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Jun 03

Remarketing: hago chas y aparezco a tu lado

By admin | analítica web , digital , marketing , negocio , publicidad , recomendado , redes sociales

Navegando por Internet seguramente hayas experimentado un fenómeno inquietante. Estás leyendo algo, sales de la página, te metes en otra y de repente, a partir de cierto momento y durante horas o días, es como si te persiguiera el vendedor de enciclopedias más insistente de la época analógica. Esta vez, sin embargo, lo que te persigue no es un tipo con sonrisa profidén y un maletín, sino un billete de avión, un hotel en Benidorm, o un curso de macramé en el que hiciste click sin darte cuenta.

Ese fenómeno del “hago chas y aparezco a tu lado”, como en la canción de Álex y Christina, es una técnica muy usada en el marketing online que responde al nombre de “remarketing“.

 

En qué consiste el remarketing

Erre que erre cigarra, erre que erre barril… El secreto del éxito del remarketing radica en la insistencia, pero contrariamente a la repetición mecánica utilizada por otros métodos publicitarios o lingüísticos (como el trabalenguas de la “erre”), emplea una insistencia “cualificada”.

Es como si el vendedor de enciclopedias del que hablábamos antes hubiese ideado una forma de evitarse la puerta fría para poder centrar sus esfuerzos en dar una segunda oportunidad de compra a clientes potenciales que no se decidieron a la primera. Así, cada vez que alguien muestra interés por alguno de sus libros pero no lo compra, el vendedor anota en una lista especial el nombre de la persona y a partir de ahí vuelve a llamar a su puerta periódicamente para tratar de que le compre. Al vendedor de carne y hueso y al código de remarketing de la versión digital les importa poco que tu interés por el libro de batallas navales o por el curso de macramé fueran genuinos o no. Ellos insistirán igualmente, porque están programados para hacer chas y aparecer a tu lado.

hombre trajeado que quiere vender un libro

Vendedor de enciclopedias (Ilustración de ijmaki vía Pixabay)

Cómo funciona el remarketing

En la versión digital y 2.0, la lista manuscrita de clientes interesados del vendedor se sustituye por un píxel y una cookie. En esencia, cuando un internauta visita una web en la que se ha insertado un píxel de remarketing (un fragmento de código en Javascript), la herramienta de remarketing instala una cookie en el navegador del usuario. Esta cookie recogerá la información sobre esta primera visita y después irá activando determinados contenidos publicitarios cada vez que se cumplan las condiciones establecidas en la campaña (como haber llegado o no a una determinada url, haber iniciado el carrito de la compra, etc) y siempre que se navegue por algún sitio web suscrito a una red de este tipo de publicidad.

Así, aunque hayas decidido cambiar de tema y ponerte a ver los resultados del partido de ayer en el periódico digital, si el periódico forma parte de la red de Display, tanto el billete de avión a Las Vegas como el curso de macramé en el que hiciste clic por error se materializarán como por arte de magia en un lateral o en cualquier módulo: hacen chas y aparecen a tu lado, por imperativo del píxel, las listas y las reglas de las listas.

Remarketing y publicidad basada en intereses (IBA)

Como podrás imaginar, los fundamentos técnicos en los que se basa el remarketing o retargeting no son exclusivos de este método. El remarketing forma parte de un sistema mucho más amplio, el de la Publicidad Basada en Intereses o IBA (en sus siglas inglesas), que según indica Google en su ayuda es una herramienta que emplea los datos de los usuarios online para mostrarles anuncios más relevantes y ofrecerles una experiencia de mayor calidad y que también tiene el objetivo de “contribuir a mejorar la experiencia y el ROI de los anunciantes”.

Ante el riesgo de que los anuncios basados en intereses puedan entrar en conflicto con la privacidad y los derechos del usuario, tanto Google como el resto de empresas que gestionan remarketing han establecido regulaciones y limitaciones sobre el tipo de productos y servicios que se pueden incluir en estas campañas y han excluido cosas como las bebidas alcohólicas, los sitios de apuestas o los productos y servicios relacionados con determinadas enfermedades.

La próxima vez que un anuncio haga chas y aparezca a tu lado tendrás más claro por qué y cómo ha ocurrido…

 

Serie completa de Marketing online para Dummies:

 

 

ilustración de la idea de buyer personas
May 22

Las “buyer personas” y el anuncio de ‘Cocacola para todos’

By admin | analítica web , digital , economía , estadística , negocio , psicología , publicidad , recomendado

Quizá recuerdes aquel anuncio de Cocacola de hace unos años en el que una voz con acento argentino decía: “para los altos, para los bajos…” y terminaba enumerando todas las tipologías humanas imaginables y relacionándolas con aspectos del refresco de cola y su envase.

 

 

Como has podido ver en el video, la frase final era “Para todos“. Pues bien, ese enfoque generalista cada vez funciona menos a nivel comercial. El producto o servicio igual para todos ha perdido vigencia en un mundo con una oferta muy diversificada y desde hace unos años se viene trabajando con perfiles de compradores o “buyer personas“.

Buyer personae, ¿y eso qué es lo que es?

Jeff Sauro define a las personas como clientes ficticios creados a partir de datos reales obtenidos mediante análisis de segmentación de clientes, investigación etnográfica, encuestas y entrevistas [“fictional customers based on real data obtained from customer segmentation analyses, ethnographic research, surveys, and interviews”; Customer Analytics for Dummies p. 61].

Como señala Sauro, el cometido de una persona es ayudar a centrar el desarrollo de producto y los esfuerzos de marketing en las necesidades reales del cliente y en sus objetivos, más que en datos demográficos abstractos. Para hacer más realista a las personas se les ponen nombres y se hacen fotos o incluso se hacen reproducciones en cartón a tamaño real. Como explica Sauro, aunque las personas de la foto no son reales, los detalles sí deberían serlo: sus objetivos y características deberían representar las necesidades reales de un grupo de clientes más amplio.

 

Las buyer personae son perfiles con ciertas características

Las buyer personas son perfiles de clientes con ciertas características

 

Ejemplos de ‘buyer personas’ y cómo se construyen

El ejemplo que recoge Jeff Sauro es el de los tres perfiles más frecuentes de usuarios de las web de empresas de automóviles: por un lado están los fanáticos de los coches, por otro los padres con hijos y para terminar los jóvenes profesionales que simplemente necesitan un coche y a los que les agobia el proceso de elegir un modelo en concreto. Cada uno de ellos tienen necesidades y expectativas distintas, no sólo respecto al producto en sí (el coche en este caso) sino también respecto al tipo de información y de interacción que buscan con las marcas. El objetivo es ser capaces de darles a cada una de esas personae lo que necesitan y esperan, sin abrumar ni aburrir al mismo tiempo al resto de perfiles de compradores.

Es muy importante que la información que se utilice para crear las personas no sea inventada ni se base en opiniones. Al contrario, como señala el autor del libro mencionado, “personas concentrate on what a user does, what frustrates him, and what makes life a bit easier. A good persona is a narrative that describes a person’s typical day and experiences, as well as skills, attitude, background, environment, and goals. Personas identify the motivations, expectations, aspirations and behaviours common to a large segment of customers.” [op. cit. pag 66]

Conclusión

Así pues, a modo de resumen, las buyer persona identifican las motivaciones, expectativas, aspiraciones y comportamientos que son comunes a un amplio segmento de clientes, con el objetivo de que en el diseño de productos o servicios de una determinada empresa se pueda dar prioridad a las características más apreciadas por la mayor parte de sus clientes actuales o potenciales. La información que aporta el conocimiento de las buyer personas es muy valiosa también para optimizar los activos digitales de cada empresa, ya que las necesidades y expectativas de los cliente influyen de manera determinante en la forma que tienen de interactuar con las web y las redes sociales de las empresas, el tipo de contenidos que consumen, el tipo de códigos que manejan y sus hábitos en general.

 

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Libro sobre analítica predictiva
Abr 29

La analítica predictiva a través de una canción de Raphael

By admin | 2.0 , analítica web , digital , humor , negocio , recomendado , Social Media , sociedad

¿Te suenan los términos Big Data y la analítica predictiva? 

Seguro que sí, porque se están consolidando como dos de las tendencias del futuro del marketing y de los negocios en general, junto con la inteligencia artificial.

Que te suenen no significa que tengas claro en qué consisten e incluso aunque lo tengas claro lo más probable es que te resulte difícil explicarlo.

Y es que con la analítica predictiva pasa como la analítica digital, que más allá de su propio sector casi nadie sabe en qué consiste y lo normal es que te miren “raro” si en una conversación casual alguien te pregunta a qué te dedicas y se te ocurre decir que trabajas en este ámbito.

Siguiendo con el enfoque divulgativo y humorístico del post La analítica web a través de una canción de Perales hoy me gustaría exponer en unas pinceladas en qué consiste la analítica predictiva con ayuda del siguiente video de Raphael.

 

 

Analítica predictiva y la “Gran Noche”

“¿Qué pasará?, ¿qué misterio habrá?, ¡puede ser mi gran noche!” dice Raphael.

¿Tendrá una “Gran noche” el cantante de Jaén, o un gran fiasco?, ¿tú qué crees? Y no, no es cuestión de bola de cristal ni de posos del café. Tanto Raphael como nosotros tendríamos mucho más claro el desenlace más probable de esa noche si contáramos con ciertas nociones básicas y ciertas herramientas de lo que en inglés se llama Predictive Analytics. 

 

Analítica predictiva: ¿Y eso qué es?

El cantante de “Yo soy aquél” se hubiera quedado perplejo si cuando interpretó la Gran Noche en 1967 le hubiéramos dicho que se dejara de “misterios” y se pusiera a estudiar algo llamado Analítica predictiva. Lo sorprendente es que la misma estupefacción se refleja en la cara de mucha gente en el año 2017 al oír hablar de esta disciplina. Así que veamos en qué consiste, de la mano de uno de sus expertos a nivel mundial, Eric Siegel. El gurú de esta rama del análisis social y profesor de Columbia define la analítica predictiva como “Tecnología que aprende de la experiencia (los datos) para predecir el futuro comportamiento de los individuos para poder tomar mejores decisiones“. (Analítica Predictiva, p. 35).

Libro sobre analítica predictiva

 

Además, la Wikipedia nos aclara que “El análisis predictivo agrupa una variedad de técnicas estadísticas de modelización, aprendizaje automático y minería de datos que analiza los datos actuales e históricos reales para hacer predicciones acerca del futuro o acontecimientos no conocidos“. En este tipo de estudio, sigue explicando Wikipedia, se “extraen patrones de los datos históricos y transaccionales para identificar riesgos y oportunidades”. El análisis predictivo, prosigue la misma fuente, proporciona “una puntuación (probabilidad) para cada sujeto (cliente, empleado, paciente, producto, vehículo, componente, máquina y otra unidad en la organización) con el objeto de determinar, informar o influir procesos en la organización en el que participen un gran número de sujetos, tal y como ocurre en marketing, evaluación de riesgo de crédito, detección de fraudes, fabricación, salud y operaciones gubernamentales como el orden público”.

En otras palabras, a grandes rasgos, este tipo de análisis consiste en recopilar datos sobre los hábitos, actividades y preferencias de los sujetos y detectar patrones que permitan predecir con cierta probabilidad qué comportamiento tendrán estos sujetos en el futuro o en determinadas circunstancias.

 

Guateques de los 60 y analítica predictiva

Si allá por el año 1967 Raphael hubiera tenido conocimientos y medios de análisis predictivo, en lugar de elucubrar sobre los misterios de la gran noche y si su chica se dejaría besar o no en un rincón con poca luz de aquel “guateque”, se habría basado en los datos sobre los comportamientos de esa chica y de otras chicas parecidas a través del tiempo y en situaciones parecidas y habría podido establecer hipótesis certeras sobre lo que le depararía esa Gran noche. Para establecer esas hipótesis, se habría basado en datos previos como:

  • La compra o no de determinado maquillaje, perfume o ropa por parte de ella en días previos.
  • La compra o no de determinados métodos profilácticos.
  • La llamada a ciertas amigas pro Gran Noche con Raphael o anti Gran Noche con Raphael (en términos de aquella época, muchachas proclives a las relaciones prematrimoniales o contrarias a ellas y concretamente con este muchacho), la proporción e influencia entre las partidarias del personaje interpretado por Raphael versus partidarias de otros posibles pretendientes de la chica.

Así pues, Raphael, ¿caminará abrazando a su amor, por las calles sin rumbo? y ¿descubrirá que el amor es mejor, cuando todo está oscuro? Y sobre todo, ¿Se irán sus pasos a buscar otra puerta, que se abrirá como su corazón, cuando ella se acerca?

El éxito o fracaso de aquella Gran Noche del cantante jienense en 1967 será para siempre un misterio, pero con herramientas como las de la Analítica Predictiva, la probabilidad de ciertos comportamientos se destaca claramente frente a la de otros mucho menos probables y eso permite tomar decisiones informadas y estar preparados.

———

  • Letra completa de mi Gran Noche aquí
  • La historia de Mi gran noche, que en realidad es una versión de “Tenez vous” de Adamo y los motivos de su resurgir en los últimos años aquí.
  • La versión de Adamo era diferente y, según algunos, superior.

 

Lee la serie completa Marketing online para principiantes:

El árbol del Social Media
Feb 29

15 cosas que he aprendido sobre el trabajo del Community Manager

By admin | analítica web , comunicación , digital , negocio , recomendado , redes sociales , Social Media

En este post voy a compartir contigo los quince aspectos más importantes que he aprendido (o recordado) sobre el trabajo del Social Media y el Community Manager en mi primer mes en una startup tecnológica.

 

1. Averigua cuanto antes qué tipo de seguidores y usuarios tiene tu empresa.

Además de evitar temas polémicos (religión, política, incluso deporte), es esencial saber qué tipo de contenidos le gusta ver a tu usuario de Facebook, de Twitter o de LinkedIn, con qué frecuencia y qué tipo de registro formal o informal debes usar con ellos (por ejemplo, cuando interactues con usuarios latinoamericanos debes usar siempre el tratamiento de “usted”; también con los españoles de cierta edad o estatus).

La vida del Community se parece mucho a la dinámica de los matrimonios: las parejas que funcionan son las que se aceptan básicamente como son, no aquellos CM que se empeñan en “modelar” a su público.

2. No es lo mismo ser tuitero que tener una cuenta en Twitter.

Las expectativas y el tipo de uso de las personas con cuenta en Twitter varían mucho. El perfil “típico” del tuitero al que le gustan las actualizaciones muy frecuentes y que presenta intereses casi infinitos supone un porcentaje muy bajo de los seguidores en Twitter de la empresa media, por más que tú te identifiques con ese enfoque. Lo esencial es que averigües cuanto antes sobre qué temática quieren leer tus followers, con qué frecuencia y con qué tono.

3. Evita proyectarte demasiado en tu público.

El enfoque “yo, como usuario…” que todos empleamos para juzgar contenidos y diseños funciona solo si tu perfil en cuanto a edad, género, gustos, e intereses es muy parecido al de la comunidad que gestionas. En caso de duda, recurre a test comparativos y mide los resultados.

4. Prioriza la escucha a tus usuarios.

La proporción entre escucha y “habla” con tu comunidad está radicalmente volcada hacia la escucha, sobre todo en lo que se refiere a la frecuencia. Si no escuchas varias veces al día las dudas y las quejas de usuarios y seguidores y no respondes con agilidad, te resultará imposible evitar fuegos y crisis de reputación. Lo de la creatividad del blogger y demás es muy bonito, pero la lógica del negocio obliga a priorizar la prevención y extinción de “incendios”.

Usa la frase típica de “no es casualidad que tengamos dos orejas y una sola boca” como regla mnemotécnica para recordar la importancia de escuchar.

5.El buen software es imprescindible para seguir fácilmente varias cuentas y redes.

Si no te organizas bien y no usas buenas herramientas te quedarás sin vida y encima no llegarás a todo.

6. Si te agobia estar cambiando continuamente de programas y procedimientos, elige otro trabajo.

Como Social Media Manager (o cualquier profesión del sector digital), tendrás que estar instalando y utilizando nuevas aplicaciones todo el tiempo: para compartir información con compañeros, para editar textos o imágenes, para publicar contenido, para compartirlo en local o en la nube, emplear gestores de productividad, programas nuevos de métricas y reporting, visualización de datos, etc.

7. Aprende a tolerar cierto nivel de incertidumbre y una cierta dosis de frustración.

Si los productos o servicios de tu empresa son muy sensibles a los problemas o dudas urgentes, como Community o responsable de redes te vas a pasar mucho tiempo “apagando fuegos” a horas intempestivas y leyendo mensajes airados de usuarios con detalles técnicos que no terminas de comprender. Respira hondo y trata de evaluar lo que está pasando y su importancia y pide ayuda al experto si es necesario.

8. Empápate de la misión y visión de tu empresa y de los objetivos esenciales del negocio.

Además de indagar cuáles son los KBR (Key Business Requirements; objetivos del negocio) y los KPI (Key Performance Indicators; indicadores de rendimiento clave), averigua en qué fase se encuentra la compañía, porque, por paradójico que te parezca, puede que sea contraproducente conseguir muchos nuevos usuarios si justo en ese momento no les puedes garantizar un buen servicio.

9. Además de entender el negocio, debes comprender el organigrama y la estructura de departamentos y la relación entre ellos.

El social media y el mundo de la gestión de comunidades tiene que ver con la comunicación. Hay que alinearse con los objetivos del negocio, con la lógica de tu departamento y con las posibilidades de soporte de otros departamentos (especialmente IT y Marketing).

Como decía el protagonista de la serie Life, “Todo está conectado”, así que coordínate con el resto de departamentos.

10. Mide e interpreta el comportamiento de tus usuarios digitales y comunica tus “insights” a quien corresponda.

Si tus recomendaciones no se aplican inmediatamente, no te obceques. Puede que no sea el momento o que tu enfoque no esté completamente alineado con los objetivos del negocio.

11. Sé humilde y resiliente.

Acepta las críticas sin agobiarte, aprende lo que puedan enseñarte las correcciones constructivas y protege tu motivación y tu autoestima frente a los vaivenes del éxito temporal, las modas y tendencias pasajeras.

12. Keep it simple: simplifica.

Dedica el tiempo necesario para entender bien los procesos y las acciones de tu negocio y sector, profundiza en lo que sea complejo y requiera atención detallada, pero a la hora de comunicarte, esfuérzate por escribir de manera entendible, hacer gráficos claros y expresarte con sencillez (y con precisión y gracia; de esto hablaremos otro día con más detalle).

Recuerda, lo que no suma, resta. ¡Simplifica!

13. Intenta ser muy consciente de tus hábitos y de qué efectos tienen en ti.

Si tus hábitos en cuanto a horarios, enfoques, uso de la tecnología o relación con otras personas no te ayudan a cumplir tus objetivos, cámbialos.

14. Si vas a trabajar en una oficina 3.0 hazte con un portátil que pese poco.

Te vas a hartar de deambular con tu portátil en mano por toda la oficina y fuera de ella, así que mejor tener uno ligero y con buena batería.

15. No des nada por sentado respecto a las quejas de usuarios.

Pregunta y documéntate antes de contestar a un usuario que viene con una queja o con un comentario airado en redes sociales. Averigua la base real, el alcance de la queja y de qué tipo de usuario se trata (betatester, usuario free conocido o desconocido, usuario premium reciente o antiguo…). A veces el que parece un troll no lo es y viceversa. Y nunca, nunca, pierdas las buenas formas.

 

 

Vista de panel de un programa de analítica digital
Feb 22

“¿Cómo es él?”: La analítica web explicada a través de una canción de Perales

By admin | 2.0 , analítica web , comunicación , digital , economía , humor , negocio , recomendado , redes sociales , sociedad

Algunas profesiones son difíciles de explicar a amigos y familiares porque o bien no encajan en las categorías tradicionales (médico, abogado, economista,  etc) o bien son muy nuevas y su contenido aún no se ha extendido fuera de su ámbito natural, o incluso porque sus funciones se componen de un montón de términos técnicos en inglés que nadie termina de entender.

Este es el caso de la analítica web, una profesión bastante reciente y que a muchos les suena a chino. El otro día, tratando de explicar a unos amigos en qué consistía el máster de analítica web que acabo de terminar, tras enumerar con poco éxito el tipo de cosas que mide un analista y las herramientas que utiliza habitualmente para hacerlo, se me ocurrió que una buena forma de explicar la analítica digital es utilizando una canción de José Luis Perales.

 

Veamos. La analítica web intenta caracterizar a los usuarios  de determinado producto o servicio digital y conocer su comportamiento para saber cómo se podría mejorar el rendimiento económico de los activos estudiados. Para ello, el analista intenta averiguar “¿cómo es él?” (el usuario de la página web o del ecommerce), en qué lugar se enamoró de ti (adquisición, circunstancias del conocimiento de la marca, boca-oreja, relación mundo offline-online), de dónde es (ubicaciones, información geográfica; desde dónde entra en la web, adquisición), ¿a qué dedica el tiempo libre? (categorías de afinidad e intereses).

La parte de “es un ladrón…” aplica menos, aunque no descarto que en entornos de mucha competencia entre marcas, calificativos de ese tipo puedan invadir la mente del analista o del responsable del marketing online cuando ven que sus usuarios les “ponen los cuernos” y se van a las páginas de la competencia (páginas de salida o “exits”), pero eso ya es otra historia, porque en ese caso el pronombre “él” de la canción se refiere a la competencia y no al usuario.

Hay que ver qué visión de futuro tuvo José Luis Perales en 1982, al componer esta canción que se incluiría en su álbum “Entre el agua y el fuego”, aunque al parecer inicialmente era un encargo de Julio Iglesias.

 

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Dic 24

Cómo triunfar en una entrevista de trabajo basada en casos

By admin | analítica web , digital , economía , formación , negocio , recomendado , recursos humanos , trabajo

En su libro “Case in Point. Complete Case Interview Preparation”, que en Wall Street se conoce como “La biblia del MBA”, el experto en consultoría de la Universidad de Harvard Marc P. Cosentino recoge 13 mandamientos para superar con éxito una entrevista de trabajo basada en casos.

 

Portada del libro "Case in Point" de Marc P. Cosentino

Portada del libro “Case in Point” de Marc P. Cosentino

 

Las llamadas “case interview” o entrevistas basadas en casos, son un formato muy utilizado en el mundo de la consultoría de negocios ya que permiten evaluar la capacidad de los aspirantes para analizar casos de negocio, aplicar la lógica, expresarse, argumentar de forma convincente y trabajar bajo presión. Las habilidades mencionadas son comunes a muchos perfiles profesionales, por lo que las 13 recomendaciones de Cosentino pueden ser útiles en cualquier situación de consultoría comercial y también a la hora de enfocar correctamente cualquier proyecto de analítica web, ya que en ambos casos se trata de analizar y hacer recomendaciones para mejorar el negocio. Los trece mandamientos para resolver un “business case” según el experto de Harvard son los siguientes:

 

[list style=”check”]

[li]1. Escuchar la pregunta, especialmente los últimos detalles.

La cualidad más importante del consultor es su capacidad de escuchar al cliente.[/li]

[li]2. Tomar nota de los datos más importantes.

Para dejar que tu cabeza se ocupe sobre todo de pensar.[/li]

[li]3. Resumir la pregunta en voz alta.

Para asegurarse de que se ha entendido y ganar algo de tiempo.[/li]

[li]4. Verificar cuál es el objetivo u objetivos del cliente o del proyecto.[/li]

[li]5. Hacer las preguntas necesarias para clarificar los detalles y el contexto.[/li]

[li]6. Estructurar bien la respuesta aplicando los pasos correctos.

1º identifica el caso; 2º etiquétalo y finalmente establece la estructura.[/li]

[li]7. Evitar la dispersión.

Filtra lo que dices; no te salgas del tema.[/li]

[li]8. Gestionar correctamente el tiempo sin perderse en los detalles ni salirse por la tangente.

Emplea un razonamiento lineal, fíjate en la globalidad del problema, aplica un enfoque macro y avanza.

[/li]

[li]9. Trabajar los números.

Intenta introducir cálculos en tu análisis y ve explicándolos mientras los haces. Tómate tu tiempo para hacerlos bien.[/li]

[li]10. Mostrarse receptivo a las aportaciones del entrevistador.

Fíjate en sus reacciones verbales y no verbales. Pídele ayuda si te atascas (en el mundo laboral podrás pedir ayuda y será bueno que lo sepas hacer).[/li]

[li]11. Ser creativo.

Haz una lluvia de ideas.[/li]

[li]12. Rebosar entusiasmo y una actitud positiva.

Deja ver que te gustan los retos y la resolución de problemas y haz que tu entusiasmo se mantenga durante toda la entrevista. A todos nos gusta trabajar con compañeros motivados.[/li]

[li]13. Cerrar el caso con un resumen y señalando las recomendaciones más importantes.

Tus recomendaciones deben ser buenas para el negocio y de sentido común.[/li] [/list]

 

Adaptación y traducción propia de “The Case Commandments”. Cosentino, Marc P. Case in Point. Complete Case Interview Preparation; Needham; Estados Unidos. 2005. Burgee Press. pg 13.

 

 

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Cómo mentir con estadísticas, un libro clásico
Nov 09

Libros sobre analítica web que debes leer

By admin | analítica web , digital , economía , libros , negocio , publicidad , recomendado

Al pensar en analítica web los primeros nombres que suelen desplegarse en nuestro “buscador” mental son los de figuras como Avinash Kaushik, Gemma Muñoz, Tristán Elósegui, Eric Peterson, Adam Greco, Justin Cutroni o Dan Zarella.
Todos ellos merecen ocupar la parte alta de la pantalla del buscador para las keywords “web analytics”, pero dado que la tarea del analista digital, además del análisis y el mundo web, implica el conocimiento y la capacidad de evaluar otros aspectos muy diferentes, el tránsito de aprendiz de analista web a analista profesional requiere que este vaya “amueblando” su cabeza con ciertas piezas básicas de distintas formas y tamaños.
Veámoslo en detalle. La tarea del analista web implica habilidades tales como: conocimientos de estadística, de software de recogida y tratamiento de datos, de comportamientos, nociones sobre arquitectura web y usabilidad más cuarto y mitad de código, conocimiento de los resortes del mundo de los negocios así como de marketing y publicidad, saber medir, visualizar e interpretar los datos y ser capaz de dar recomendaciones relevantes y certeras en cuanto a negocio.
En esta nueva sección o serie de mi blog llamada “Cartas a un joven analista” iré recomendando libros que me parecen imprescindibles para introducirse con garantías en el mundo de la analítica digital.
Uno de los aspectos fundamentales es la estadística, ya que el analista digital necesita entender cómo funcionan los grandes números, las tendencias y factores como la media, mediana, moda y otros elementos de estadística básica. Existen distintos libros introductorios que explican estos conceptos, con distintos enfoques y mayor o menor acierto. Hoy me gustaría recomendar “Cómo mentir con estadísticas” de Darrell Huff porque me parece un libro magnífico.

Cómo mentir con estadísticas
Título original: “How to Lie with Statistics” (primera edición en inglés 1954)
Traducción:  (1965) Octavio Freixas Ortega
Ilustraciones de Irving Geis
Editorial Crítica. Junio 2011
146 páginas.

Portada de la versión original del libroCubierta del libro en su edición en castellano

 

Se trata de un libro clásico publicado en 1954 pero plenamente vigente en 2015. Tiene un título un poco engañoso, ya que en realidad también se podría llamar “Cómo asegurarse de que las estadísticas no mienten”. Es un texto corto y delicioso, con dibujos de Irving Geis que realmente ilustran y con un breve glosario. La traducción al castellano de Octavio Freixas Ortega es magnífica, pese a que es de 1965 y que tiene algún desliz puntual.

A los aspirantes a analistas que cuenten ya con una buena base estadística el libro no les enseñará nuevos conceptos, pero les servirá para refrescarlos, les ayudará a explicarlos de forma inteligible a sus jefes o clientes y les hará pasar un rato de lectura estupendo.
El texto de la solapa del libro indica que según la revista “Statistical Science” este título es el libro de esta temática más vendido de la segunda mitad del siglo XX. No he comprobado la fuente ni los datos en que se basa la revista para afirmarlo, pero lo que sí puedo decir de primera mano es que este libro de Huff es una  lectura deliciosa. Bien escrito, ameno, divertido, trufado de ilustraciones bien elegidas y esclarecedoras, va desmotando errores comunes en la interpretación de datos partiendo de ejemplos cotidianos (las propiedades de la pasta de dientes y los cereales del desayuno, los percentiles de crecimiento de los niños, la utilidad de ciertas vacunas, el escurridizo concepto de “normal”) y muestra de manera clara los requisitos de todo análisis estadístico para ser tenido en cuenta.

 

Ejemplo de fragmento “delicioso” del libro:

“Si no le importa, empezaré atribuyéndole dos hijos. A Pedro y a Linda (podríamos haberles puesto nombres que estuviesen más de moda) les han pasado un test de inteligencia, como se hace con otros muchos niños en el transcurso de sus años escolares…”. (Op. Cit. pag 47)

 

El libro incluye una introducción, 10 capítulos y un breve glosario de 18 términos. A continuación reproduzco el título de los capítulos en cursiva y un breve resumen de su contenido:

1.    La muestra que presenta un valor de influencia en sí misma – Sobre la importancia de la muestra
2.    El promedio bien escogido – Sobre la importancia del tipo de promedio elegido (media, mediana y moda)
3.    Las pequeñas cifras que no aparecen – Errores por muestras demasiado pequeñas
4.    Mucho ruido y pocas nueces – Error probable, desviación estándar y diferencias no significativas
5.    El gráfico exclamativo – Cortar gráficos, modificar proporción entre abscisas y ordenadas o exagerar la incidencia de un factor
6.    El personaje de la gráfica – iconos no proporcionales o que suscitan malinterpretaciones (vaca creciente, bolsa del carpintero dos veces más grande)
7.    La cifra indirectamente relacionada – si no puede demostrar lo que quiere, demuestre otra cosa y haga ver que es lo mismo.
8.    El “post hoc” aparece de nuevo – una correlación no es una causa
9.    Cómo “estadistiquear” – Cómo informar mal usando estadísticas descuentos calculados sobre el precio final, no indicar la forma de calcular un beneficio, sumar porcentajes como si fueran unidades.
10.    Cómo enfrentarse con las estadísticas – lista de comprobación para validar una estadística: 1 quién lo dice, 2 cómo lo sabe, 3 qué falta (número de casos, error probable, desviación estándar, tipo de promedio, término de comparación; si ofrecen estadística, cuál es el material numérico de base); 4 ¿dio alguien cierto giro a la información? 5 ¿tiene sentido?

 

El gráfico siguiente recoge los términos del glosario de la parte final de How to Lie with Statistics.

Glosario de términos estadísticos del libro de Huff

Nube de tags con los términos del glosario de Huff

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Oct 28

Cómo transformarán los datos el negocio

By admin | analítica web , comunicación , digital , economía , negocio , portada , recomendado

En la charla TED que aparece a continuación, Philip Evans explica los cambios que se van a producir en el mundo de los negocios como consecuencia de los datos. El video es en inglés con subtítulos en español.

 

Aquí va mi pequeño resumen de la charla de Evans, en forma de ideas-fuerza.

  • La estrategia de negocio ha cambiado al cambiar la tecnología.
  • El concepto de estrategia de negocio se basa en las aportaciones de Bruce Henderson y Michael Porter.
    • Henderson tiene un enfoque “napoleónico” y militar, que consiste en aglutinar una gran masa para vencer al enemigo débil. Conceptos básicos: retornos crecientes, escala, experiencia. Según su enfoque, la ventaja competitiva se obtiene siendo más numeroso y acumulando más experiencia.
    • Porter comparte algunos aspectos de la visión de Henderson pero la enriquece y matiza con conceptos como la cadena de valor, que está compuesta por distintos elementos (desde la materia prima hasta el producto final). A cada uno de los elementos hay que aplicarle una estrategia distinta. La ventaja del producto final será la suma de la media de la ventaja de las partes. Concepto clave: costes de transacción.

Los costes de transacción tienen dos componentes fundamentales:

  • El procesamiento de la información.
  • La comunicación (estos costes han bajado mucho a partir de 1995).

Los costes de transacción son el “pegamento” que mantiene unidas las cadenas de valor. Al bajar su precio, disminuye la necesidad de contar con organizaciones verticales y las cadenas de valor pueden romperse (aunque no es necesario que se rompan). Por ejemplo, un competidor puede usar su posición en uno de los puntos de la cadena de valor para penetrar, atacar o “desintermediar” en otro punto a su competidor. Un ejemplo de esto es el caso de las enciclopedias tradicionales y su sustitución por Wikipedia.

 

Economía

Transacción económica (Fuente: Pixabay)

 

Enciclopedias en papel versus Wikipedia

La parte más costosa del negocio tradicional de las enciclopedias en papel era la distribución, pero con la aparición de los CD e Internet la distribución del conocimiento se abarató mucho.

La parte clave de Wikipedia como negocio es la producción, el hecho de que sean los propios usuarios quienes crean el contenido (2ª generación de internet). Ya no hace falta la estructura institucional anterior, porque los individuos pueden producir contenidos sin ella. De esta manera se derrumban las economías de escala.

 

La tecnología está cambiando la estrategia de negocio

La tecnología está cambiando la estrategia de negocio (Fuente: Pixabay)

Repercusión de los datos masivos en los negocios

La tecnología está llevando la escala natural de las actividades más allá de los límites institucionales tradicionales y está redefiniendo la estrategia de negocio.

La competencia vertical se ha convertido en horizontal porque los gastos de transacción se han desplomado debilitando el “pegamento” que mantenía unida la cadena de valor, hasta el punto de que ésta se empieza a separar y la escala se está polarizando en torno a dos extremos opuestos: por una parte, algunas comunidades muy pequeñas están sustituyendo la producción corporativa tradicional y por otra cobran fuerza actividades como el big data que están solo al alcance de las grandes empresas.

Hoy en día la definición del negocio y del sector es resultado de la estrategia y no al revés como solía ser. Tenemos que descubrir la forma de compaginar el enfoque colaborativo con el enfoque competitivo, lo muy grande con lo muy pequeño (como ocurría con el genoma), las distintas motivaciones de los individuos dentro de las corporaciones con las motivaciones sociales de las propias instituciones.

Evans concluye diciendo que nuestra concepción de la estructura de negocio debe cambiar mucho.

 

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