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¿Un exceso de análisis puede llevar a la parálisis?

Tan importante como focalizarse en el objetivo es tener claro cómo se va a activar la solución y en ese sentido, el análisis y los datos no pueden suponer un obstáculo sino una palanca de acción

► Los humanos y el internet de las cosas son dos fuentes inagotables de datos. Según IBM, cada 24 horas se crean cerca de 2,5 trillones de bytes; una cifra que se sigue incrementando cada año. 

Los datos que se generan a través del uso del móvil, de la smart TV, con la pulsera de fitness y el coche conectado, o incluso cuando navegamos por internet buscando un vuelo o un restaurante son potencialmente valiosos, pero luego hay que interpretarlos y transformarlos en información que ayuden a tomar decisiones. Precisamente ese es el reto de la sociedad de los datos: la transformación de éstos en información y no en meros patrones de consumo. 

Cada vez se toman más decisiones teniendo en cuenta los resultados extraídos de los datos y por lo tanto, es imprescindible comprobar la veracidad de la información y el contexto que la rodea. De hecho, los datos hablan tanto de nosotros como el contexto y en ese sentido es fundamental tener los conocimientos necesarios para incorporar los datos a la trama y el tejido global de cada consumidor. 

Sobre todo si se tiene en cuenta que ya no es suficiente con crear una estructura de datos que los clusterice, sino que hay que dotar de inteligencia a esa estructura mediante análisis en tiempo real y no anclaserse únicamente en modelos predictivos que faciliten la búsqueda de patrones. Al fin y al cabo, las circunstancia que llevana una persona a tomar siempre las mismas decisiones no tienen porqué estar sujetas a las mismas emociones. Y eso también es importante, sobre todo si se tiene en cuenta el último estudio de gyro ‘The business feeling index: the feeling that moves business forward’, en el que destaca que las personas siguen tomando decisiones basándose en sus emociones y no en la razón. Un aprendizaje que pone de manifiesto que los consumidores no se comportan de forma tan racional o predictiva como sugieren los datos, sino que se mueven por instinto. De ahí que el análisis de los datos deba utilizarse como inspiración para crear ideas pero no para conducir a una parálisis motivada por la avalancha de datos. 

Así pues, teniendo en cuenta el rol que juegan las emociones y que la cantidad de datos se multiplicará por 10 en 2025 (según la Asociación de Directivos de Comunicación, Dircom), lo mejor será asumilar que tener los datos no implica tener la información. Más si cabe sabiendo que cinco años el 90% de los contenidos serán generados por bots y que el principal reto tendrá que responder a la humanización de esa comunicación automatizada. La cantidad de datos que hay que manejar es inmenso y eso conlleva limitaciones en los sistema y en el coste tecnológico de las soluciones y mantenimiento. Pero más importante aún es que los profesionales que analizan los datos entiendan sobre ventas y estrategias de marketing y así poder amortizar las plataformas a través de proyectos concretos. 

Retos

No es que la solución resida únicamente en la búsqueda de talento especializado, pero lo cierto es que la implementación de inteligencia artificial y machine learning irían mucho más rápido si las empresas pudieran encontrar profesionales cualificados en estas tecnologías; recorriendo así el camino que va desde el big data hasta el smart data. 

Sobre esto, un análisis de PwC ha identificado cuales serán estos perfiles especializados que tendrán mayor demanda durante los próximos años. En primer lugar, el big data scientist, una mezcla de matemático, estadístico e informático con conocimientos avanzados de bases de datos es el perfil idóneo para aportar soluciones de negocio y respuestas tomando como base los datos. Por su parte, el big data architecth también es una figura importante porque dirige la plataforma tecnológica que soporta la ingesta, almacenamiento y gestión de datos masivos en tiempo real y se encarga de que los datos lleguen en perfecto estado y forma para ser analizados. También el big data analyst tiene una gran capacidad para visualizar, presentar e interpretar los resultados y patrones ocultos entre los datos y aunque tiene menores conocimientos tecnológicos que los otros perfiles, aporta mayor conocimiento del negocio a la hora de visualizar, presentar e interpretar los resultados y patrones ocultos entre los datos. El cuarto perfil sería el de ingeniero en inteligencia artificial; es decir, un ingeniero industrial o de telecomunicaciones o físico con alto conocimiento de los procesos de la industria específica para su automatización a través de inteligencia artificial y robótica. Por último, el cognitive analyst también será un perfil interesante por sus conocimientos funcionales de la industria en la que trabaja y por sus habilidades para realizar data discovery y extraer insights de datos.   

En realidad, lo que se busca con estos perfiles no es solo tener acceso a datos relevantes, sino poder usarlos en la toma de decisiones de marketing de la empresa. En realidad, cobra sentido que los analistas estén ligados a las áreas de negocio y de UX como una disciplina transversal, capaz de aportar beneficios de negocio y no solo una cantidad ilimitada de datos. 
Por otra parte, hay que tener presente que la componente espacial de los datos se configura como una de las aristas más relevantes. Tanto es así que el 80% de la información está geoposicionada y permite, por ejemplo que empresas ligadas a la economía colaborativa, como Cabify, Uber o BlaBlaBlar tengan sentido y vida gracias al GPS. Teniendo esto en cuenta, la clave está en orientar toda la tecnología al cliente y establecer la información que puede aportar un mapa. Lo cual permite localizar zonas en las que es mejor ubicar un negocio o analizar la rentabilidad de una campaña de publicidad exterior. 

Durante la jornada ‘Geomarketing y negocio’, organizada por la Asociación de Marketing de España, el CRM y data analytics manager de QuanticSolutions, Antonio Tena, ha argumentado que los mapas son clave a la hora de diseñar la estrategia de una compañía. Explica que en España, hace unos años, “un 36% de las empresas que tenían un CRM lo usaban para gestionar datos, pero solo un 21% los analizaba. Sin embargo, las empresas que ahora se están orientando al cliente tienen claro que la velocidad, la variedad y el volumen de información han cambiado la forma de hacer negocio y por lo tanto hay que utilizar los datos de forma inteligente”. Ahora bien, también hay que tener en cuenta el valor de la información, y gestionarla de tal forma que el cliente pueda ser el centro de toda la estrategia, tanto para obtener más información sobre él como para fidelizarlo. 

Otro de los puntos importantes tiene que ver con el manejo de los volúmenes de información que se generan y la atribución de las conversiones. Resulta complicado obtener datos precisos cuando hay que mezclar datos online con offline, pero lo interesante en este punto es encontrar la relación entre canales y saber dónde se encuentra cada uno en el embudo de la conversión y no perder la perspectiva real a la hora de tomar decisiones. Al final, el binomio datos/negocio no solo conseguirá separar el grano de la paja sino contextualizar los datos, y convertirlos en información accionable.  De esta forma es como los datos pueden pasar de ser la gasolina de las compañías a convertirse en el auténtico motor de éstas.