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Big data en empresas: Tenga cuidado con la ambición humana

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No puede tener éxito en los negocios actuales sin el uso de big data. De hecho, desde hace tiempo se sabe que las decisiones respaldadas por datos son esenciales para una transformación digital efectiva. Los datos no solo lo ayudan a aprender mucho más sobre sus clientes, a menudo en tiempo real, sino que también pueden ayudar a acelerar los procesos de aprobación, normalmente lentos e impositivos. Juntos, crean una mejor experiencia para el cliente, ya que puede ofrecer más de lo que ellos desean en el momento adecuado.

Sí, siempre hay algunas resistencias. Muchas de las empresas que creen estar ahorrando se niegan a aceptar que los datos podrían reemplazar su experiencia en términos de proyectar tendencias de ventas y demandas de los clientes. Pero hay un grupo de personas mucho peor, de las que generalmente no hablamos, que son aquellos oportunistas de la big data, los que utilizan los datos para respaldar una decisión que ya han tomado. Y créeme, eso es un gran problema.

Todos hemos visto cómo los científicos pueden orientar sus experimentos hacia resultados específicos simplemente mediante la organización estratégica de la audiencia que eligen o las preguntas que les hacen. Lo mismo ocurre con la big data. En este período de transición entre el legado y la revolución, puede ser tentador utilizar nuestro instinto para tomar una decisión y configurar flujos de datos que sabemos que pueden demostrarlo. Eso no solo es una táctica horrible, sino que está llevando a su empresa por un camino que le hará perder mucho tiempo e ingresos. Entonces, ¿cómo evita la tendencia humana a «usar» la big data para su ventaja, en vez de analizarlos con su comportamiento “natural”? Considere lo siguiente:

Conozca su propósito. ¿Para qué estás tratando de resolver, probar o encontrar una respuesta?

¡No es para demostrar cuánta razón tiene sobre su industria! Es para encontrar la mejor solución al problema que está tratando de resolver, ya sea un nuevo producto o una mejora en la prestación de servicios al cliente. No hay tiempo para el ego en estos propósitos. Utilice el motivo que establezca para guiar su pensamiento a lo largo del proceso de recopilación de datos.

Si desea saber a quién dirigirse con sus esfuerzos de generación de “leads” (término inglés -anglicismo- que significa adelantar o tomar la delantera), piense en recopilar datos sobre los leads que se han conseguido. Si desea saber a quién dirigirse para el marketing en línea, piense en recopilar datos sobre quién ha visitado su sitio web. Pero no dejes que la parcialidad nuble tu juicio. Puede que te sorprenda saber quién está usando tu marca.

Desarrolle su propio método científico.

Cuando los científicos hacen experimentos, los siguientes pasos específicos se conocen como el método científico. ¿Cuáles son sus cajas de seguridad contra fallas dentro de su empresa que garantizan que las personas no utilicen datos en su beneficio? ¿Cuáles son los estándares que utiliza para garantizar que los datos siempre se utilicen para promover el propósito de la empresa, en lugar de la agenda de un equipo individual? Conozca esto antes de implementar un plan de datos.

No saltes a conclusiones.

La gente que lleva mucho tiempo en una industria tiene un sentido interno de cómo las cosas «tienden a ir» en su mercado. Pero en lugar de saltar a esas conclusiones, o considerarlas como un evangelio, considere ponerlas en un segundo plano e intercambie ideas sobre las posibles formas en que la situación podría desarrollarse. A veces, simplemente alejarse de la situación, o pedirle opinión a alguien con un poco menos de experiencia en el campo, puede generar algunas opciones inesperadas.

Si las decisiones respaldadas por datos realmente no son cosa de su compañía, considere la posibilidad de subcontratar el proceso a otra agencia. En esta era en que se puede conseguir un servicio de cualquier cosa, siempre puede confiar en una fuente externa para que se encargue.

Futuro

La big data solo se hace más grande, y siempre habrá una tendencia a que los humanos se equivoquen creyendo en su ego, en lugar de al algoritmo. Ahora es el momento de reconocer en qué parte de su organización corre el riesgo de usar datos para respaldar sus decisiones ya tomadas, y de utilizar algunos de los consejos para darle la vuelta a esa situación.

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