Confiamos en dios. Todos los demás, que aporten datos.
William Edwards Deming
Vivimos en una era en el que el volumen, la variedad y la velocidad de información que se genera, almacena, distribuye y gestiona son tan descomunales, que no importa si trabajas en finanzas, bienes de consumo, turismo, o productos industriales; la analítica es, inexorablemente, una necesidad competitiva vital para tu organización.
Pero si trabajas en marketing y, como suele ser habitual, tus conocimientos de estadística no son muy avanzados, es más que probable que actualmente te encuentres entre ese gran número de directivos que aún se resisten a los encantos de la tecnología que rodea al Big data por temor a que los números demuestren que tu intuición no cuadra con la realidad.
Para empezar, y siendo prácticos, lo más razonable es aceptar el hecho de que con cuarenta años o más, una jornada laboral interminable y otras responsabilidades domésticas variopintas, no vas a aprender estadística de la noche a la mañana. Ni falta que te hace.
Es mucho más conveniente ponerse al día con las soluciones tecnológicas existentes y buscar a alguien bien instruido que te ilustre sobre los conceptos estadísticos imprescindibles para sacar el máximo partido de las posibilidades que ofrece la analítica en estos momentos. De esta manera empezarás a comprender la lógica de los procesos de toma de decisiones basados en analíticas y a reconocer que todo modelo analítico se construye sobre supuestos que hay que explicar y defender.
Como aconseja el Director de Investigación del Instituto Internacional para la Analítica (IIA) Tom Davenport, el truco está en considerarte a ti mismo un consumidor de analíticas. Los productores serán aquellos especialistas cuyos análisis y modelos integrarás con tus años de experiencia en el negocio y con tu intuición cuando tengas que tomar decisiones.
Es importante recordar que al igual que las metáforas en la literatura, los modelos que te van a ayudar a gestionar la información, son simplificaciones explicativas de realidades complejas. Son útiles para comprender, pero son limitados.
Una buena manera de afrontar el asunto es centrándote en las primeras y en las últimas etapas del proceso, que podemos simplificar en seis pasos:
Reconocer el problema y enmarcarlo adecuadamente
Enmarca el problema o el tipo de decisión a tomar, identificando posibles alternativas.
Revisar hallazgos anteriores
Identifica y esfuérzate en comprender de qué manera/s otras personas han resuelto, o hubieran resuelto un problema similar al que tienes entre manos. Este es el paso más importante del proceso de análisis para un consumidor de analíticas. Es la etapa en la que tu experiencia e intuición cuentan más. Al fin y al cabo, una hipótesis no es más que un presentimiento acerca de cómo funciona un asunto. La diferencia estriba en que a partir de ahora vas poder constatarla de manera rigurosa.
Generar un modelo para solucionar el problema y seleccionar las variables
Aquí es donde entran de lleno los profesionales de la analítica, junto a los que formularás una hipótesis detallada acerca de cómo determinadas variables pueden afectar al objetivo.
Recopilar los datos
Los profesionales de la analítica reunirán toda la información primaria y secundaria necesaria sobre las variables de la hipótesis.
Analizar los datos
Los profesionales de la analítica ejecutarán un modelo estadístico valorando su idoneidad respecto a la información y repitiendo el proceso hasta dar con el modelo que mejor explique tu problema.
En esta etapa resulta esencial que prevalezca una cultura de investigación que busque desentrañar la verdad por encima de todo y no trate de justificar espuriamente las ideas de nadie, pues todos sabemos lo fácil que es manipular la información para que refleje lo que uno quiere.
Entre la segunda y la quinta etapa, te asaltarán todo tipo de dudas sobre las que no deberías tener reparo alguno en preguntar. No te cortes un pelo y haz como mínimo las siguientes preguntas:
- ¿Cuál o cuáles son las fuentes de nuestros datos?
- ¿Cómo de representativos son los datos muestrales de la población?
- ¿Incluye la distribución valores atípicos? ¿Cómo afectan a los resultados?
- ¿Bajo qué asunciones se fundamentan nuestros análisis y modelos? ¿Qué condiciones podrían invalidarlos?
- ¿Por qué se ha seguido un determinado enfoque y no otro? ¿Qué alternativas se han considerado?
- ¿Cuál es la probabilidad de que las variables independientes estén originando cambios en la variable dependiente? ¿Es posible que otro tipo de análisis establezcan la causalidad de manera más clara?
Presentar y poner a trabajar los resultados
Esta última etapa es en la que te la juegas: tienes que utilizar la información que has destilado con tu equipo de analistas para contar una historia que sirva inequívocamente a los responsables últimos de las decisiones a ir por un camino, o por otro.
A estas alturas, doy por hecho que eres consciente de que la analítica consiste por encima de todo en contar una historia avalada por datos. Por tanto, te preguntarás qué clase de historia te viene mejor contar, qué tipo de lenguaje es más apropiado y qué tono resulta más convincente. También te preguntarás en qué términos escenificarla, narrativos o visuales, así como el tipo de gráficos que vas a necesitar para respaldar tus hallazgos. No importa lo sofisticados que sean los análisis, estos tienen que poder exponerse de manera que cualquiera pueda entenderlos (y con cualquiera me refiero a un niño, que en los consejos de administración no abundan los lumbreras…).
Por tanto, olvídate de contar una historia en términos estadísticos (por mucho esfuerzo que le hayas tenido que dedicar y por muchas ganas que tengas de que todos se enteren de lo mucho que has aprendido) y céntrate en el ROI, es decir en la manera en que el nuevo modelo de toma de decisiones que vas a presentar va a contribuir a aumentar las conversiones, los ingresos, o la rentabilidad del negocio. Por descontado, cuando tengas que hacer la presentación, no olvides llevarte por lo menos a un analista para que responda a las preguntas más técnicas que puedan surgir. No te vayas a tropezar con un “experto”.
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