Muchos negocios usan datos para justificar sus decisiones, en lugar de basarse en esos datos para tomarlas. ¿Por qué? Después de todo, los datos solo son valiosos cuando se traducen en insights. Para ello, debes tener claro qué quieres obtener con tus datos y establecer su valor. Te indicaremos qué preguntas deberías plantearte en relación con el contexto, la necesidad, la visión y el resultado de los datos. Además, te ofreceremos estrategias para convertir esos datos en historias relevantes y en casos de éxito.

En 1910, el novelista y poeta escocés Andrew Lang dijo: "Utiliza la estadística como el borracho utiliza las farolas: como apoyo en lugar de como iluminación". Décadas más tarde, muchos negocios actuales siguen actuando de esta forma: usando los datos para justificar sus decisiones, no para tomarlas.

¿Por qué? Después de todo, los datos solo son valiosos cuando ayudan a una empresa a tomar mejores decisiones. Es posible que tu empresa tenga acceso a la montaña de datos más grande del mundo, pero estos pierden su utilidad si no se traducen en insights para tu negocio.

Con esto en mente, te indicamos los pasos más importantes para convertir tus datos en insights.

Definir los datos

Obtener insights, significa tener claro qué quieres obtener de esos datos, es decir, saber qué valor tienen. Piensa lo que quieres hacer con esos datos. En Thinking with Data, Max Shron ofrece un sistema para delimitar el ámbito de un proyecto tal como el análisis de datos. Al igual que una historia, un proyecto siempre incluirá una introducción (contexto), un conflicto (necesidad), un propósito (visión) y, en el mejor de los casos, un final feliz (resultado).

Hacerte las siguientes preguntas te ayudará a saber cuál es la mejor forma de usar tus datos:

  • Contexto: ¿cuál es tu objetivo? ¿Quiénes son los responsables de que el proyecto salga adelante? ¿Es posible priorizar el proyecto con objetivos mayores o estableciendo un plazo límite?
  • Necesidad: ¿qué necesidades específicas pueden satisfacerse con el uso inteligente de los datos? ¿Qué se conseguirá con este proyecto que antes fue imposible?
  • Visión: ¿cómo se vería que los datos han cumplido la necesidad? ¿Es posible prever el resultado final? ¿Qué lógica sigue la solución?
  • Resultado: ¿cómo se usará y se integrará el resultado en la empresa, y quién lo hará? ¿Cómo se medirá el éxito del proyecto?

Crear un sistema

Antes escribí un artículo sobre cómo contar historias relevantes usando los datos, pero ¿cómo encontrar la historia adecuada? Los arquitectos son una buena fuente de inspiración. Del mismo modo que ellos convierten diseños abstractos en realidad, los profesionales del marketing deben transformar las necesidades de datos en insights.

Por lo tanto, podemos comparar el proceso de entender y visualizar los datos con los bocetos de un arquitecto durante la conceptualización de su proyecto. Crear varios gráficos y tablas es como conversar con los datos; nos ayuda a conocer cifras interesantes que se pueden convertir en información interesante.

Michael Graves, ex-profesor de arquitectura de Princeton, escribió un artículo fascinante en el New York Times en el que rechaza la idea de que la tecnología haya supuesto "la muerte del dibujo" en la arquitectura. En el artículo, habla de cómo el dibujo no solo es un proceso, sino un producto final, y de que, aunque los ordenadores tienen su lugar, también la tiene el elemento humano y emocional. Graves descompone el dibujo arquitectónico en tres etapas: el "boceto de referencia", el "estudio preliminar" y el "dibujo definitivo". Lo interesante es que sus razonamientos sobre cada una de estas etapas tienen mucho que ver con el modo en que usa los datos un buen profesional del marketing.

A continuación, se detalla cómo aplicar los planteamientos de Graves sobre dibujo arquitectónico para convertir los datos en insights:

1. Boceto: encuentra la inspiración

Inicia una conversación con los datos de modo conceptual llevando el boceto al papel. Apunta conceptos de diseño o ideas generales sobre el resultado deseado. Por ejemplo, al crear una serie de gráficos para un artículo anterior, creamos el boceto de abajo, que nos permitió visualizar el diseño y la estructura del trabajo final.

2. Preparación: trabaja con los datos

Puedes empezar con lápiz y papel, pero probablemente necesites cambiar de método a medida que profundices en el análisis de los datos y en tu software de visualización. Usa las siguientes recomendaciones como guía para idear una forma de usar los datos:

  • Filtrar: descarta lo innecesario y céntrate en lo más importante.
  • Ordenar: organiza los datos por orden de importancia.
  • Agrupar y segmentar: haz un resumen de los datos y divídelos en grupos distintos.
  • Visualizar: dale forma a los datos con herramientas visuales intuitivas.
  • Los preparativos de un arquitecto son similares; el arquitecto va alternando entre bocetos en dos dimensiones y planos en tres dimensiones. Aunque el boceto en sí pueda ser válido y adecuado, solo se materializa sobre el terreno real. En el mundo de los datos, sucede lo mismo al calcular cifras. A veces, los datos pueden ser muy imprecisos, tener un formato incorrecto o estar incompletos. Por eso, es importante validar constantemente tu trabajo con datos reales.

    3. Visualización: dale forma a los datos

    La visualización puede ayudarte a convertir los datos en insights. "Las cantidades numéricas se centran en los valores esperados; los resúmenes gráficos, en valores inesperados", dijo el matemático John Tukey. Al parecer sabía de lo que hablaba, ya que el poder real de la visualización reside en su capacidad de mostrar hallazgos inesperados de manera clara y fácil de entender. Para dar forma a los datos, disponemos de varias herramientas de análisis y visualización, como Google Analytics.

    Los siguientes principios te servirán para visualizar los datos como información de completa:

    • Sé consciente de la estética: la gente normalmente se ve atraída hacia lo bello, ¿por qué no crear un gráfico lo más bonito posible? Un gráfico estético también puede resultar más fácil de entender porque muestra la acción resultante. Para obtener más información sobre la importancia de la estética, lee Now You See It, Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis de Stephen Few.
    • Céntrate en las tendencias, no en datos concretos: a menudo, la información más útil no está en los datos aislados, sino en las tendencias, sobre todo cuando estas cambian de dirección.
    • Compara periodos: observa los datos de distintos periodos, como los de cada semana, cada mes o cada verano, y procura usar periodos comparables. Por ejemplo, no sería adecuado comparar marzo con febrero porque no tienen el mismo número de días.
    • Busca relaciones significativas: a menudo, los hallazgos más útiles e importantes en el análisis de datos están en las relaciones entre variables; o en la correlación y en la dependencia, según los estadísticos.
    • Prueba con distintas perspectivas: como una sola persona no puede verlo todo, invita a otros a participar en el análisis de datos. Es fundamental contar con varios puntos de vista a la hora de buscar insights.
    • Sé escéptico: analiza siempre los datos desde dos perspectivas distintas. Por ejemplo, representa los mismos datos varias veces con distintos tipos de gráfico. Los datos pueden dar lugar a interpretaciones erróneas. Por ese motivo, asegúrate de que narren la historia correcta.
    • La búsqueda de valor en los datos conlleva algo de trabajo, pero nos ayuda en el proceso de visualización. La lista anterior no es del todo exhaustiva, ya que solo incluye algunas de las mejores técnicas de visualización. Tómate tu tiempo para encontrar la combinación de técnicas que te resulte más eficaz.

      De los datos a la acción

      Esperamos que el sistema y los principios de los que aquí hablamos te ayuden a encontrar información útil en tus datos y te inspiren a crear la historia más relevante con esos datos para impulsar tu negocio. No hay ningún conjunto de principios que funcione para todos los contextos, por lo que de ti depende averiguar cuáles son las mejores técnicas para el análisis de tus datos.

      La transformación de los datos en insights puede ser un proceso desestructurado, pero afortunadamente, los profesionales del marketing pueden usar varias técnicas para convertir esas necesidades de datos en insights. Deben establecer unas directrices similares a las de un arquitecto para trabajar con los datos de manera eficaz, y no hay nada que les impida hacerlo con creatividad.

      Daniel Waisberg

      Adepto de Analytics en Google