Cómo usar los datos para tomar mejores decisiones

Wednesday, November 21, 2018

Cómo usar los datos para tomar mejores decisiones

Post escrito por Tristán Elósegui, consultor senior de marketing online, conferenciante y profesor en diferentes escuelas de negocios. Es especialista en estrategia digital, analítica web y redes sociales.
 

En mi anterior entrada Cuando la información fluye la empresa se mueve, os contaba los beneficios que la mejora en la calidad del dato y el flujo de la información supusieron para una empresa. En esta ocasión quiero contaros la base metodológica necesaria para sacar mayor partido a los datos. Son pasos sencillos a seguir, para guiar a los responsables de marketing en la toma de decisiones.

imagen de grafico de datos
Figura 1, El marketing siempre se ha basado en datos


El marketing siempre se ha basado en datos, pero nunca tan exactos como ahora.


Los datos siempre han estado presentes en la toma de decisiones. Forma parte del día a día de las empresas. No deberíamos tomar decisiones sin un dato que las soporte. En este sentido la llegada de Internet y la evolución en la gestión de la información (recogida, filtrado, almacenaje, procesado y análisis), ha hecho que la presencia de los datos en la toma de decisiones haya ganado en importancia y valor aportado. Hemos pasado de un escenario en el que los datos eran escasos (al menos comparados con los que podemos acceder ahora) y su nivel de actualización era escaso. Como resultado las decisiones se tomaban en base a datos que no eran del todo válidos. Al final la intuición o la voluntad de la persona que tomaba las decisiones, tenía mucho peso y no se hacía demasiado caso a los datos.

No estoy diciendo que tengamos que tomar las decisiones basándonos exclusivamente en los datos (empezando porque nunca vamos a tener todos los datos necesarios, ni vamos a poder controlar todas las variables para poder predecir lo que va a suceder y tomar la decisión más adecuada), pero si que debemos aprovechar la mayor calidad de los datos a los que podemos acceder, para tomar mejores decisiones.

¿Cuál es la forma correcta de usar los datos en el marketing digital actual?


Cómo suele pasar con todo lo que supone una innovación para la empresa (aunque sea a nivel de procesos), hemos pasado de un extremo al otro. Independientemente del nivel en la empresa o del tipo de acción, contamos con muchos datos. El problema es separar aquellos que nos aportan valor del resto. Estamos pasando de medir poco y mal, a querer aplicar big data (sin tener muy claro lo que es y el valor que nos aporta). En cualquiera de los casos, tenemos que usar datos para transformarlos en información y esta en conocimiento. Pero tenemos que saber como hacerlo en cada momento.

En esta ‘profesionalización’ de la medición en las empresas, la situación de partida más común es: ‘tengo claro que, si quiero optimizar mi estrategia, tengo que empezar medir correctamente. Pero, ¿por dónde empiezo?’ Mi experiencia de estos casi 20 años dedicados al marketing online, me ha permitido definir una breve guía para dar estos primeros pasos.

Claves para sacar el máximo partido de los datos


1. Bases sólidas: correcta definición de objetivos y kpis.


Lo primero es olvidarse de los datos e informes que maneja la empresa para poder definir un punto de partida que nos sirva de guía para saber si estamos haciendo bien las cosas.

Ese punto de partida es la definición de los objetivos y kpis de la estrategia de marketing. Es decir, debemos empezar por plantearnos cuál es la aportación de valor del marketing a los objetivos de la empresa y por definir cuáles son las métricas que mejor los describen.

Por experiencia, la situación inicial con la que me encuentro al hablar sobre la medición en una empresa es una visión limitada de la realidad y centrada en temas específicos: “nuestro problema es con el dato X”, “no conseguimos medir la rentabilidad de las campañas”, etc.

Antes de solucionar esos problemas concretos, tenemos que empezar por el principio y fijar el rumbo correcto.  

2. Sin los datos correctos no podemos tomar las mejores decisiones


El siguiente paso es estar seguros de que los datos que estamos manejando son los correctos. No podemos tomar decisiones si no confiamos en el dato de partida. Esto va a provocar que la empresa avance a trompicones, que tome decisiones erróneas y que pierda tiempo discutiendo sobre que dato es el correcto. 

Una vez definidos los objetivos y las kpis, tenemos claro que cosas debemos medir y debemos comprobar si los datos recogidos se ajustan a la realidad o no.

Tenemos que trabajar en la calidad del dato.

3. Romper los silos de información


Es muy común que las empresas que empiezan a medir tengan varias fuentes de información y que los datos no coincidan entre ellas. Para solucionar estos problemas en la toma de decisiones, necesitan integrar las fuentes de datos en una misma herramienta y visualizarlos en un único dashboard. Esto nos va a permitir centrarnos en la toma de decisiones y evitar la parálisis por el análisis.

Uno de los problemas más comunes es que las empresas cuentan con informes de diferentes fuentes (normalmente en estrategias multicanal), que no cuadran entre si, en los que invierten mucho tiempo en generar un informe único que les de sentido y que les roba tiempo para lo más importante: pensar y tomar decisiones.

Por eso tenemos que centrarnos, eliminar distracciones y actuar.

4. Datos claros, decisiones correctas

Nada peor que haber hecho todo el trabajo bien, y que al llegar el dashboard a la persona que tiene que tomar decisiones, esta no lo entienda, tome la decisión equivocada o bien lo archive directamente por que no lo entiende. Para ello es necesario que adaptemos la información y el conocimiento que transmitimos en el dashboard, a nuestro interlocutor (nuestro stakeholder interno).

Esta adaptación debe ir en dos líneas:
  • Tipos de datos: a cada decisor le interesa una información concreta. Aquella que le habla y ayuda en el desempeño de su trabajo.Por este motivo el número de dashboards que necesita una organización para funcionar es variable. Se parte de un dashboard estratégico que recoge las KPIs claves, la visión global de negocio, y a partir de ahí se analizan las necesidades de análisis (gestión de la inversión publicitaria, clientes, logística, contenido… las opciones son muy numerosas).
  • Visualización: y no solo basta con tener los datos necesarios, tienen que estar representados de manera que la persona que vaya a usar ese dashboard, sepa entender la situación global y localizar rápidamente de los puntos fuertes/débiles. Por regla general, cuanto más estratégico sea el dashboard y más alto el cargo de la persona a la que va dirigido, los dashboards son más sencillos a nivel gráfico y contienen más texto con las recomendaciones (el conocimiento obtenido) y viceversa.

5. La clave de una buena decisión está en el análisis


Las estrategias multicanal, la falta de unificación de métricas y formatos y la propia falta de experiencia, hace que las empresas dediquen la mayor parte del tiempo a la extracción y procesamiento de los datos. Y esto les limita el tiempo a lo más importante, a lo que más valor aporta y a lo que en definitiva es el objetivo de un dashboard: analizar los datos para transformarlos en información y esta en conocimiento. Así que necesitamos aumentar la velocidad de extracción y procesamiento, para dedicar el tiempo necesario para lo más importante (la famosa regla del 90/10 de Avinash Kaushik).

En el caso del análisis de dashboards recurrimos a su automatización, pero cuando estamos hablando de análisis ad-hoc y más ahora que el volumen de datos ha crecido tanto, estamos hablando de data science. Es decir, de tener la capacidad de combinar la estadística, la programación y el conocimiento del negocio, para tomar y combinar solo los datos necesarios de la forma más rápida y efectiva, para pasar al análisis y toma de decisiones lo antes posible.



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