El dato sin una aplicación práctica carece de valor, es un dato “vacío”

El dato sin una aplicación práctica carece de valor, es un dato “vacío”

Existe una preocupación casi obsesiva por acumular datos para obtener aprendizajes, sin saber muy bien qué queremos contestar ni si esas respuestas serán útiles, dejando que potentes algoritmos de cálculo expriman cantidades ingentes de información, para luego ver si las conclusiones que obtenemos son verdaderamente relevantes o no. Pero hay un paso previo fundamental que hemos de hacer antes de iniciar cualquier análisis de datos. Este es preguntar para qué queremos esos datos, cuál es el objetivo de esos análisis, qué preguntas queremos responder y qué esperamos aprender de esos datos. Nos encontramos con la contradicción de pensar que tener grandes cantidades de datos nos ofrece muchas posibilidades de análisis, aunque no sepamos cuáles ni para qué, llegando a la “paralización analítica” (como lo definió George Lois), debida a la sobreexposición de información. Cuando, realmente, lo importante es tener primero las preguntas definidas de qué es lo que buscamos y luego preocuparnos de encontrar los datos que nos faciliten dichas respuestas.

En el mundo del márketing nos ha pasado lo mismo durante los últimos años. Queremos saberlo todo de nuestro consumidor o de nuestra marca, pero ello no implica necesariamente que debamos contar con unos volúmenes gigantescos de datos, pensando que con ellos obtendremos toda la información necesaria, cuando eso puede ser el problema. El exceso de información no es, necesariamente, un factor positivo; por ello no siempre es aconsejable acumular datos con la esperanza de que unos algoritmos les den sentido.

En este contexto es fundamental situar las preguntas en el eje principal de la estrategia, para luego construir alrededor de ellas toda la estructura de conocimiento necesaria, con la que, a través de algoritmos, e impulsados por la gran capacidad de computación, podamos dar respuesta a lo realmente importante para nuestros clientes.

Es decir, dar respuestas concretas con aplicación práctica en soluciones de márketing y a través del uso adecuado de los datos. Pero, antes de cualquier proceso de análisis de datos, hemos de plantearnos las preguntas adecuadas. Siempre se ha hablado de ofrecer al consumidor un mensaje relevante en el momento adecuado, del modo correcto y en el lugar indicado, y para ello no existe otra opción que apoyarnos en todo aquello de lo que podamos haber aprendido; es decir, aquello que hayamos podido medir, aquello que hayamos sabido interpretar y, finalmente, aquello que hayamos sabido activar cumpliendo todos los requisitos.

El objetivo fundamental es saber cómo filtrar e interpretar esos datos para crear soluciones completas para nuestros clientes. El dato ha de tener su usabilidad y aplicación práctica; si no es así, carece de valor y se convierte en un dato “vacío”. Por ello, pensamos que el proceso es muy importante: averiguar qué queremos contestar formulando las preguntas adecuadas, qué datos hemos de analizar, qué tecnología hemos de usar para filtrar y ordenar esos datos y qué conclusiones obtenemos que nos permitan obtener unos insights relevantes. Así podemos ofrecer una recomendación efectiva a nuestros clientes que facilite la toma de decisiones, con un fin claro: ayudar a la consecución de sus objetivos de comunicación y negocio.

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