Los problemas y sus soluciones que me he encontrado al trabajar con datos en Marketing

Wednesday, October 24, 2018

Los problemas y sus soluciones que me he encontrado al trabajar con datos en Marketing

Post escrito por Iván Fanego, activista de las nuevas tecnologías, economista y MBA Internacional.

Hablar de datos empieza a ser un cliché. No hay puesto de trabajo que no se vea inundado por torrentes de datos. No hace falta que hablemos del famoso Big Data, que, por supuesto, no para de crecer:

gráfico que muestra la facturacion de Big Data
Figura 1, Fuente: Statista







Si vamos a un ejemplo concreto, como el del marketing (que es el que más de cerca conozco), vemos como el mercado de los datos relacionados con Marketing tiene una tendencia claramente ascendente.

gráfico que muestra el tamaño de mercado de datos de marketing
Figura 2, Fuente: Statista

O como una de cada cuatro empresas españolas usan software especializado para analizar datos.

Todos hemos oído ya unas cuantas veces eso de “los datos son el nuevo petróleo”, que los data scientists son la profesión del futuro o el gracioso chascarrillo de que "toca pasar de los Mad Men a los Math Men”. 

Pero hay un problema.

Los datos que llegan son de los que ya no caben en el Excel. Ni las tablas dinámicas ni el bendito BUSCARV / VLOOKUP pueden salvarnos, queramos o no, los datos cada vez generan más dificultades a un número creciente de personas. 

¿Dificultades?  Se supone que los datos son algo bueno. Nos ayudan a tomar decisiones, a conocer mejor a nuestros clientes o a entender mejor el resultado de nuestras acciones, pero trabajar con datos presenta sus propios retos. Pueden contribuir a generar conocimiento o… A destruirlo.

¿Por qué digo esto? Porque hay un problema en el crecimiento en el uso de datos en (casi) cualquier profesión. Uno muy sencillo. Los datos no son nada si nadie los sabe interpretar. Y las personas podemos estar convirtiéndonos en cuellos de botella en los torrentes de datos.

En este estudio de IAB y Winterberry Group, las organizaciones encuestadas no tenían mucha confianza en que sus equipos fueran capaces de asumir el reto de un mundo lleno de datos.


gráfico que muestra la confianza en las organizaciones en talenta
Figura 3 Fuente: MarketingCharts

















Es lógico. Tradicionalmente los trabajos en Marketing estaban más asociados a la creatividad y, en muchos casos, al instinto, que a las capacidades analíticas. Es cierto que no en todos los casos, ni en todas las ramas, ni siquiera en todas las empresas, pero los números no han sido tradicionalmente el punto fuerte de los departamentos de Marketing.

Como tantas otras cosas, es algo que está cambiando. 


Los principales problemas al usar datos en Marketing

En mi experiencia personal, podemos distinguir los problemas más habituales en dos grupos:

-Problemas de interpretación. La dificultad de extraer un sentido a los datos. Ser capaces de integrar los datos, analizarlos, entenderlos y extraer valor.

-Problemas de explicación. La dificultad de transmitir el sentido que tienen. Contar la historia que refleje la realidad de forma que la entienda todo el mundo (o al menos las personas que necesitan entenderla).

Sé que suena muy genérico, porque básicamente vengo a decir que el problema es o bien entender los datos o bien explicarlos, pero a mí me sirve para identificar dónde está el origen del problema y me ayuda a buscar una solución. No seré el primero en intentar definir los retos en el uso de datos dentro de marketing, pero aquí va mi intento. 


Problemas de interpretación

Dentro de los problemas que surgen al intentar dar sentido a los datos, creo que algunos de los más habituales son:

Falta de base matemática y formación. El que recuerde bien las lecciones de estadística de segundo de carrera que tire la primera piedra. Sin una base matemática y estadística básica (no hace falta que seamos genios, pero sí que entendamos un mínimo) no podemos ir a ningún lado. Si no sabemos cómo se calcula una media, no entendemos qué es la moda o qué es una serie temporal nos va a costar mucho avanzar sin cometer errores de bulto. 
Solución: es fácil saber lo que hacer, no tanto comprometerse a hacerlo. Sí, la respuesta es la formación. Por suerte hay muchos (pero muchos) cursos gratuitos, ya sea en Khan Academy, Coursera y muchas otras páginas parecidas.

Dificultad de integrar distintas fuentes. Algo tan táctico y aparentemente sencillo como contar con distintas fuentes de datos puede convertirse en un auténtico quebradero de cabeza a medida que vamos incorporando nuevas herramientas a nuestro marketing stack. La cantidad de tiempo que se pierde al mezclar datos de Google Analytics, con los de Redes Sociales, con los de email Marketing, con los de Adobe o cualquier otra fuente puede ser un agujero negro en nuestro día a día. Unido al hecho de que es fácil cometer errores, existen problemas de formato y muchas otras cosas que uno no tiene en cuenta en un primer momento.
Solución: usar… Más herramientas. Data Studio de Google, Klipfolio u otras, pueden ser la solución. Mi experiencia personal es que, si bien es cierto que para los reportes habituales nos ayudarán mucho, siempre (al menos, por un tiempo) quedará una fase de unificación, tratado y análisis conjunto cuando queramos a analizar más en detalle.

Falta de contexto. El problema más “humano” de todos. Es imposible interpretar nada si nos falta información relevante.
Solución: aportar luz al trabajo de las personas que analizan los datos, explicando la estrategia y los objetivos de la empresa.


Problemas al explicar lo que quieren decir los datos

Hay varios puntos en común con el grupo anterior: la falta de formación dificulta en muchos casos el explicar los resultados. O si un equipo no tiene contexto sobre ciertos asuntos (la estrategia comercial, por ejemplo) no podrá entender la información correctamente.
Pero este grupo tiene sus propios retos y soluciones:

Falta de tiempo. Todo el mundo necesita datos, pero, a la hora de la verdad, nadie tiene tiempo para verlos, al menos, no en profundidad. Cierto es que este problema aplica a todo en la vida de la empresa, pero no quería dejarlo fuera, porque a todos nos suena eso de “necesito estos datos/ necesito este informe” para luego ver cómo coge polvo en alguna carpeta compartida.
Solución: Ahorrar tiempo con visualización y a convertir la información en algo entretenido con el storytelling. Aprender a destacar lo más importante y guiar en el proceso de toma de decisiones nos hará más valiosos.

Falta de conclusiones claras. Este es un problema demasiado habitual. A veces los datos “no nos dicen” nada, o no son completamente fiables. O, simplemente, nos falta información.
Solución. La primera y más obvia, buscar más información y repasar el problema desde distintos ángulos. Pero, no olvidemos, que como dijo Jeff Bezos, quizá sea necesario asumir que nunca vamos a tener el 100 % de la información y que tenemos que aprender a tomar decisiones con, digamos, el 70 %.

Sin ser Data Scientist ni nada parecido, estos son algunos de los problemas más típicos que me he encontrado. En vuestro caso, ¿cómo lo veis? ¿Qué problemas os soléis encontrar al usar datos en vuestro día a día?



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