Modelo de Madurez de la Analítica en España

"El éxito es la suma de pequeños esfuerzos repetidos día tras día." Robert Collier.

Aunque cada día se está hablando más y popularizando todo lo relacionado con datos, con la disciplina de data science y de big data, nos seguimos sorprendiendo al ver que muchos negocios no tienen en su modelo de madurez la medición de datos.

En esta línea, nos encontramos en nuestro día a día con empresas, incluso medianas y grandes compañías, que piensan que lo tienen todo pilotado y, que nos piden pasar al siguiente nivel. Pero la realidad que nos encontramos cuando empezamos a trabajar con ellos es bien distinta. Cuando te muestran los datos de los que disponen, en más de una ocasión nos hemos llevado la sorpresa de que realmente lo que estás viendo no tenemos por dónde cogerlo, ni por dónde evolucionarlo. Gracias a que la mayoría de las veces el cliente es razonable y trabajas con ellos, se dan cuenta de que te necesitan mucho más de lo que pensaban, y para un paso previo al que tenían en mente. Es decir, un modelo de madurez establecido.

En el Arte de Medir, llevábamos años ofreciendo el “paquete básico”: implementación de una herramienta, generación de cuadros de mando automatizados que permiten al cliente tener el reporting que necesita con la periodicidad que necesita....etc. Pero ahora mismo realmente estamos más focalizados en dar respuestas a preguntas de negocio que puede que no estén reflejadas en un cuadro de mandos, o incluso que no se estén controlando del todo con la herramienta. Sabemos que la necesidad real de la empresa es dar respuesta a preguntas de negocio, pero generalmente no tienen los datos necesesarios para ello, ni el histórico que necesitan para realmente poder dar ese paso.

Nos sentimos afortunados de poder estar haciendo proyectos más avanzados en los que ayudamos a las empresas a poder encontrar precisamente esos datos que necesitan para ir más allá. En este aspecto, queremos resaltar la importancia para el negocio de todo lo relacionado con la integración de fuentes, atendiendo no sólo a los datos digitales, sino también a conocer cómo es nuestro consumidor y cómo piensa.

Desde nuestra vivencia, éste es quizá el cambio más grande que hemos estado experimentando desde mediados de 2016 hasta aquí, pasando de estar más focalizados en data science y en crear modelos muy potentes, a dar mucha más importancia a la integración de fuentes. De hecho, en el momento actual estamos trabajando en más proyectos de este tipo, en los que sumando información de diferentes fuentes, llegamos a tener un cuadro de mando de negocio mucho más sólido. En definitiva, se trata de evolucionar y adaptarse al mercado y a la realidad del momento actual.

Al final nos damos cuenta de que todo está basado en los quick wins; hablamos por ejemplo de tareas que a veces nos llevan poco tiempo, pero que ayudan mucho en el día a día del cliente y le aportan algo muy valioso. Por poner un ejemplo: al lanzar una nueva campaña, el ser capaces de saber, con un decalaje mínimo, y ya sea de Social, de Email, o de lo que sea, si realmente está funcionando o nó, nos permite poder actuar y plantear acciones al momento, sin tener que esperar un mes a recibir un informe que además, te plantea a veces un montón de métricas que el cliente ni entiende.

Este es uno de los grandes cambios que hemos vivido: antes era más común embarcarnos en proyectos de 6 meses o de 1 año y esperar resultados a largo plazo; ahora nos encontrarnos con clientes que nos piden proyectos más básicos o pequeños pero que les reportan mucho en poco tiempo.

Y nosotros estamos de acuerdo en que así deben ser las cosas; nadie sabe lo que va a pasar a un par de años vista, todos sabemos que las herramientas y la tecnología evolucionan de manera muy rápida. Pensamos que debemos centrarnos más en lo que "realmente le preocupa al cliente en este momento" y a "qué pregunta de negocio" estamos contestando ahora mismo con los datos. Hablamos de una toma de decisiones basada en los datos.

Hablando sobre la evolución que está teniendo nuestra disciplina, nos gustaría comentaros también el Attribution Center, que es producto nuevo de google que saldrá a finales de año, y que pensamos que va a suponer un antes y un después en nuestra disciplina, ya que esta herramienta resolverá de un plumazo temas de modelos basados en datos, permitiéndonos no solo centrarnos en marketing, sino poder focalizarnos en otras áreas donde realmente son necesarias. Y sobre todo, asociar más la analítica al negocio. Creemos que la parte de negocio tiene todavía mucho por descubrir con la analítica. Los datos deber ser un activo más dentro del modelo de madurez de la empresa.

Gigantes como Google o Fb tienen en los datos su potencia, su fuerza, su manera de basar las decisiones a través de sus datos, y esto es aplicable al resto de negocios, se dediquen a lo que se dediquen. Por eso no entendemos como empresas, que incluso tecnológicamente están en la vanguardia, no utilicen toda la información de la que disponen. La respuesta podría estar en que quizá algunas compañías que no disponen de mucho músculo financiero, piensen que es díficil de alcanzar, pero, aunque obviamente todo tiene un proceso y un coste, muchos proyectos no son complicados de tratar y se les puede sacar mucho partido.

Y esto enlaza con los quick wins de los que hablábamos, a veces pequeños pasos reportan mucho y pueden marcar la diferencia.

Puedes también escuchar nuestro podcast al respecto para ampliar información: