Los datos son solo una pila de números hasta que descubres lo que significan. Diseñamos todo tipo de métricas y KPI para encontrar la verdad en nuestros números. Pero incluso las personas inteligentes pueden engañarse a sí mismas sin saberlo al tratar de ver lo que quieren ver en sus datos.
Entonces, ¿cómo es que las personas inteligentes pueden malinterpretar sus datos? ¿Cómo se equivocan?
es la naturaleza humana
El problema con los humanos es que son… humanos. Cometerán errores, no todos conscientemente.
“La mayoría de los errores los comete la gente que no pela la cebolla”, dijo T. Maxwell, propietario de la agencia de marketing digital eMaximize y miembro del Consejo de la agencia Forbes.
“Por ejemplo, miran a sus visitantes mensuales y lo usan como una métrica clave para medir el crecimiento. Cuando profundizas un poco más, te das cuenta de que el 40 % de esos visitantes son de India y Rusia, y lo más probable es que sean bots”.
“A diferencia de las computadoras, los humanos son criaturas emocionales que tienen experiencias integradas, lo que significa que su interpretación de los datos puede estar guiada por cosas como suposiciones y sesgo de actualidad. Interpretar datos se trata más de renunciar a esos procesos de pensamiento”, dijo Erica Magnotto, directora de SEM en Accelerated Digital Media.
“El sesgo es cualquier cosa que cambia el resultado de un modelo cuando no debería haberlo hecho”, agregó Mark Stouse, presidente y director ejecutivo de Proof Analytics. “La mejor manera de liberarse del sesgo es darse cuenta de que lo tiene y luego dar los pasos para ampliar el círculo en términos de lo que cree que es relevante para una decisión”, continuó Stouse. “Este es realmente el valor práctico de la diversidad y la inclusión en un sentido operativo. Amplía su perspectiva y evita que se pierda algo importante que podría introducir sesgos en su forma de pensar. El sesgo suele ser el resultado de pensar de forma demasiado limitada”.
Muchas formas de medir
Lo que lleva a los datos en sí. Hay muchas formas de medirlo. Eso no significa que lo que estás midiendo ayude a crear una mayor comprensión. Algunas métricas son significativas, otras no tanto.
“A menudo, trabajar con un cliente que tiene un ‘poco’ conocimiento de marketing digital es doloroso y ralentiza las cosas”, dijo Maxwell. “[T]Se enamoran de todos los trucos que ven en las redes sociales y piden a sus agencias que investiguen estrategias de marketing falsas en lugar de implementar estrategias digitales sólidas con las mejores prácticas comprobadas. Es trabajo de la agencia y del propietario elegir qué métricas son importantes”, agregó Maxwell.
Se necesita un solo curso de verdad, repitió Magnotto. “[B]Tanto el cliente como el comercializador deben ponerse de acuerdo sobre la plataforma que se considera la fuente de la verdad para el seguimiento de los KPI primarios y otros rendimientos”. De esa manera, todas las partes están viendo la misma información de la misma manera.
“Es responsabilidad del vendedor crear informes que combinen los datos de su plataforma y los datos de la fuente de la verdad para una visibilidad óptima del rendimiento”, continuó Magnotto. “Para cuentas grandes, los KPI primarios deben discutirse con frecuencia, y los informes deben ser consistentes para que el cliente acepte la metodología de la agencia y pueda reconocer/estar de acuerdo con el desempeño que se presenta. Para un cliente con múltiples objetivos, es importante categorizar los KPI primarios y secundarios para que haya una clara priorización al analizar los informes».
“Los datos son siempre el numerador en la ecuación, no el denominador”, dijo Stouse. “La pregunta o decisión dicta el modelo, y las necesidades del modelo dictan los datos necesarios para armar el modelo. En términos generales, hay dos tipos de datos potencialmente relevantes: lo que mide lo que estás haciendo (lo que controlas) y lo que mide lo que es un viento de frente o de cola relevante (lo que no controlas)”.
Medir el cambio o cambiar la medida
Y tenga en cuenta que suceda lo impredecible, como pandemias, mal tiempo, recesiones económicas o problemas en la cadena de suministro, anotó Maxwell. Cuanto más suceda esto, más optimización se necesita para mantener una campaña en el buen camino.
“Los expertos en marketing están ajustando las campañas de marketing en tiempo real”, dijo Maxwell. “Puede tomar de dos a tres meses marcar una campaña publicitaria, por lo que solo necesita ajustes mínimos en el futuro”.
“Es necesario que haya suficientes datos para indicar los próximos pasos en la optimización; esa cantidad de datos depende de los KPI del cliente, el gasto y el tiempo necesario para la recopilación de datos”, señaló Magnotto. “En una cuenta con un gran umbral de conversiones, es posible que solo necesite ejecutar un experimento A/B durante una semana para recopilar suficientes datos para pasar con confianza a nuevas estrategias, mientras que las cuentas más pequeñas pueden necesitar de 30 a 60 días”.
“La investigación nos dice que el cerebro humano sin ayuda no puede manejar más de tres o cuatro variables. Después de eso, las cosas se tuercen”, dijo Stouse. “Y cuando el tiempo de retraso es una gran parte de la ecuación, hace que las cosas sean aún más difíciles. Esta es la razón por la cual la mayoría de las personas por defecto hacen una evaluación a muy corto plazo, y lo justifican porque siempre han escuchado que si administras los minutos, los días se cuidarán solos”, continuó Stouse.
“Eso es cierto si comprendes la causalidad que está impulsando la situación general, pero si no lo haces, manejar el juego corto no significará que ganarás el juego largo”.
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