Por sí solos, los datos no transmiten mucho. Pero bien analizados e interpretados, tienen la capacidad de cambiar el mundo que les rodea. Por eso, actualmente cada vez más empresas entienden la importancia de saber trabajar con esta información.
Pensemos en un mueble desmontable. Al sacarlo de su embalaje, tan solo vemos un montón de tablas y de piezas de montaje. Y solo con trabajo y dedicación, podremos hacer encajar todas sus partes para darle sentido como conjunto y conseguir que se convierta en algo útil para nuestro día a día.
Pues bien, con los datos pasa algo parecido. De poco servirá que tengamos acceso a ellos si no los sometemos a un proceso de clasificación y análisis para convertirlos un recurso totalmente aprovechable y con pleno sentido. El fin es que estos puedan ayudarnos a conocer mejor nuestro entorno y a tomar decisiones de negocio relevantes; y todo ello es algo que solo podremos conseguir si nos comprometemos a dedicarles tiempo.
El análisis de datos va mucho más allá de las simples preguntas
Simplificando, podríamos decir que la clave es hacer las preguntas idóneas a los datos. Pero no se trata únicamente de situarse ante ellos y esperar a que nos contesten mágicamente. Más bien hay detrás un proceso exigente que se debe preocupar de multitud de aspectos.
Por ello, en ActionsDATA queremos darte algunas claves que son importantes para diseñar una estrategia con la que poder acertar con nuestras preguntas y conseguir que esta información se convierta en una ventaja diferencial que juegue a nuestro favor:
- ¿Por qué preguntamos los datos?: Si nos estamos planteando formular preguntas a los datos, es porque tenemos objetivos concretos, problemas o necesidades. Y el primer paso es tener claro lo que buscamos en ellos, de forma que podamos orientarnos desde el principio de manera adecuada y sepamos hasta dónde pretendemos llegar.
- Estar preparados para plantear preguntas útiles: Tan importante como formular una buena pregunta a los datos es disponer de la habilidad para sacar partido de sus respuestas. Y es que, por ejemplo, de poco nos servirá averiguar a qué hora cerramos más ventas a través de nuestra página web, si luego no usamos esta información para intentar incrementar el tráfico en ese momento del día.
- Disponer de las herramientas adecuadas para obtenerlos e interpretarlos: No podemos presentarnos ante los datos con las ‘manos vacías’. Es vital disponer de herramientas y recursos para clasificarlos, ordenarlos, procesarlos y filtrarlos. Principalmente, porque esto nos ayuda a simplificar el trabajo y nos ahorra mucho tiempo.
- ¿Qué datos vamos a utilizar en el proceso y de dónde provienen?: Si queremos respuestas adecuadas, tenemos que dirigirnos a los datos que nos las puedan dar. Es preciso conocer la información que tenemos disponible en nuestras bases de datos, y si en ella no encontramos lo que necesitamos, nos plantearemos ampliar estas a través de nuevos formularios y técnicas de recogida.
- ¿Qué tipo de pregunta le vamos a hacer a los datos? Nuestro análisis depende del enfoque que tomemos. Porque podemos optar por datos cualitativos (verbales y basados en la interpretación) o cuantitativos (basados en los números). O también podemos buscar respuestas de tipo predictivo, prescriptivo, o descriptivo; en función de si queremos anticipar el futuro, influir en él o, simplemente, describir el presente.
- Dominar el ‘lenguaje de los datos’: Para entender lo que estos nos dicen, hemos de conocer cómo se expresan. No está de más contar con conocimientos matemáticos, de estadística, etc. para poder interpretar mejor sus respuestas.
- Usar datos confiables y válidos: A la hora de realizar mediciones de tipo científico, como las propias de cualquier análisis de datos, hay que respetar dos premisas fundamentales: de validez y confiabilidad. Es decir, que nuestros instrumentos de medición den siempre los mismos resultados en entornos y situaciones variables; y que los datos se ajusten perfectamente a lo que describen. Si esto es así, podremos fiarnos plenamente de ellos.
- Trabajar con orden, claridad y limpieza: El caos no es un buen acompañante a la hora de analizar datos. Habitualmente, cuanta más calidad tengan y más claros sean, más precisos podremos ser con nuestras preguntas y menos riesgo tendremos de que nos den respuestas erróneas.
- ¿Podemos agrupar los datos para mejorar la calidad de sus respuestas?: Quizá las mejores soluciones a nuestras dudas lleguen después de combinar o cruzar adecuadamente diferentes datos. Por eso, no hay que tener miedo a ‘experimentar’ con ellos y agruparlos, porque es posible que nos lleven hasta resultados óptimos o que incluso nos permitan descubrir algo que antes no éramos capaces de ver.
- Hacer preguntas entendibles y que permitan llegar a conclusiones observables: Las cuestiones que le formulemos a los datos no solo deben ser comprensibles para nosotros, sino también para los demás. Principalmente, porque si sus respuestas nos van a permitir tomar decisiones, luego deberemos presentarlas y razonarlas adecuadamente. Y la mejor forma de hacerlo será mediante un enfoque accesible y que ofrezca resultados fácilmente replicables.
Trabajar con unos buenos datos para obtener los resultados satisfactorios
En conclusión, encontrar las preguntas adecuadas para los datos es una labor compleja. Es necesario tener las ideas claras, conocer bien la metodología, garantizar su calidad y limpieza, y contar con los medios para poder rentabilizar este trabajo. Solo así podremos hacer el enfoque adecuado, para que las respuestas sean útiles y se conviertan en un elemento clave del éxito de nuestras campañas.
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