Muchas empresas utilizan los datos para justificar sus decisiones, en lugar de basarse en esos datos para tomarlas. ¿Por qué? Al fin y al cabo, los datos solo son útiles si se traducen en interpretaciones que permitan actuar. Para ello, debes tener claro qué quieres obtener con tus datos y establecer su valor. En este artículo te indicamos qué preguntas debes plantearte en relación con el contexto, la necesidad, la visión y el resultado de los datos. Además, te ofrecemos estrategias muy eficaces para convertir esos datos en historias relevantes y en éxitos para tu empresa.

En 1910, el novelista y poeta escocés Andrew Lang afirmó: "Utiliza la estadística como un borracho utiliza las farolas: para apoyarse y no para iluminarse". Décadas más tarde, muchas empresas actuales siguen haciendo precisamente eso: utilizar los datos para justificar sus decisiones, no para tomarlas.

¿Por qué? Al fin y al cabo, los datos solo son útiles si ayudan a una empresa a tomar decisiones más acertadas. Tu empresa tal vez cuente con la mayor cantidad de datos del mundo, pero si no dispone de los recursos necesarios para convertirlos en información que impulse el negocio, no le servirá de nada.

Dicho esto, a continuación te indicamos algunos pasos importantes que puedes seguir para traducir los datos en interpretaciones que permitan actuar.

Definir los datos

Esta interpretación empieza por tener claro qué quieres obtener con tus datos y establecer su valor. Piensa qué quieres hacer con los datos reales. En Thinking with Data, Max Shron ofrece un sistema muy útil para delimitar el ámbito de un proyecto 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 plazos límites?
  • 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 se encargará de ello? ¿Cómo se medirá el éxito del proyecto?

Crear una estrategia

Este artículo trata sobre cómo contar historias relevantes usando los datos, pero ¿cómo se puede 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 información que permita actuar.

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 familiarizarnos con cifras que se pueden convertir en información interesante.

Michael Graves, exprofesor 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 función, 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 información que permita actuar:

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 elaborar una serie de gráficos para un artículo anterior, creé el boceto de abajo, que me 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 información que permita actuar. "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 útil:

  • Sé consciente de la estética: normalmente, la belleza nos atrae. ¿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, según los estadísticos, en la correlación y en la dependencia.
  • 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 información útil.
  • Sé escéptico: analiza siempre los datos desde al menos dos perspectivas distintas. Por ejemplo, representa los mismos datos varias veces con distintos tipos de gráficos. 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

Espero que el sistema y los principios de los que aquí hablamos te ayuden a encontrar información útil en tus datos y te inspiren para crear la historia más relevante con esos datos e 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 información útil puede ser un proceso desestructurado, pero, afortunadamente, los profesionales del marketing pueden usar varias técnicas para convertir esas necesidades de datos en información que permita actuar. 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.