A partir del modelo de madurez que se debe aplicar a cualquier estrategia de medición de una empresa, construiremos la táctica para afrontar el paso de un escalón del modelo a otro. Una vez tenemos la herramienta bien implementada, tendremos que hacer uso de una metodología de procesos para llegar donde queremos llegar en nuestro camino como analistas digitales.
¿Cómo vamos subiendo de nivel? Siempre partiendo de las preguntas de negocio que queremos contestar, para poder actuar en consecuencia. En mi experiencia como analista, he aplicado muchas metodologías para encontrar la que mejor se adapta a lo que buscamos en cada momento contestar. Y la base de la metodología que empleo en mis análisis es una relacionada con el Data Mining: CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining).
Pero no siempre una sola metodología nos sirve, por lo que la he ido metiendo variaciones y al final he llegado a lo que denominamos en El Arte de Medir el método MAMBO.
La palabra MAMBO es de origen africano y significa “conversación con los dioses”. Mi libre interpretación es “conversación con el conocimiento”… Además el análisis de datos y el mambo tienen mucho más en común de lo que parece: Uno cuando ve el resultado de un baile bien coordinado o el resultado de un análisis bien ejecutado se asombra y le parece muy complicado. Mi teoría es que si tenemos una base y ya conocemos el análisis descriptivo (el qué ha pasado y por qué ha podido pasar) o en el caso del mambo tenemos un poco de sentido del ritmo, aprendiendo una serie de pasos podremos hacer que nuestra ejecución realmente tenga impacto en la audiencia.
En qué consiste esta metodología?
Meditamos sobre el negocio
Adquirimos los datos desde sus fuentes
Manejamos los datos y los dejamos listos para su uso
Buscamos las diferentes técnicas para entenderlos y
Ordenamos y visualizamos los resultados.
Meditar sobre el negocio
Este es el paso más importante, empezar con mal pie puede estropear todo el trabajo. Aquí necesitamos entender exactamente los objetivos del negocio. Esto va a marcar la diferencia del último paso, el que nos permitirá analizar los datos y extraer conocimiento de ellos.
Hacer la buena pregunta de negocio es vital para llegar a entender bien qué vamos a medir, para qué y qué resultado esperamos obtener. De ahí que sea absolutamente preciso empezar por entender cómo es el sector de la empresa, cómo es su producto, su competencia, su público objetivo, etc.
Incluso es recomendable probar la experiencia de compra, el producto y empaparnos del negocio hasta el límite. Esto puede parecer excesivo, pero va a marcar la diferencia en el último paso, el que nos permitirá analizar los datos y extraer conocimiento de ellos.
Adquirir los datos
Ya estamos arrancando, llega el momento de la verdad. ¿Tenemos los datos que necesitamos para responder a las preguntas que hemos efectuado? ¿Los datos tienen calidad como para obtener respuestas fiables? ¿Podemos acceder a las distintas fuentes que contienen los datos requeridos?
Aquí tenemos que componer un dataset con todos los datos que necesitamos para empezar a tratarlos y convertirlos en información. Cuantos más datos poseamos del perfil del cliente y de los producto(s) que ha comprado, mayor precisión y calidad lograremos para responder a la pregunta planteada.
Manejar los datos
Vamos lanzados, ahora toca extraer los datos de las herramientas, tratarlos, limpiarlos y, dejarlos listos para trabajar. Esta es probablemente una de las partes más tediosas del trabajo, pero, es tan importante como las demás. El objetivo es revisar la calidad del dato para verificar que lo que hemos extraído es útil.
Por ejemplo, tocará limpiar transacciones de prueba, transacciones con datos mal grabados, e incluso transacciones que sean auténticas outliers (valores extremos) por una razón u otra para que no tengamos distorsiones en los datos del dataset.
Buscar en los datos
Llega el momento de la verdad, el momento decisivo.
Vamos a analizar los datos disponibles para entender bien lo que nos dicen. Para responder a nuestra pregunta de negocio, podemos empezar por un análisis global, segmentando por donde necesitemos, focalizando en aquellos datos que veamos interesantes en el proceso.
También es aquí donde aplicamos técnicas de Data Science, que también logran dar respuesta a posibles preguntas, pero para los que se requiere la aplicación de técnicas estadísticas y el uso de sistemas / herramientas más avanzados que permiten un tratamiento complejo de los datos.
Ordenar y visualizar
Vamos a finalizar nuestro baile con el paso más importante. Por experiencia, estamos acostumbrados a ver como los analistas digitales se quedan en el paso anterior, piensan que su trabajo termina ahí. Corresponde a otros hacer algo con lo recopilado hasta el momento. Hay que sentarse delante de los datos, analizarlos con detenimiento y hacer las conexiones mentales entre la realidad, el negocio y lo que nos cuentan los datos. Y es que, esta es la tarea primordial del analista, el analista es el que debería poner en valor todo el trabajo de tratar, transformar los datos y llegar a conclusiones.
Una vez entendidos y comprendidos los datos, es preciso proponer acciones al negocio y transmitir este conocimiento. Es la parte realmente delicada. Nuestro objetivo será ver cómo evolucionan e ir ajustando nuestras acciones según cómo evolucionen.
Esto es todo, 5 pasos para fascinar con el Mambo y 5 pasos de análisis para fascinar con la analítica.
Hay muchos más pasos y muchos más análisis, pero al igual que la música te guía y únicamente tenemos que tirar de los pasos que conocemos para acoplarnos a la música, en los análisis debemos acoplarnos a las preguntas de negocio, empecemos por entender las KPIs necesarias, apliquemos el análisis que necesitamos para realmente tener impacto en el negocio.
En las próximas semanas me meteré a fondo en cada uno de estos pasos de la metodología MAMBO.
Si necesitas aclarar alguna duda al respecto, puedes consultar nuestro podcast sobre el tema:
¿Qué ha pasado en el último mes?
- Estuve en la mesa de Mujeres comunicando en la red hablando de mi experiencia personal con las redes sociales en el evento #womanlidertic en Barcelona.
- He participado en un ebook como representante de bloggers españolas sobre analítica digital
