes. Si bien es cierto cada uno puede aprender de la otra y esto ayuda a potenciar los resultados, no se puede ser especialistas en todo. La respuesta es trabajo en equipo.
Un marketero podría aprender a hacer modelos de regresión “automáticos” y venderlos muy bien, sin necesariamente estar en lo correcto. Un estadístico podría aprender a vender bien sus resultados si ser la solución del problema. No hay que olvidar que hay un perfil estratégico que también debe participar.
Muchas personas hoy en día hablan de los “Data Scientist” que se supone deben tener un gran dominio de métodos de análisis de datos (Data Mining y Estadística) Hacking (Entender los múltiples sistemas informáticos y programar para extraer lo que se necesite para el análisis) Herramientas de análisis, Bases de Datos tradicionales, plataformas NOSQL y principalmente amplio conocimiento de un “Dominio” (Negocios, Salud, Marketing, Finanzas, el que sea.) Algo así como “El monstruo sensible” que describía Oscar en el 2012. Sin embargo los profesionales con estos perfiles son muy escasos (se ha llegado a denominarlos “Unicornios”) Por eso, lo que es más lógico hoy en día es formar un buen equipo que reuna todas estas cualidades. (http://www.kdnuggets.com/2013/12/unicorn-data-scientists-vs-data-science-teams-discussion.html)
Para nadie es un secreto que la Estadística es cada vez más necesaria. Eso sí, como Estadístico con diversas especialidades pienso que empezar por la Estadística es una muy buena opción, ya que conozco muchos Estadísticos con Maestrías en Marketing, Finanzas, Administracion de Negocios, entre otras, que tienen mucho éxito en las empresas para las cuales trabajan. Hay muy pocos profesionales de otras áreas que ingresan a estudiar el Postgrado en Estadística. Lo que un profesional necesita hoy en día no es algo que pueda aprenderse en uno o dos semestres. De hecho, muchos de los modelos de predicción y clasificación más usados en los últimos 5 años en la industria (Support Vector Machines, Random Forest, Gradient Boosting, Genetic Algorithm) no se enseñan en las carreras universitarias actualmente. Y si hablamos de herramientas de Big Data, los profesionales que trabajan con Hadoop en Perú se pueden contar con los dedos de la mano. Y con Spark, que es cien veces más rápido, ni hablamos. Si esas cosas aquí en España recién están en fase de difusión, así como otras potentes plataformas, como IBM Bluemix o Microsoft Azure.
Oscar, un excelente aporte para quienes formamos profesionales. Ciertamente hay carreras como Marketing o Ingeniería de la Información en la Pacífico que buscan desarrollar ese nuevo profesional. Yo diría que en general hacer negocios requiere de un gran manejo de estadística, además del criterio de interpretar y procesar esa información en propuestas útiles o en oportunidades para abrir nuevos mercados, lanzar nuevos productos o mejorar la relación con el cliente.
Hablar de BIG DATA ahora me recuerda a estudiar CRM hace 20 años, cuando lo enseñaban profesores de marketing desde el punto de vista conceptual dado que se enfocaba a mejorar la experiencia de los clientes. Han pasado 20 años, y la aplicación y gestión del CRM está más ligada a Ingeniería y profesionales con estudios o experiencia en Business Intelligence. Los Marketeros necesitamos trabajar muy de la mano con ingenieros ahora no mañana, ni afanarnos a estudiar mucha estadística (juro que lo pensé por un momento, pero no!!!!); debemos crear sinergias, crear áreas de marketing con ingenieros, y apuntar seriamente a la inteligencia comercial o de datos.
Un fuerte abrazo!
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