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Oriol Guitart. Docente del Postgrado en Digital Analytics

Business Process Owner en FC Barcelona

El Analista Digital: los 5 “do’s and don’ts”

9 febrero 2017

El Analista Digital va a responsabilizarse de la medición y análisis de la actividad en cualquier elemento de nuestro ecosistema digital para, a continuación, proponer mejoras y acciones correctivas. Nada nuevo hasta aquí…

Es relativamente fácil caer en un frenesí numérico que nos aleje o distorsione el proceso esencial de (Extracción de) Datos-> (Transformación en) Información-> (Entrega de) Conocimiento, el cual puede llegar a ser obviado o tratado de forma elíptica a pesar de que el “core” (no lo olvidemos) siempre será la generación de valor mediante entrega de Conocimiento.

Como diría la totémica factoría Marvel: todo gran poder requiere una gran responsabilidad. Dejando de lado la parte relativa a los “hard skills”, los cuales ya son tratados (y muy bien) en múltiples Masters y Postgrados, vamos a concentrarnos en la parte más “soft” y mostrar 5 “do’s” and “don’ts” a tener en cuenta en los perfiles relativos a Digital Analytics. Siempre habrá más y los aquí enumerados pueden ser objeto de discusión. Vamos allá.

Los 5 “do’s”

  1. Crear una cultura del dato

Suena estimulante, pero no existe nada más difícil que cambiar dinámicas arraigadas e intentar desarrollar nuevas: “las manías no las curan los médicos”. Crear una cultura del dato es un “step beyond” imposible de llevar a cabo si la organización no CREE firmemente en ella. El Digital Analyst debe actuar como catalizador aceptando que, por sí solo, difícilmente llegará a meta.

Se trata por tanto de superar la visión “área funcional/departamental” para que la analítica impregne la organización, de arriba abajo pero también de forma transversal/horizontal.

  1. Entender y contrastar el funnel de Marketing dentro del proceso de Analítica

De forma recurrente es necesario alejarse del dato y contextualizarlo dentro de un proceso de Marketing. Todos los usuarios pasan por las etapas “Necesidad-> Búsqueda de información-> Evaluación alternativas-> Compra-> Post compra”. Es necesario contrastar lo que sucede en nuestro “upper/mid/lower funnel” digital con las etapas del embudo marketiniano más dogmático.

  1. Plantear las hipótesis adecuadas

El planteo de hipótesis está relacionado con un concepto que deberíamos llevar –si me permitís la boutade– grabado a hierro como las reses: “el dato como un medio para un fin”. Debemos plantear las hipótesis a contrastar y diseñar el “roadmap” analítico hasta llegar a la conclusión. Las hipótesis deben ser puramente “de negocio”. Es decir, deben dar respuesta a problemáticas y situaciones muy concretas. A partir de una correcta fijación de la hipótesis a contrastar (ejemplo: estoy perdiendo usuarios en esta etapa del proceso previo al checkout y puede ser debido al factor X) elaboramos el diseño del análisis que debe permitir validar/descartar dicha hipótesis con un grado de confianza del X%.

  1. Entender las 4 premisas del Cuadro de Mando

Qué, Por qué, Cuándo y Para Quien. Así de simple.

  • Qué es un Cuadro de Mandos y qué no es: debe ser una representación de los principales indicadores (KPI) de forma numérica, gráfica y redaccional, y que combine una visión estática y dinámica. No es una herramienta exclusiva de top/middle management. ¿No habíamos hablado más arriba de la cultura del dato?
  • Porqué es necesario: debe permitir mostrar una visión global y alinear la organización en cuanto a objetivos. Debe permitir compartir conocimiento y ser un elemento que “accione” a las personas y la organización en una determinada dirección. Casi nada.
  • Cuando: si son ad hoc/puntuales o recurrentes –y en este caso, cuál debe ser la periodicidad en función del contenido, su urgencia y destinatarios, entre otros factores.
  • Para Quien: es esencial saber y entender quién es el destinatario final del Cuadro de Mandos. Antes de acudir a ninguna reunión preliminar, hay que solicitar siempre el listado de asistentes y trackearlos (profesionalmente hablando, se entiende): quienes son, cuál es su background, qué esperan obtener y cuál es su nivel en cuanto a poder de decisión.
  1. Storytelling

Debemos ser capaces de desgranar todo ese conocimiento de forma estructurada y guionizada. Del storytelling depende en parte que se desencadenen las acciones que queremos que sucedan. Tan importante es deconstruir todo el proceso de “Extracción de datos-> Análisis/Transformación en Información-> Entrega de conocimiento” como crear un discurso entendible.

El/la Analista Digital debe ser una persona capaz de conducir reuniones, ajustando el discurso a los interlocutores. Nada peor que ir “perdiendo a la tropa” debido a un discurso no estructurado ni adaptado.

Big Data

Los 5 “dont’s”

  1. D.T. o Síndrome del Data Thrower

De lanzador de datos a generación de valor. El Analista Digital no está para “lanzar” datos sin más. Es fácil entrar en esa dinámica, de forma sutil y a veces imperceptible. Tener al alcance potentes herramientas de analítica, un tráfico elevado y múltiples fuentes y canales de adquisición puede llevarnos a esa vorágine.

No existe antihistamínico. Cuando ello suceda es necesario superar dichas fases de explotación demasiado extensivas y focalizar: extraer, analizar y sintetizar.

  1. No saber decir “No”

Desde diversos departamentos y áreas funcionales se solicitan más y más datos, se recoge el encargo, se explotan y se comparten… Debemos aprender a decir “No”. Humildad y asertividad, dos caras de la misma moneda. Realizar una selección de aquello que es importante en ese momento es una función esencial. Tan importante es lo que se analiza como aquello que descartamos o dejamos en stand by.

El “no” debe ser argumentado y lograr pasar de un modelo basado en la solicitud/imposición a uno basado en la convicción.

  1. Los 4 “demonios” en un Cuadro de Mando

De la misma forma que existen los “do’s” en el Cuadro de Mandos también tenemos los “don’ts”. El Cuadro de Mandos es una herramienta que debe permitir el acceso a la Información (no el acceso al Dato en sí mismo). Aunque existen diferentes tipologías de errores, a continuación sintetizo los que considero 4 grandes errores a evitar:

  1. a) Desequilibrio entre Visión estática vs. Dinámica: ambas deben estar reflejadas para poder entender lo que sucede dentro de un contexto más amplio que permita mostrar tendencias.
  2. b) Interpretaciones vs. Hipótesis: entender e interpretar de forma inequívoca. Donde termina el insight y empieza la hipótesis: un error a evitar es quedar “en tierra de nadie” y elevar dicho “insight” a categoría de “hipótesis” cuando un análisis previo nos habría llevado a descartarlo.
  3. c) Demasiada información: lo que coloquialmente podríamos llamar “se me fue la mano”. Tenemos multitud de datos, pero no todos son capaces de ser transformados en información por sí solos ni es necesario volcar “toda” la información disponible.
  4. d) Y lo más grave: información “no accionable”. Ya le pasó a Mickey Rourke en “El corazón del ángel” con final infeliz (disculpad el spoiler): Qué terrible es la sabiduría que no aporta beneficios. El “Cuadro de Mandos” debe ser un catalizador de la acción. Debe “disparar” a los equipos, sí, pero en la dirección adecuada.
  1. Insensibilidad al negocio

El Analista Digital debe ser “business oriented”. Se dice que “dos no se pelean si uno no quiere”. Aquí yo añadiría que “dos no se besan si uno no quiere” (salvo uso de burdas artimañas nocturnas). Debe producirse una doble aproximación: del analista hacia negocio, y de los demandantes, receptores de análisis hacia el analista. Si existe el Síndrome del Data Thrower también existe el Síndrome del Analista Arrinconado.

  1. Incomprensión del contexto de la Organización

El Analista Digital debe realizar una correcta lectura de la etapa en la cual se encuentra la Organización, sus stakeholders y la “resistencia al cambio” (si esta existe). Hay muchas organizaciones que todavía no han completado la transformación digital. Podemos pensar en empresas “diplodocus” (entendido el término tanto en clave de tamaño como longevidad, sin ningún ánimo peyorativo) y/o aquellas que operan en sectores que consideramos más tradicionales. La transformación digital, entendida como la sustitución de procesos, posiciones/personas y modelos organizativos, no ha sido todavía completada y en cambio ya les pedimos que ejecuten una nueva capa de transformación basada en la cultura del dato. No manejar correctamente los “tempos” es un error que puede engullir no solo al Analista, sino a todo el equipo.

¿Sabías que...?

Oriol Guitart experto y docente del Postgrado en Digital Analytics de la Universidad de Barcelona en el que aprenderás a ser un analista polifacético, con capacidad de aportar conclusiones de valor para el negocio. Aprenderás a auditar los procesos de analítica, a definir objetivos, a configurar las campañas y a elaborar informes a través de una selección de herramientas y proveedores de software. Te preparará para medir la usabilidad y experiencia de usuario, y a optimizar la conversión, entender el ciclo de compra del usuario y a elaborar cuadros de mando efectivos. Del mismo modo, conocerás los procesos para analizar el contenido, las redes sociales y el tráfico web y mobile, planificando y definiendo un modelo de atribución. Por último, aprenderás a presentar las conclusiones de tus análisis y a hacer una propuesta de valor para la visualización de datos.

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