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