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Economía de Datos

Desde mucho antes de la pandemia, los datos siempre fueron el suelo firme a la hora de tomar decisiones. Solo que de ahora en más, podremos llamarlos AP (antes de la pandemia) y DP (después de la pandemia). Estos hitos nos ayudarán a elegir los mejores caminos en función de proyecciones de resultados, interfaces y […]

Tomas Riquelme

23.07.20 Data 3 min
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Introducción

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Desde mucho antes de la pandemia, los datos siempre fueron el suelo firme a la hora de tomar decisiones. Solo que de ahora en más, podremos llamarlos AP (antes de la pandemia) y DP (después de la pandemia). Estos hitos nos ayudarán a elegir los mejores caminos en función de proyecciones de resultados, interfaces y dispositivos elegidos para una mejor UX. 

El primer punto a abordar en el marco de la economía de los datos, es poder ir más allá de un panel de Data Studio, Power BI, o Google Sheet, porque lo que hoy bien sabemos es que la data sin interpretación es meramente un gran panel de información recopilada, tableros, filas y columnas de datos. 

El primer desafío es darle identidad visual (data visualization) y un diseño de lectura a ese grupo de datos para que la forma de llegar a las primeras inferencias no se sume a una dificultad de lectura. ¿Qué valor agregado estamos sumando además de entregar el mejor CPA del mercado? ¿Le damos la importancia que merece el diseño de la información que mostramos? La inferencia que hagas de ese panel, sin duda formará parte de la toma de decisión a posteriori. 

Existen categorías de negocios que manejan más de 70 conjunto de fuentes, desde las más simples hasta las más complejas, pero al fin y al cabo todo depende de cómo administremos esa información y cuán calificada esté. La unión de cada fuente integrada en ese dashboard es fundamental, un error en un pixel o cruce de fuentes pueden terminar en un desvío de datos difícil de detectar. Todos los esfuerzos de comunicación deben estar conectados, todos los puntos de contacto son igual de importantes y son los que finalmente terminan uniendo y formando a una decisión concreta.  

Segundo gran hito: la puesta en marcha del data visualization. Finalmente hacemos match con necesidades concretas -propias y del negocio- para interpretar, inferir y decidir

Aunque cada vez lo hacemos más seguido, la toma de decisiones en entornos ágiles no deja de ser menos importante.  Ese momento sagrado, ya no en la soledad de un director de marketing, sino en equipos de trabajos jóvenes y versátiles, pasaron de ser largas reuniones presenciales a llamadas rápidas y espontáneas. 

Un punto que no es menor y sin el cual es muy difícil lograr esta cadena de valor:  la confianza entre cliente y el equipo. Cuando el cliente sabe -o siente, porque eso se siente- que no existen líneas bisagras y divisorias con la agencia, que ambas partes empujan para el mismo lado y buscan el mismo propósito, recién ahí es cuando las decisiones y los cambios estructurales pueden ejecutarse sin que tiemble ninguna mano.
¿Resultados buenos, resultados malos? Depende de quién lo mire y del proceso que haya sido parte. Si no existe tal confianza, los quick fixes quedan olvidados en keynotes y ppts que nunca serán abiertos por gerencias o equipos intermedios. Desafío superado: confianza para crecer. 

Entonces, necesitamos rodearnos de las herramientas de negocios modernas y actuales, también de equipos ágiles con decisión, donde haya ración para la lectura de la información pero también impulsión para la ejecución, todo como un solo objetivo más hacia el cumplimiento del negocio de cada uno de nuestros clientes. El uso de la data para la toma decisiones es fundamental, pero no alcanza: diseño, timming y teamwork. 



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