¿Juicio o Data?

En la era de la información, los datos cumplen un rol fundamental en el desarrollo de las empresas. A través de su análisis, es posible tomar decisiones más informadas, evaluar la efectividad de las operaciones o desarrollar mejores estrategias comerciales, para optimizar el rendimiento de cara al éxito de la marca o compañía.

El marketing no escapa de esta tendencia. La analítica de datos revolucionó la forma de planificar y mirar las estrategias, para alcanzar determinadas metas con los públicos objetivos. La tecnología, es una herramienta vital para profesionales del área, pues gracias a ellas, es posible recopilar y analizar datos con mayor exactitud, dando lugar al desarrollo de indicadores clave que guían la inversión de presupuestos, permiten comprender mejor el comportamiento del consumidor, evaluar la competencia, medir los logros frente a las metas, etc.

No obstante, con el aumento de la disponibilidad de datos surge la pregunta: ¿deben todas las decisiones basarse exclusivamente en ellos? La respuesta es no. Las máquinas pueden ser expertas en la deducción y manejo de grandes cantidades de información, pero somos los humanos quienes poseemos habilidades únicas en áreas como la intuición y la resolución de ambigüedades. El equilibrio reside en entender que, aunque sea muy avanzada, la tecnología es una herramienta que no puede reemplazar el juicio y la experiencia humana.

En el análisis de datos, se pueden identificar tres enfoques comunes. El descriptivo, donde los datos históricos se usan para tomar decisiones informadas, a nivel interno e industrial y apoyándose de herramientas como los dashboards. El predictivo, que emplea datos para predecir resultados y, que debido a su naturaleza, enfrenta limitaciones por la incertidumbre de variables que puedan influir en las proyecciones. Finalmente, el prescriptivo, que implica tomar decisiones basadas en objetivos y aprender a través de experimentos e iteraciones, y aquí es donde la gestión autónoma por máquinas puede entrar en juego.

Algunos ejemplos de aplicación análisis prescriptivo son los modelos de lead scoring, para entender qué leads son más probables de convertir; content creation, para saber qué tipo de contenido es más atractivo para qué tipo de audiencia; email marketing, personalización de experiencia de usuarios, entre otras.

Lo importante es confiar y mantener un equilibrio entre la intuición y resolución de ambigüedad y los datos que nos entreguen las herramientas tecnológicas. Jamás hay que volverse dependiente de una o de otra, pues el potencial se alcanza cuando se trabajan en conjunto.