La cultura data driven consiste basicamente en tomar decisiones basadas en datos.
Sin embargo, muchas empresas se basan en acciones sin fundamentos y acaban perdiendo grandes oportunidades. En un post anterior sobre big data te conté algunas verdades para entender mejor dónde esta el error de éstos negocios.
La cultura data driven, o cultura orientada a datos, existe cuando una empresa organiza sus procesos y métricas en base a datos reales, escapando así de decisiones basadas en la intuición, instinto, ejemplos pasados y creencias.
En mi equipo valoramos mucho esta cultura, ya que es fundamental para el éxito de mi negocio. Por eso, en este post te compartiré mi experiencia con la estructuración de equipos de data driven en los más diversos segmentos.
Vamos a abordar los siguientes temas:
- Entendiendo la cultura data driven;
- Objetivos de ser data driven;
- Definiendo una organización basada en datos;
- Conviertiendo tu negocio en data driven;
- Conclusión.
Entendiendo la cultura data driven
AVISO: Quizá éste será el texto más nerd que leerás esta semana.
Probablemente sabes que Marvel viene alcanzando un gran éxito en su narrativa de más de 18 películas, que cuenta la historia de los súper héroes de sus comics.
Toda esa trama terminó en la película Avengers: Infinity War, que cuenta la historia desarrollada desde 2008, cuando la película de Iron Man fue lanzada (primera película de la narrativa del universo Marvel).
Fuente: www.exame.com.br
La historia de Avengers: Infinity War, reúne a todos los héroes de las películas ya existentes de Marvel, involucrados en la trama de los vengadores.
Claramente ese es un storytelling que viene siendo contado todo el tiempo, y que todavía va a continuar por mucho más.
Al final, esas tramas son muy lucrativas. La película anterior a Guerra Infinita, Pantera Negra, es hoy la décima en número de ventas de toda la historia a nivel mundial. Otras películas que también están en esta lista son: Avengers (4to) y Avengers: Age of Ultron (7mo) .
Pantera Negra - Fuente: www.jovemnerd.com.br
Pero ¿qué tiene que ver Avengers con Data Driven?
Esta es una película totalmente marcada por Fan Services, así como Star Wars. Eso quiere decir que el análisis de datos de los fans trae diferencias significativas para las películas.
Además, el final de la película Avengers: Infinity War sorprendió a muchos espectadores.
Pero, como no creo en tendencias, yo sé muy bien que no existió nada de coincidencia en ese proceso, después de todo, si Infinity War ya viene batiendo récords de audiencia, imagina el tamaño de las ventas en las dos próximas películas de Marvel, que serán el Hombre Hormiga y la Avispa, y después de eso Capitán Marvel. Películas que probablemente van a revelar información muy importante sobre la continuidad de esta historia.
Entonces, piensa en la boletería de Avengers 4, que irá a la pantalla grande en un año, contando lo que realmente sucedió.
Según Quartz que divulga la lista de ComScore, Avengers: Infinity War, batió todos los récords mundiales y está como primera en una lista con las 10 películas con mayor boletería de la historia, facturando US$630 millones.
Y recordando que la primera película de la saga, Avengers (2012) está en 10mo lugar de la lista anterior, con una facturación de US$393 millones.
Ser data driven es aprovechar al máximo el potencial existente en los datos, de forma que se pueda obtener información en base a datos reales sobre sus clientes actuales y potenciales.
Por esa razón, te traigo algunos consejos que aprendí al implementar proyectos de consultoría de cultura data driven para clientes reales.
Ya tienes casi todo lo que necesitas en tu casa u oficina. Productos como Google Analytics, Hubspot, o CRM's son herramientas que permiten obtener grandes cantidades de datos. Usados de manera correcta pueden traer a tu negocio el primer paso para construir tu cultura data driven.
Creo que ya eres capaz de extraer el máximo de información de Google Analytics, ¿verdad?
Sino, no te preocupes, conoce esta guía que hemos preparado con toda la información para lograrlo.
Igualmente, si has leído acerca de Big Data, ya sabes que los datos por si solos no generan ningún valor.
En este artículo, seré tu guía sobre qué hacer con tus datos, además de explicar cómo podrás eliminar toda y cualquier decisión sin fundamentos en tu proceso de decisión.
Al estructurar un equipo Data Driven, podrás saber lo que tu cliente realmente quiere, cuándo lo quiere y por qué lo quieres. Saber sus verdaderos hábitos de consumo, cuál valor debes cobrar es esencial.
Al trabajar con productos, una de las ventajas del equipo Data Driven es prever las demandas por medio de análisis prescriptivo y predictivo. También podrás tomar decisiones estratégicas sobre toda tu cadena logística con análisis descriptivos y diagnósticos.
Y ¿si trabajas con servicios?
Podrás orientar a tu equipo de atención al cliente con la previsión de las demandas y del churn (cancelación) para saber qué partes del servicio no están entregando valor, medir tu CAC de forma mucho más acertada con insights predictivos sobre la satisfacción y el éxito de tus clientes.
Un ejemplo significativo de empresa que utiliza muy bien la cultura Data Driven es Amazon. La empresa de Jeff Bezos la utiliza para:
1) Ofrecer al usuario una experiencia significativa por medio de algoritmos de recomendación, que son construidos a partir del análisis comportamental de los clientes, velando por ofrecer los productos que más se encajan a sus perfiles. Esta táctica, junto con el botón de compra en un clic (llamado el botón del millón de dólares), hizo más difícil salir de la página sin comprar nada.
2) Al analizar los datos de tu cadena logística, Amazon construyó una patente sobre un modelo predictivo que logra anticipar las necesidades de mercancías por sus depósitos, de esta forma ella logra estar preparada para atender siempre a sus clientes de la forma más rápida posible, disminuyendo los costos logísticos de la empresa.
3) La empresa también logra ser mucho más competitiva en relación al precio más bajo de sus productos. Al analizar su gran cantidad de información, es posible crear una optimización de las ofertas de la empresa, entendiendo cuándo y porqué existe una menor competencia en su mercado.
Netflix y sus cosas extrañas
Fuente: www.b9.com.br
De seguro debes saber cuál es la serie Stranger Things, una de las series de la gigante Netflix.
Tal vez lo que no sabes es que esa serie fue escrita totalmente basada en datos, al final, en caso que hayas visto alguna película de los años 90 como, la Cosa, E.T el extraterrestre y Alien, notarás las diversas referencias utilizadas en la narrativa de Stranger Things.
Claramente Netflix no es una empresa solo de películas, y sí una gran empresa de datos.
Después de todo, desde los libretos, personajes, trailers y hasta cada imagen que aparece en tu pantalla, son hechos basados en análisis de datos y algoritmos de recomendación.
Algunas personas, como yo, creen que los proyectos de las series y películas de Netflix son escritos por un algoritmo de análisis de datos y machine learning que escribe un libreto con todo lo que ese determinado público quiere ver, haciendo posible para los directores ser mucho más creativos, por medio de una buena actualización de Big Data.
Según lo que aprendí en la presentación de Michelle Ufford, Engineering Manager en Netflix, en Octubre de 2016 la empresa tenia 86.7 millones de miembros, soportando más de 1000 tipos de dispositivos de entrada (smartphones, tablets) y más de 125 millones de horas vistas por día.
Actualmente cuenta con más de 125 millones de usuarios.
Hoy esa cantidad probablemente es mucho mayor, y puedes notar claramente que los contenidos son cada vez más segmentados, las recomendaciones de películas malas son cada vez menos y la experiencia de usuario y usabilidad mejora cada día.
El cofundador de Netflix, Reed Hasting, acostumbra decir que cuando va a orientar a alguien sobre el uso de datos es necesario usar el Analytics, direccionando hacia el enfoque, análisis y dinero.
Al estudiar sobre el uso de los análisis predictivos de la empresa podemos concluir algunas de sus aplicaciones. Por lo tanto, sus fuentes de datos consisten en:
- Tu experiencia al ver el contenido: Probablemente regresas a alguna escena, avanzas en un episodio para ver el final o pausas la serie en un determinado momento;
- El momento exacto en que ves un contenido: saber la fecha y hora exacta en la que sus clientes utilizan sus servicios le posibilitan a la empresa saber mucho más sobre sus usuarios;
- El dispositivo en el que utilizas Netflix también es muy importante para entender los hábitos de los usuarios;
- Sí, la empresa también usa aplicaciones de machine learning y análisis de datos para su UX y UI. Saber el comportamiento de navegación de los usuarios junto con el lanzamiento traen muchos insights;
- Tal vez una de las variables más importantes en Netflix sea la clasificación que los usuarios dan a las películas. La empresa en determinado momento descubrió que dos botones, uno de like y otro de dislike, traen información mucho mejor que la clasificación de 1 a 5.
Definiendo una organización basada en datos
Una organización orientada hacia los datos es aquella en la que los datos críticos de negocio conducen automáticamente las decisiones y acciones de tu empresa.
Cómo no debe hacerse
- Ejecutivos toman una decisión y enseguida encuentran datos para apoyarla;
- Confianza en la "sensación intestina", es decir creencias y presentimientos.
Cómo debería ser:
- Los datos informan no solo que una decisión debe ser tomada, sino también informan con frecuencia cuál decisión debe ser tomada;
- Los gerentes deben ser responsables por moderar la decisión en base a los datos que muestran.
- Muchos gerentes gastan mucho tiempo buscando informes enormes. Eso no es "escuchar". Eso es "investigar";
- Pocas personas reciben acceso a los informes, ya que éste es un potencial agujero negro para el tiempo que será gastado.
Si puedes identificar lo que quieres que tus datos informen, es posible capacitar los datos para hablar contigo (y con las personas con acceso a ellos) cuando estas condiciones existan en tu negocio.
Es necesario valorar el poder de los datos
Principalmente, debes saber que grandes empresas que están haciendo la diferencia en el mundo ya viven basadas en la cultura data driven y su performance gigante está completamente conectado a decisiones guiadas por datos.
Mientras la carrera espacial tenía la premisa de quien iba a llegar primero a la luna, hoy la carrera es por la búsqueda de herramientas con el objetivo de integrar todo tipo de datos y automatizaciones, creando modelos predictivos de machine learning, que traerán al coordinador, decisiones más rápidas y con mayor probabilidad de ser correctas.
Tras tener una gran cantidad de datos relevantes para tu negocio, es necesario crear métricas y KPIs que dejarán bien claro el rendimiento real traído por los datos. Muchas veces el problema de los negocios actuales es justamente que las métricas y KPIs son elegidos en base a lo que ellos creen, y lo repito: no creo en presentimientos ni intuiciones.
El objetivo como un director que busca implementar la cultura data driven debe ser:
- Dejar claro para su equipo, a través de ejemplos claros, la importancia de los datos;
- Buscar impulsar cada día la capacidad analítica de su empresa;
- Utilizar herramientas de automatización para tener una fuente de base de datos. Tras esto, organizar los datos;
- Invertir en tecnologías que traerán resultado para el negocio. Tecnología que no genera resultado, no sirve para nada;
- Enfocar las contrataciones en profesionales en esencia ya son data driven, así ellos no lo sepan.
¿Cómo saber si tu empresa ya es data driven?
- ¿Las decisiones son tomadas en base a datos?
- ¿Tu equipo sabe lo que significa ser data driven?
- ¿Utilizas herramientas que posibilitan siempre capturar nuevos datos y mejorar su análisis?
- ¿Sus directores justifican sus decisiones en base a datos?
- ¿Estás contratando profesionales data driven?
Conclusión
En esta ocasión voy a despedirme con una cita de Allan Sene, consultor de ingeniería de datos y Co-Fundador do Data Hackers, una comunidad que surgió para ayudar a profesionales a cambiar sus carreras, compartiendo conocimientos sobre las disciplinas y mejores prácticas de la ingeniería de datos, análisis y ciencia de datos.
Entonces, las enseñanzas de Allan en su post sobre cómo crear un equipo de datos eficiente son:
Es necesaria la democratización de los datos para facilitar la toma de decisión.
De esta forma, levantamos como requisitos de una arquitectura democrática de datos:
Inteligencia: toda área debe ser capaz de ver y entender los datos que les interesan sin necesidad de consultoría especial del equipo de datos en todo momento.
Integrabilidad: todas las fuentes de datos deben ser mutuamente integrables, de forma que partes del negocio no se aíslen, dejando de entregar valor para toda la organización.
Rastreabilidad: todos los datos deben ser rastreables y acompañados de punta a punta, de manera que, al menos el equipo de datos, sea autoridad sobre las fuentes, sus transformaciones y disponibilidad final, sean brutos o insights.
Escalabilidad: toda la arquitectura de datos debe ser construida de forma que soporte el crecimiento exponencial de la empresa, evitando problemas y errores al proveer información de valor para los decisores.
Confianza: toda la arquitectura de datos debe proveer confianza total de los datos que disponibiliza. Eso implica datos idealmente sin errores, sin atraso o sin pérdidas.
