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27/03/2019 –  4 minutos de lectura
Por Juan Agustín Hernández

A partir del momento en que la tecnología está al alcance de cualquier persona, podemos llevar un registro de lo que miramos, escuchamos, leemos, decimos o escribimos. Si tenemos en cuenta que cada uno de nosotros utiliza el dispositivo móvil como una extensión de su cuerpo y lo lleva consigo las 24 horas, cada persona es capaz de generar millones de datos por día.

Ejemplos sobran. A través de la ubicación del dispositivo podemos saber dónde vive una persona, dónde trabaja, en qué medios de transporte viaja, dónde hace las compras -si en un shopping o en kioscos del barrio-, dónde come y hasta saber si tiene afinidad por el deporte, la lectura o el cine.

Si podemos predecir tendencias en el comportamiento humano a través del análisis de datos, podemos saber quién o quienes tienen una necesidad puntual. Ante este panorama, las empresas tienen la posibilidad de invertir dinero en publicidad solo en públicos específicos, sin tener que hacerlo para toda la audiencia existente.

En un contexto de crisis como el de Argentina, donde las personas están perdiendo su poder adquisitivo y las empresas se ven obligadas a recortar presupuesto, los datos se transforman en una herramienta fundamental para innovar en sus estrategias de venta, a un menor costo y achicando márgenes de error.

Por otra parte, algunas proyecciones ya prevén que para el 2020 se crearán alrededor de 1,7 megabytes de información por segundo. También esto nos exigirá a contar con perfiles científicos transversales, capaces procesar e interpretar estos datos con un enfoque empresarial.

Equipo técnico y equipo estratégico interconectados

En una compra de supermercado, podemos ver que aquel que compra cerveza también compra snacks para acompañar. Esto se puede identificar como un hábito de consumo predecible.

¿Pero qué sucede cuando una persona además de comprar cerveza también compra pañales? Ahí estamos ante un hábito de consumo no predecible, donde los datos nos ayudarían a identificar, por ejemplo, un nuevo segmento de consumidores que no teníamos bajo el radar: padres jóvenes.

A simple vista parece sencillo, pero es un proceso complejo, ya que requiere un aprendizaje continuo sobre todas las etapas del ciclo de vida de la campaña: el antes, durante y el después.

Antes es necesario conocer el contexto de la audiencia a la cual queremos comunicar nuestros productos, luego medir en real time el rendimiento de nuestra campaña para entender si vamos por el camino correcto y, finalmente, documentar los resultados para aplicar mejoras en futuros proyectos.

Es importante que en este proceso trabajen expertos en herramientas para la recopilación de millones de datos en poco tiempo, junto a expertos en la lectura de la información. Todo este proceso -desde el análisis veloz de datos hasta dotarlo de sentido para convertirlo en información-, es lo que llamamos Data Science, o la ciencia de los datos.

Google, Amazon o Azure, por nombrar algunos proveedores, tienen disponible un stock de herramientas para el manejo de datos, los cuales permiten la ingesta de estos desde diferentes fuentes, su procesamiento, el análisis a través de diferentes procesos como por ejemplo análisis predictivo o machine learning y la visualización, para que se puedan interpretar de forma amigable.

El uso de estas herramientas es muy similar entre proveedores y requiere un expertise netamente técnico. Pero al momento de transformar los datos en información es importante tener dos perfiles bien definidos e interconectados: por un lado perfiles técnicos, los especialistas en herramientas, los que armarán la arquitectura en la nube, extraerán los datos y los traducirán a un lenguaje que pueda interpretar cualquier persona.

Por otro lado, el equipo estratégico, el encargado de explicar por qué suceden los hechos y por qué se reflejan de esa forma en los datos. Por ejemplo el equipo técnico es el encargado de identificar que los que compran cerveza también compran pañales; estos son datos, hechos concretos. El equipo estratégico, por su lado, es el que entiende que la tasa de padres jóvenes ha aumentado durante los últimos años y que la empresa debería re-adaptar su comunicación a ese nuevo nicho emergente.

En épocas de crisis, más que nunca, el equipo técnico y el estratégico deberán articularse en una sinergia a fin de lograr una visión integral, tanto para la recolección de los datos como la lectura y posterior interpretación de la información. De esta manera habremos dado una respuesta ágil a la coyuntura del momento.

Autor

Juan Agustín Hernández

CX Regional Data Science Lead

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