8 errores típicos en analítica digital

Ay, hijos míos, todos hemos estado ahí. Cometiendo errores. Hasta el infinito y más allá. (Yo aún sigo aprendiendo). Errare humanum est. Conocemos la cita de Séneca, pero no solemos saber cómo continúa: sed perseverare diabolicum. Lo que viene a traducirse como: errar es humano, pero perseverar en el error es diabólico. Chico sufriendo por los errores que puede cometer en analítica

A veces nos damos cuenta de que estamos equivocados, y otras tienen que venir de fuera e iluminarnos un poco. Sea como sea se trata de aprender de analítica y, sobre todo, no caer en estos 8 errores:

  1. No disponer de una estructura: ¿Sabes qué es el MAP? Es el Marketing Analytics Process que se puede resumir en: planificar, recoger datos, analizar y presentar. Conocerlo es una muy buena forma de empezar tu andadura en el mundo de la analítica.
  2. No usar los KPI como guía: Hay tal brutalidad de datos en el marketing digital que lo normal es perderse. Es lo que se llama infoxicación. El término se acuñó en 1970 y ya de entrada no parece nada positivo, como el color rojo en los anfibios. La mejor guía son tus KPI, que te habrás marcado en función de los objetivos de negocio. (Si te preguntas qué son los KPI, stay tunned porque publicaremos un artículo al respecto en breve).
  3. No preguntar: Qué maravilla, ¡la de likes que tenemos en ese post de gatitos! Vale, sí, hemos conseguido conectar con la audiencia pero, ¿es el contenido adecuado? ¿Llegamos así a nuestro target o a otra gente que no se van a interesar por nuestro negocio? Hay que cuestionarse siempre, incluso cuando estamos ante contenido de éxito, y hacerse las preguntas adecuadas.
  4. Olvidar el contexto: Datos en contexto. Siempre. Mirando Google Trends, comparando con el año anterior, teniendo en cuenta meses anteriores, preguntándote siempre por las acciones de marketing que se han llevado a cabo. Además, también es importante la explicación de cómo sacaste los datos. Eso también es contexto que debe ser comentado en algún momento.
  5. Creer que correlación implica causalidad: Dos variables pueden tener un mismo comportamiento, subir y bajar a la vez, sin que por ello exista una relación de causalidad entre ellas (es decir, sin que una sea causa de la otra). De hecho, puede ser que ambas se vean afectadas por una tercera variable en la sombra que conviene descubrir.
  6. Explicarlo todo con el promedio: La media (aka promedio) puede ser muy traicionera. Funciona de mil maravillas cuando los datos tienen una distribución normal o campana de Gauss, pero no siempre es así. La media viene a decir que si hay dos helados Ben&Jerry’s en la nevera, uno es tuyo y el otro es mío, pero lo más seguro es que los dos sean míos porque soy muy fan. Es muy conveniente complementar la media con la mediana, usar percentiles y rangos. Y compartir el Ben&Jerry’s… pero no demasiado.Bridget Jones dice: cuidado con la media a la hora de hacer analítica
  7. Confundir “por ciento” con “porcentaje”: Nunca respondas rápido a la pregunta ¿qué porcentaje de incremento hay entre un 10% y un 20%? NO, no es lo que has respondido con tu fast thinking: el incremento es del 100%, no del 10%.
  8. Dejarse llevar por nuestros sesgos cognitivos: Los sesgos cognitivos son un mundo apasionante, empiezas consultándolos en Wikipedia y acabas descubriendo la disciplina del Behavioural Economics, que viene a decir que los seres humanos no somos tan racionales como creemos y que no tomamos decisiones económicas acertadas. (¡Me pirra y os he dejado unos enlaces a final de todo por si queréis profundizar!). Volvamos a los sesgos cognitivos y tratemos los más importantes:
    1. Sesgo de confirmación: Es la tendencia a analizar aquello que nos da la razón. “¿La estrategia era correcta?” “Hombre, por supuesto”. Te llevas un pin, pero realmente no estás aprendiendo de los datos sobre lo que está pasando. Nos quedamos con esta cita de Victor Puig en Social Media Marketing Day: “Medir significa tener una dosis de humildad. Puedes tener una estrategia maravillosa pero al final es el usuario el que dice lo que funciona y lo que no”.
    2. Efecto de arrastre: Creer lo que cree todo el mundo sin verificarlo. El papel del analista es ver la realidad, no ir dando la razón de antemano al resto de departamentos. Esto sirve, además, para todo: no creas a pies juntillas en lo que leas en cualquier artículo de marketing; verifica, testea, crea tus propias hipótesis.
    3. Efecto del falso consenso: “Sé de este sector, porque yo mismo soy consumidor”. “Soy millenial y sé lo que quieren el resto de millenials”. Muy bien, aplauso, maravilla. Las personas solemos creer que nuestros valores, hábitos y actitudes están más extendidas de lo que realmente están. Básate siempre en los datos; interpreta poniéndote en duda.Es importante preguntarse en analítica
    4. Percepción selectiva: Solo ves lo que estás entrenado para ver. Puede haber un elefante enorme en la sala y tú sin verlo. Hazte otras preguntas, repasa de nuevo los datos, comparte inquietudes con el resto del departamento u otros departamentos.
    5. Generalización de inducción errónea: Con una muestra pequeña sacas grandes conclusiones y esperas los aplausos. Puede ser que una parte de tu target tenga un comportamiento A, pero es muy probable que tus usuarios sean más complejos que eso y formen grupos y subgrupos con comportamientos diferenciados.

 

Permitidme que finalice medio filosóficamente, en línea con la cita de Séneca del principio. Vamos a seguir cometiendo errores, porque en realidad somos el eterno becario por dentro. De hecho, no creo en llegar a un punto de Nirvana profesional, en que el expertise lo sea todo y casi trabajemos sin despeinarnos –tras, por supuesto, una buena taza de café, que de eso no se libra nadie-. Como analista, no creo sino en la mejora continua. Somos siempre versión beta, un work in progress, niños curiosos preguntando y aprendiendo de su entorno.

Entrenamiento de ballet somos un work in progress

 

Vet Robirosa

 

Want more? Te recomiendo que cotillees siempre mis fuentes:

Artículo de Avinash Kaushik sobre los KPI de Social Media:

¿Curiosidad por saber quién es Victor Puig? Mira su LinkedIn.

Curso de analítica donde se tratan este y otros temas, en MiriadaX

Sobre Behavioural Economics, versión tengo-poco-tiempo-y-me-gusta-TED.

Apasionante mundo de los sesgos cognitivos.

 

 

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