Over datafication, cuando tener demasiados datos es más un problema que una ventaja

Uno de los grandes conceptos del marketing de la nueva es el big data. Esto es: el análisis de datos que los propios usuarios brindan con, por ejemplo, el uso que hacen de las nuevas tecnologías. La relevancia que esta información ofrece a la hora de diseñar un campaña ha marcado un salto cualitativo único.

Según datos de la consultora IDC, el negocio del big data tendrá un crecimiento anual de casi el 12% hasta 2020. Ahora mismo, sus cifras estarían en un volumen de 150.800 millones de dólares. Pero todas las rosas tienen sus espinas. Y el big data, a pesar de los grandes beneficios que comporta, también tiene un reverso negativo si no se sabe usar con cautela. Hoy hablamos del over datafication.

Los peligros del over datafication

Los profesionales de marketing han abrazado la llegada del big data como una posibilidad de conocer mejor tanto a los consumidores como sus propios procesos internos. Hemos llegado a un punto en el que todo parece medible y pesable, todo puede pasar por ese filtro de análisis.

Tanto, que los expertos que nos hablan del over datafication advierten de cierta dependencia de muchos sectores respecto al análisis que ofrecen los datos. Se ha impuesto la necesidad de consultar muchas fuentes diferentes. Su halo de objetividad y realidad le convierten en un instrumento imprescindible pero, ¿a qué coste?

Una supeditación excesiva al big data puede ralentizar los procesos naturales de una empresa, obligándola a girar sus ojos constantemente sobre los datos y a no realizar ninguna acción si ésta no se ve respaldada por ellos. Todo ello podría derivar en una tendencia que sacrifica la originalidad y la creatividad y sólo aboga por aquello que los datos aprueban.

Así, muchas marcas podrían tener miedo a arriesgarse (los datos no avalan ese riesgo) y dejar de lado campañas más llamativas (y por tanto, cuyos resultados no podemos pronosticar) para centrarse únicamente en movimientos seguros, que no impliquen ningún riesgo. Esto podría poner en peligro las funciones más básicas del marketing que es seguir evolucionando en las formas en que conectan con los usuarios. El apego a los datos podría ser un obstáculo a la hora de tomar decisiones más arriesgadas.

En esa línea, una empresa podría, por ejemplo, apostar por campañas fácilmente medibles, de las que tendrá unos resultados que podría interpretar sin problemas, antes que hacer proyectos innovadores que podrían no verse respaldados por los datos. Los responsables de marketing se pueden ver maniatados por la presencia excesiva del big data. Antiguamente, los resultados del éxito de una campaña podían darse en unos meses. Ahora, se obtienen datos de engagement casi inmediatamente. Esto, que supone una gran ventaja a la hora de realizar una planificación con garantías, también puede provocar cierto caos. Si los resultados son negativos, el departamento de marketing se puede ver obligado a cambiar rápidamente esa estrategia, sin dejar que ésta se asiente o evolucione, simplemente obligados por el “resultadismo”.

La obsesión por los datos nos puede llevar a otras anomalías. No toda la información es igualmente relevante en cada momento y en cada acción. Existen métricas que serán más determinantes, no sólo en una campaña en concreto, sino también en cada proceso de esa planificación. Pero, ¿sabemos cuál es la información relevante y la accesoria?

En realidad, poco puede haber más perjudicial que una información mal usada. Sobre todo si nos llega desde el poderoso big data al que nosotros mismos hemos encumbrado y cuya efectividad no es puesta en entredicho por nadie. Si no se usa esa información de forma correcta y sólo encontramos el valor en poseerla, por sí misma, podemos estar perjudicando nuestras estrategias, dando de lado un uso práctico del big data y ahogándonos en un mar de datos que quizá no necesitamos.

Cómo evitarlo

Sabemos de la importancia de los datos y de toda la información y conocimiento que ellos nos pueden aportar, pero su uso debe estar en equilibrio con otra parcela del marketing que mantendrá el espíritu activo y libre. En ocasiones, tener la capacidad de tomar decisiones rápidas, sin esperar al análisis (más bien la confirmación) de una montaña de datos puede ser clave para no errar en la estrategia.

De igual forma, resulta fundamental tener claro cuáles son las métricas realmente importantes para nuestro trabajo y cuáles aquellas de las que no sólo podemos prescindir sino que, con su presencia, pueden obstaculizar el verdadero sentido de la planificación que se está elaborando. El over dataficaction nos habla de la dependencia de los datos. La obsesión por los números puede hacer que perdamos de vista lo que realmente necesitamos medir.

Para ello, puede ser muy relevante decidir desde un primer momento el objetivo que perseguimos con nuestra acción. Ese camino recto ayudará a saber qué tipo de métricas necesitamos y cuáles son irrelevantes. Así, no sólo ayudaremos a nuestro departamento de marketing a encontrar una senda adecuada que conduzca al éxito, sino que se agilizarán los procesos y se hará un uso más racional del presupuesto.

Un consejo en este sentido puede ser que los especialistas de marketing decidan las métricas que van a medir de forma concreta y específica. Es decir, atendiendo a cada caso, cada marca y cada producto en concreto. No todos los procesos pueden ser trabajados por igual. Identificar claramente las necesidades del momento ayudará a seguir una línea que no se desvíe.

Aquí entra en valor un concepto del que hemos hablado en ocasiones: los KPI. Se trata de indicadores de valor de rendimiento y son métricas que nos ayudan a tener un conocimiento mayor de la productividad de cada acción que forma parte de nuestra estrategia. Pues bien, aquellos que perciben que el over datafication puede ser un problema a la hora de diseñar sus campañas, puede centrarse en la identificación de los KPI’s que realmente le resultarán de valor, eliminando el ruido mediático que pueden suponer otros con menor relevancia para el objetivo fijado. Diseñar la actividad pensando en las métricas que vamos a necesitar optimizará el proceso, haciéndolo más ágil, pero también hará que los resultados sean más certeros y la eficacia del análisis del big data, mucho mayor.

Además, como hemos dicho, uno de los peligros de big data es que esa inmediatez con que se reciben los datos puede dar paso a la consecución de acciones que no han sido meditadas, sino que responden a la necesidad de dar rápida respuesta a, por ejemplo, una campaña que no ofrece los resultados previstos. En este sentido, el análisis de los datos a corto plazo debe ser equilibrado con el de los datos a largo término. Es decir, no perder la calma ni actuar de forma impulsiva, sino teniendo en cuenta el mercado en el que nos movemos, sus circunstancias, su contexto… Los datos han de ser mucho más que números, han de funcionar dentro de un todo.

En la vida real

Para terminar, vamos a mostrar algunos ejemplos de cómo marcas y empresas han descubierto los riesgos del over datafication y trabajan para que éste no enturbie el análisis del big data.

Made.com, con su directora comercial, Annable Kilner, a la cabeza, pone el foco en la estructura del equipo de trabajadores, en una asignación de tareas que haga que cada empleado tenga claro en qué línea debe trabajar sin entorpecer el trabajo de sus compañeros, consiguiendo agilizar todos los procesos. Así, la empresa cuenta con dos equipos de marketing, cada uno enfocado en un área diferente. Por un lado, estarían los especialistas que se mueven en el mundo de la “intuición”. Por otro, aquellos que trabajan analizando los datos de forma prioritaria.

Contraté dos perfiles diferentes de personas. Uno es increíblemente orientado a la marca y visual y luego dentro del equipo de marketing más comercial contamos con un equipo centrado en los datos que se centra mucho en los números y las ganancias marginales “, explica Kilner. El objetivo es el equilibrio entre las dos áreas, para que la empresa se vea favorecida por estas dos necesarias caras de la moneda, que, de otra forma, pueden correr el riesgo de obstaculizarse la una a la otra. Así, se puede tener un análisis de los datos a corto plazo, sin perder de vista los objetivos establecidos a lo largo del tiempo y, por supuesto, el impulso a la creatividad y a la experimentación.

Otra empresa que hace frente a los peligros del over datafication es GSK. En su caso, hacen un análisis específico y concreto para cada trabajo. Saben que las circunstancias y contexto delimitan completamente las acciones que se necesitan. La toma y análisis de los datos será diferente según el medio que se esté trabajando. Si se habla de publicidad para televisión, por ejemplo, esos datos no se estudian hasta que no hayan transcurrido unas ocho semanas desde que se comenzaran a emitir las diferentes campañas.

El over datafication es un riesgo sí, pero, en realidad, nos está hablando de cuán poderoso puede ser el big data. La relevancia de los datos es incuestionable, pero la forma en que se usa esa información también lo es. Cada vez más marcas lo saben.

Imagen | Pixabay

En BlogginZenith | De la impresión convencional a la impresión validada: impactando a humanos que puedan ver nuestros anuncios

 

 

En campaña con Zenith

Un comentario

   

Deja un comentario

Tu correo electrónico no se verá en el comentario publicado.

Política de comentarios

Escribe tu comentario para que la comunidad pueda aprovecharlo. Los comentarios que no sean adecuados o se salgan de la temática del blog serán descartados, así como los promocionales, susceptibles de afectar a derechos de terceros, con insultos o de vulnerar las leyes.

Cuando se detecta una infracción de estas normas se podrá editar el comentario o simplemente eliminarlo, pero si la infracción es continuada, se podrá llegar a un bloqueo de la cuenta.

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>