Las data driven organizations son especies poco comunes que algunas veces solo vemos entre las grandes tecnológicas o en startup muy disruptivas en su sector. En realidad, al grueso de las empresas o líderes les cuesta condicionar sus decisiones por los datos que reciben. Si queremos adaptarnos a los nuevos escenarios, la única herramienta que tenemos para combatir la entropía es el oro del milenio: los datos.
Según el World Economic Forum, a principios del 2020 íbamos a generar 40 veces más bytes que estrellas en el universo observable. Probablemente, el confinamiento mundial debido al coronavirus no ha hecho más que aumentar exponencialmente dichas estimaciones. Si tenemos en cuenta las estimaciones anteriores a la hora de evaluar nuestras audiencias y clientes, no es suficiente guiarnos por nuestras percepciones, ya que los datos nos aportan una suerte de GPS sobre sus valores, intereses, miedos y paradigmas.
El propósito de los datos
Nos encontramos con que más pronto que tarde la frontera de nuestro posicionamiento se enfrentará a la tozuda realidad de los datos y de nuestras audiencias. Entonces, ¿cómo podemos enfrentarnos a la masiva cantidad de datos relacionados con nuestra actividad? El primer paso fundamental son los interrogantes que nos hacemos a nosotros mismos.
La efectividad y eficiencia de nuestro análisis va a estar condicionado fundamentalmente por las preguntas que hagamos a esos datos y no por los datos en sí mismos. Es en esta etapa donde deberíamos invertir la mayor cantidad de tiempo y recursos para determinar:
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Por qué necesitamos los datos hoy y no los necesitábamos ayer;
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Cómo encaja la cultura de los datos en mi cultura organizacional;
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Qué quiero saber de mí, de mis clientes y de mi audiencia objetiva;
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¿Tengo capacidad para obtener esos datos?
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¿Cómo los estructuro para facilitar su interpretación?
Estas son algunas de muchas preguntas que deberíamos hacernos antes de embarcarnos en la madriguera del conejo.
Escasez o abundancia
Ahora mismo, los datos son un recurso extremadamente abundante pero, en algunas ocasiones, no somos capaces de recogerlos, estructurarlos y procesarlos. A veces no somos conscientes de la ingente información que recibimos de nuestros clientes ni de lo que habla nuestro público objetivo sobre nosotros y sobre nuestro sector.
Al obtener los datos nos sentimos sobrecogidos por la inmensa cantidad de entradas de información que poseemos y para la cual es necesario contar con modelos que permitan estructurar dicha información de una manera consistente y duradera en el tiempo. Esta estructura tiene que estar en perfecta sintonía con nuestros objetivos de posicionamiento y las preguntas sobre el propósito de los datos.
El punto anterior es quizás al que dedicamos menor cantidad de recursos y, en consecuencia, el que producirá mayor cantidad de errores, inconsistencias y cambios arbitrarios en el futuro. La efectividad y eficiencia de nuestros modelos se miden por su capacidad de perdurar en el tiempo.
El procesamiento ya dependerá de nuestros recursos propios y el acceso a mayor o menor capacidad de cómputo. No todos tenemos la necesidad de embarcarnos en la vorágine del big data, el machine learning o la Inteligencia Artificial.
¿Qué? ¿Cómo? ¿Por qué?
Este andamiaje de herramientas y anglicismos pomposos solo tienen un fin: comprender. Nuestro fin es comprender qué dice nuestro público objetivo para definir los temas clave; cómo hablan sobre esos temas, es decir, las percepciones y opiniones que tienen sobre ellos y el porqué de sus motivaciones para hablar sobre ellos.
Nuestro objetivo es facilitar la comprensión de las ideas y permitir ampliar la proyección de nuestro mensaje. Y esto no solo va de conectar con más personas, sino de que estas se identifiquen con tus ideas y compartan tu visión.
La ética de los datos
Los datos son como el oro: muy valiosos, pero también fácilmente manipulables para reforzar sesgos y parcialidades. Son capaces de construir realidades y a su vez de desmontarlas según las necesidades del analista. Por ello, es necesario tratarlos con ética y evitar la mayor cantidad de sesgos en su utilización, ya que esto nos permitirá obtener una fotografía real de nuestro entorno y no caer en los extremos de la curva. Esto lo observamos principalmente en las redes sociales, donde los extremos -que generalmente son minoría- son los mayores generadores de contenido y cámaras de eco. El resto de la audiencia se encuentra en posiciones más moderadas, pero no necesariamente más involucradas en la generación de contenido.
Por último, la privacidad es un límite que nunca debe ser cruzado. En ella reside la libertad de cada uno de nosotros para decidir qué deseamos consumir, apoyar o compartir. Por ello, todos nuestros procesos y acercamiento al análisis de nuestra audiencia deben estar siempre condicionados por el respeto a este derecho.
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