El petróleo es prácticamente inútil sin refinar. Nadie llena el tanque de su vehículo con petróleo, sino con gasolina.
Sucede lo mismo con la data: es inútil sin ser analizada e interpretada.
Conozco casos de grandes empresas que generan enormes cantidades de data todos los días pero tienen 2 problemas para hacerla útil:
- No la almacenan
- No la analizan ni depuran
Por ejemplo un almacén por departamentos genera todos los días valiosa data de comportamiento de consumo: qué está comprando la gente, el volumen de las transacciones en promedio mensual, medio de pago preferido, etc. Toda esta data podría ser de enorme utilidad si se almacenara y analizara para encontrar insights de consumidor. Estamos hablando de encontrar oportunidades de mejora de productos, detectar nuevas oportunidades de negocio, descubrir productos que no están funcionando, etc.
¿Quién lo está haciendo bien? Obviamente las grandes empresas tecnológicas son expertas en hacer esto porque saben que su futuro depende del buen manejo que hagan de la data que generen.
Por tercer año consecutivo Spotify ha refinado el petróleo en gasolina con su campaña “Wrapped“.
Todos los días Spotify genera Terabytes de data: veces que se ha escuchado una canción, keywords para encontrar canciones, playlists creadas, etc. Lo que le da valor a toda esta data es la interpretación que se hace de ella.
El resultado: Millones de dólares de publicidad gratis y la percepción de que esta es una empresa “que me entiende” lo cual lleva a un incremento en la lealtad de consumidor.
The year in search es un ejemplo más técnico pero que muestra cómo una marca puede apropiarse de un tema al hacer un efectivo análisis de data.
Pero a diferencia de Spotify, Google únicamente presenta la data recopilada aunque la presenta de forma más interactiva y brinda más posibilidades de comparar, refinar y filtrar la data. Esto demuestra que no hay una única forma de sacar provecho a la data, con este enfoque Google se presenta a si mismo como la autoridad en conocer lo que la gente está buscando.
3 lecciones importantes
- Sus objetivos de negocio deben guiar la data que recopilará y cómo la interpretará. Si bien es cierto es útil descubrir que tipo de navegador usan los usuarios que visitan su sitio web, probablemente será más útil saber cuál es la página que visitan por más tiempo.
- La recopilación, depuración y análisis de data es un trabajo continuo, por lo tanto, es importante establecer un sistema en se designe responsabilidades en diferentes áreas para ejecutar estas tareas.
- Prepárese para el cambio. Es posible que al recopilar y analizar data tenga que tomar importantes decisiones de cambio en su negocio: cambiar un producto, cambiar asignaciones de presupuesto, generar nuevos departamentos en su empresa, etc.