Cada vez que se pone de moda una tendencia, le salen novios como si se tratara de una rica heredera. Se nota por los titulares de las entrevistas de los directivos, sus ponencias y mensajes comerciales. Según ellos, cualquiera diría que todas las empresas tienen un enfoque hacia el cliente (client centric), han puesto a la innovación como eje de su forma de trabajar desterrando sus obsoletas estructuras jerarquizadas y, por supuesto, recogen y analizan toda la información sobre sus clientes, esa que está dispersa en multitud de bases de datos. Así que también son Data Driven Business, negocios en los que las decisiones se basan en análisis de información real y no en intuiciones de los directivos y en repetir los eternos planes de acciones que siempre han funcionado.
Pero medir la repercusión de la estrategia de Social Media y echar un vistazo a Analytics no es tener un Data Driven Business. El alcance de esta estrategia va mucho más allá. Para explicarlo en profundidad, Jacques Warren, uno de los principales especialistas en el análisis de datos y coautor del libro “Web Analytics”, considerado como el manual del sector, nos lo explicó en la última ISDI Talk celebrada en el CAD.
El enfoque profundo de Jacques Warren en el Análisis de Datos
Warren lleva más de 20 años trabajando en el mundo digital y especializado en el análisis de datos. A través de su experiencia desgranó las claves para crear un auténtico modelo de gestión basado en la analítica y los escollos con los que tienen que enfrentarse las organizaciones a la hora de implantarlo.
“Hace 15 años tenía que empujar a las empresas y casi darles una patada para que estuvieran en Internet –bromeó- y ahora me sigo enfrentando con el mismo enemigo: la inercia, la resistencia que impone un cultura basada en el pensamiento de que ‘Por qué voy a hacer las cosas de forma diferente si lo que hago funciona’. Pues si quieres que tu negocio se base en los datos, vas a tener que transformarlo”.
Para explicar mejor la enorme resistencia al cambio imperante en el mundo de los negocios, recurrió a casos reales vividos durante su trayectoria:
En el primero, el responsable de marketing de una compañía decide invertir 60.000 euros en una campaña en Facebook y Twitter sin tener claro el ROI que va a obtener en vez de dedicar 80.000 a mejorar su ratio de conversión con posibilidad de ganar 1,4 millones de dólares.
En otro, el online manager de una compañía de vuelos rechaza cambiar su sistema de booking con la posibilidad de ganar tres millones a pesar de que está perdiendo un millón al mes en oportunidades de negocio.
En todos los casos la decisión se basa en lo mismo: “al menos le puedo decir a mi CEO que estoy haciendo algo en redes sociales o no voy a asumir el riesgo que supone una transformación tan radical”: pensamiento lógico imperante en una realidad de empresas a las que cuesta mucho romper con la inercia de trabajo y que se aferran a sus resultados sin ver las posibilidades de mejorarlos.
¿Qué es un Data Driven Business?
“Without data you’re just another person with an opinión”; la frase es de W Edwards Deming, prestigioso estadista estadounidense, e ilustra perfectamente la esencia de lo que es un Data Driven Business: una compañía que busca constantemente la forma de ser más competitiva, de innovar y de crecer a través de los insights que proporcionan los clientes con sus comentarios, reacciones, opiniones y comportamientos. Una empresa que utiliza los datos para tomar decisiones porque éstos pueden desmontar las intuiciones del mejor profesional y enfrentan a ciencia frente a inercia.
Las estrategias de marketing tradicionales funcionan con un razonamiento lógico que les lleva a duplicar su inversión cuando quieren duplicar objetivos. Sin embargo, las técnicas de análisis de datos permiten conseguir mejores resultados con el mismo presupuesto; eso sí, cambiando por completo la forma de trabajo.
¿Cómo debe ser una estrategia Data Driven?
Una estrategia Data Driven consta de cinco aspectos clave
- Data: enfoque a la captación y el uso de los datos.
- Application: el software. Estas dos patas constituyen la obsesión de los tecnólogos: mucha herramienta y mucho dato.
- Análisis: los datos en sí contienen mucho ruido; es necesario crear modelos, basados en KPI´s personalizadas para el negocio y los objetivos y fijar el equipo que va a trabajar con ellos.
- Result sharing: cuando tienes gente recogiendo los datos, analizando, etc. necesitas comunicarlo y la forma de hacerlo es esencial para que el modelo funcione. Es imprescindible tener un dashboard con el que compartir los resultados tan rápido que permitas que la gente tome decisiones.
- Decision making: en este último punto, el más importante, Warren reconoce que existen pocas empresas que consiguen que la gente tome decisiones basándose en los datos; hay que crear un proceso porque no se trata de tener recomendaciones sino de actuar.
Dos últimos consejos basados en su experiencia: es necesario que el equipo esté enfocado, pagado y evaluado en función de su participación en el proceso; y tener en cuenta que siempre hay cosas que mejorar y siempre hay más valor que crear aunque seas el mejor en lo que haces.
