La analítica web tiene mucho de investigación
Dic 07

Analítica web, té y enigmas

By admin | analítica web , comunicación , digital , recomendado , televisión

Todas las mentes curiosas y analíticas saben que el misterio se esconde en los sitios más inesperados.

Siempre he querido ser detective y, a ser posible, detective “de letras”. Para alguien curioso como yo y a quien le atrae el razonamiento lógico, la vida está llena de cuestiones dignas de ser analizadas o investigadas. Y precisamente por eso me han interesado mucho las series como CSI y Mentes Criminales y mucho antes las novelas de Agatha Christie y “Los tres investigadores”.

De las series policíacas me gustaban especialmente los momentos en que el físico o el matemático sacaban su conocimiento a relucir para demostrar si tal o cual hipótesis sobre el crimen era cierta o no. El cálculo del espacio recorrido por el coche de la víctima permitía calcular la velocidad y posteriormente la intensidad del impacto… Echaba en falta que en las tramas de esas series se diera un papel parecido a profesionales con una formación no científica. Pero entonces llegó la experta en Lingüística de Mentes criminales Alex Blake y reivindicó un espacio para la Lengua, la Filología y la Sintaxis en el desarrollo de una investigación criminal, haciéndose un hueco junto a la Física, la Matemática y la Psicología criminal. Aunque el enciclopédico jovenzuelo Spencer Reid ya había hecho incursiones en asuntos de léxico y registro, el papel importante en Lingüística se le dio a esta señora.

Y es que la Lingüística puede ayudar en terrenos como el text mining, la evaluación de sentiment en redes sociales y cosas parecidas, pero según los guionistas de Mentes criminales también puede ser una pista definitiva para averiguar dónde se crió un asesino en serie (gracias a un modismo de una zona determinada) o incluso su relación con las mujeres (en función de los términos que usa al hablar de ellas).

La ambigüedad se cruza en el camino

El problema es que la Lingüística, la Traducción y cualquier disciplina cuya herramienta principal sean las palabras deben gestionar también cierto grado de subjetividad y de ambigüedad que tiene menor presencia en disciplinas que trabajan con datos numéricos.

Esta vocación investigadora mía se ha enriquecido a lo largo de los años con procedimientos y métodos del Periodismo generalista y de investigación y con métodos de la Literatura comparada y la Traducción. Además, en los últimos meses he incorporado a mi arsenal detectivesco herramientas y conceptos de Analítica web, Estadística y Gestión de datos, así que últimamente voy por la vida con la nariz “afilada”, preparada para detectar rápidamente cualquier atisbo de misterio, venga del mundo del texto o de los números.

Un Whatsapp con un enigma

Poco misterio esperaba yo aquella noche sentada en el sofá cuando sonó la alerta de WhatsApp. Una compañera del máster de Analítica web preguntaba en el grupo si alguien conocía algo llamado Tealium. Yo era la primera vez que lo oía o leía y como solemos hacer todos lo busqué en Google. Resultó ser un programa de análisis de marketing online (customer data platform; http://tealium.com/), con diversas funciones, entre ellas una de gestión de etiquetas o Tag Manager.

El nombre resultaba un poco raro para el mundo anglosajón porque tenía un toque innegablemente latino para un área (el de la analítica digital) que no suele recurrir a nombres latinos ya que estos se suelen asociar al ámbito de las Humanidades y no al de las ciencias. Jugué por unos segundos con el nombre en mi cabeza, dividí la palabra de varias maneras como si fuera un catador tratando de encontrar el aroma básico o el ingrediente oculto. Hice distintas particiones “Tea + lium”, “te + alium” e incluso relacioné la parte de “alium” con ajo en latín, asociación que me pareció muy apartada del tema.

No llegué a ninguna conclusión, salvo que era raro elegir un nombre tan poco sonoro, tan poco relacionable con la analítica web, en la que los nombres habituales son tipo Google Analytics o Adobe Report & Analytics, y que me parecía que en inglés no  funcionaba muy bien (léase no despertaba el tipo de asociaciones deseadas en la mente del usuario).

relacion del té con la analítica web

La estadística contemporánea le debe mucho al té con leche (Foto de chezbeate – vía pixabay)

Se ha escrito un misterio: analítica web y una taza de té

A los dos minutos, otra persona del mismo grupo de Whatsapp mencionó otro programa que tenía un nombre parecido. De hecho, mencionó este programa porque lo confundió con el otro. Este segundo programa se llamaba Tealeaf, y era de IBM, nada menos. Ahora ya no había “ajo” por ninguna parte y el nombre completo estaba en inglés y era fácilmente legible: hoja de té. La hipótesis del enigma del “tea” ganaba cuerpo. ¿Qué tenía que ver la palabra “tea” con la analítica digital? ¿Estábamos ante un caso tipo “tocino versus velocidad” o más bien ante un caso “atrápame ese misterio”?

Busqué en Google combinaciones diversas de “tea + marketing”; “tea + analytics”; “tea + digital”, sin resultado. Investigué si se trataba de algún tipo de sigla, pero tampoco encontré ninguna que tuviera relación con el tema.

Consulté a mi compinche de investigaciones de cabecera, un amigo de los misterios como yo y alguien que sabe mucho de analítica web, pero él tampoco sabía qué podía tener que ver el té con el software de marketing digital.

Leyendo las hojas de té

Días después, leí un correo de Amazon en el que me recomendaban un libro de Estadística y al ver los libros relacionados mediante “learning machine” llegué a un libro con una portada de ambiente victoriano y con el sugerente título “The Lady Testing Tea”. El libro tomaba su nombre de una anécdota real ocurrida en Cambridge que había sido fundacional para la Estadística contemporánea.

Elemental, querido Watson. Al parecer, la dama del título del libro había comentado casualmente en una reunión que el té con leche sabía distinto en función del orden en que se hubieran vertido la leche y el té, comentario que despertó la hilaridad de los hombres presentes, pero uno de ellos, Robert Fisher, supo sobreponerse a sus prejuicios y preparar un experimento para analizar si esta afirmación contenía alguna verdad.

Esta anécdota se suele considerar como un ejemplo temprano de los esfuerzos de la Estadística por dejar de basarse en prejuicios y tomar como base los datos. En este sentido, era razonable pensar que quienes bautizaron el software de San Diego y el producto de medición digital de IBM conocieran la historia y quisieran relacionar sus productos de medición web con la historia de la estadística mediante la inclusión de la palabra “tea” en el nombre. Pero esta vaga relación resultaba insuficiente, porque hasta donde yo podía entender, el funcionamiento de los dos programas, el experimento de la prueba nula (que es lo que plantea Fisher en la anécdota de la dama que prueba el té) no tiene una relación directa con el funcionamiento interno de los programas Tealium ni Tealeaf.

Ilustración de Sherlock Holmes, patrón de los analistas

Sherlock Holmes, patrón de los investigadores y los analistas

 

 

Así pues, decidí intentar una nueva línea de investigación, esta vez periodística. Tras buscar en internet introduciendo términos como “origin + Brand name” más los nombres correspondientes de las empresas de software y no conseguir nada útil, decidí dirigirme a la fuente. Escribí un tweet a Tealium y me contestó rápidamente la responsable de redes sociales diciendo que se ponía a investigar el origen. A las pocas horas, otra persona de “Tealium” me explicaba que “teal” se eligió porque a los fundadores de la empresa les gustan los nombres de empresas que incluyen un color y que como “teal” (verde azulado) estaba libre, lo eligieron y que la terminación “ium” la eligieron porque les parece que tiene una connotación de algo básico (como de elemento químico).

Así que nada que ver con el té, pero mucho que ver con el latín, aunque en este caso por su vinculación a la Química. Y es que ahí está el problema: la Etimología, la Filología, la Lingüística y la Traducción permiten rastrear el origen de vocablos y expresiones y establecer hipótesis muy certeras en muchas ocasiones, pero siempre hay un margen para la polisemia, la ambigüedad, la subjetividad del que habla o del que escucha y hasta para cierto nivel de “ruido”.

De momento, mis intentos de conocer el origen del nombre “Tealeaf” contactando a alguien de la empresa o al fundador mediante Twitter, LinkedIn y planteando la pregunta en Quora han sido infructuosos, pero si alguien tiene información sobre ello, me encantará conocerla.

 

 

Análisis del comportamiento humano
Oct 22

Diez signos inequívocos de que tienes alma de analista

By admin | analítica web , comunicación , digital , humor , recomendado

Cómo saber si eres un analista “nativo”

Últimamente se habla mucho del potencial de la analítica web, el análisis de datos y Data Science. Aunque no son exactamente lo mismo, estos tres ámbitos comparten el interés por los datos. ¿Eres un yonki de los datos? ¿Tienes alma de analista? Descúbrelo con los siguientes diez puntos.

1 Vas buscando patrones por la vida

La zona de los escalones más desgastada; razones para el retraso del autobús, razones por las que la gente prefiere aparcar aquí y no allí; razones por las que las taquillas que están frente al espejo suelen ser las últimas en llenarse (o las primeras) en el gimnasio, posibles mensajes en las matrículas de los coches. Y la gente te mira raro si se lo cuentas…

2 Tiendes a la comparación

No puedes evitar comparar personas, actitudes, situaciones. Eso te ahorra tiempo y es una buena forma de procesar y retener información, pero también es una manera de encasillar a la gente que deberías aprender a poner en suspenso.

3 Cuando conoces medianamente a una persona te creas expectativas bastante claras sobre ella

Y le asocias algunos patrones y cuando te cuenta algo sorprendente dices o piensas “eso no te pega” o si te cuenta algo que encaja dices “eso te pega completamente”.

4 Tu “afición” a elaborar patrones también la aplicas a las parejas que conoces

Y así, sueles hacer predicciones sobre qué parejas van a funcionar bien y cuáles no y sueles acertar. Si además de ello tienes más de treinta años, has aprendido a guardarte para ti las predicciones de las que van a fallar por lo que pueda pasar…

5 Te “rayas” cuando parece haber dos posibles causas para un mismo resultado 

Entras en una especie de bucle, no te gusta demasiado la incertidumbre. Odiarías confundir correlación con causación, pero tampoco te gusta dejar las piezas por ahí “tiradas” y sin encajar…

 

Gráficos de proporciones y tendencias en analítica web

Patrones, proporciones, tendencias… piezas que encajan. (Foto de WDnet vía Pixabay)

6 Tiendes a ser demasiado literal en tu interpretación de las cosas

Y eso a veces te genera roces con la gente cuando no se expresan bien y surge el malentendido, o cuando ellos consideran que estás sacando las cosas (los detalles) de quicio.

7 Adoras la precisión en los términos, el lenguaje y los números

Y te altera la laxitud que suele tener la gente, los periodistas, los políticos, la vecina del quinto, tu jefe o tus empleados a la hora de hablar de datos. Algunos te consideran un radical de los datos y el “fact checking” (o directamente un loc@ peligros@) y tú te defiendes diciendo o pensando algo del tipo “las cosas como son…”, “el diablo está en los detalles” o “al pan pan y al vino, vino”.

8  La gente cree que sabes de todo y que todo te interesa

Y por tanto, o recurren a ti para cualquier cosa (aunque en realidad no tengas ni idea de fontanería, has observado que el goteo se produce solo en verano cuando tal pieza se dilata y desde que lo comentaste están convencidos de que eres un expert@ en tuberías), o bien huyen de ti como de la peste, temiendo que te dé por hacer preguntas “profundas” en el ascensor y brindarles de repente una auditoría sobre causas y efectos de algo que preferirían no analizar en absoluto o al menos no contigo. Eres el “intenso” del grupo, o del edificio, y eso te da un punto “friqui”…

9 Tienes un sentido del humor peculiar

La mayoría de los chistes no te hacen gracia. Eres un poco como Temperance Brenan de la serie Bones. Te gustan los juegos de palabras, cierto tipo de malentendidos y ambigüedades y ciertas formas de contar chistes, pero no entiendes por qué los chistes en general hacen gracia, cuando suelen ser una colección de tópicos, enfoques discriminatorios muy arraigados, exageraciones e información inexacta.

10 Las acciones imprevistas te descolocan más que al resto de los humanos

Todo lo imprevisible tiene un punto sorprendente e interesante para ti.

 

 

¿Encajas en el perfil? ¿Cuántos puntos cumples? ¿Conoces a alguien que es exactamente así? ¿Añadirías algún rasgo más? Deja un comentario con tus impresiones.

 

 

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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:

Trazos sobre la nieve
Mar 18

Estadística, nieve y corazones

By admin | cuentos , estadística , formación , literatura , recomendado

Tengo el corazón dividido. Los días pares leo un libro magnífico de la microhistoria de la Estadística que me lleva desde la mediana hasta las regresiones. Los pares, leo un libro magnífico de la macrohistoria de la Estadística con el que recorro desde principios del siglo XX hasta ahora.

Avanzo con cierta cojera, porque lo que aprendo los días pares me ayuda a encajar la Estadística de hoy en grandes bloques de sentido que abarcan muchas disciplinas y todo el pensamiento científico contemporáneo, pero los días impares el reloj se para y me detengo a lo ancho en un punto de la Estadística y saboreo sus esquinas, aprendo a reconocerlas, empiezo a entender para qué sirven, conecto una idea con otra.

Mi avance es muy irregular. Si estuviera esquiando sobre un mando blanco de nieve, en un pie tendría un esquí muy grande y el otro uno muy pequeño y preciso y mi rastro sobre la capa de nieve tendría trazos torpes y asimétricos: como si estuviera remando mucho más fuerte de un lado que del otro, siempre a punto de ponerme a navegar en círculos.

Pero no hay cuidado, la dama catadora de té y el p-valor vendrán a rescatarme si eso ocurre. Estoy segura de ello, con un intervalo de confianza de un 95%…

 

Portada "The Lady Testing Tea"Portada del libro "What's a p-value, anyway?

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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Plaza de toros
Feb 15

Niños en capeas: De qué hablamos cuando hablamos de riesgos

By admin | comunicación , estadística , formación , psicología , recomendado , redes sociales , sociedad

Hace unos días, la publicación en redes sociales de una foto de Fran Rivera toreando una becerra con su hija de cinco meses en brazos produjo un gran revuelo. Lo que en el mundo taurino es una práctica bastante común y aceptada (a Fran Rivera también se lo llevaba su padre como acompañante) despertó la indignación de mucha gente por el peligro que comportaba para el bebé. De hecho, la Fiscalía de Menores de Sevilla intervino a instancias del Defensor del Menor, considerando que se había sometido a la niña a un riesgo innecesario.

Lo que me interesa del caso no es la polémica en sí, sino la contestación que Fran Rivera dio los periodistas tras declarar ante el Defensor del Menor y la Fiscalía. Según cita El Periódico, “Rivera ha insistido en que la vida de su hija Carmen, de cinco meses, ‘no corrió peligro jamás’. ‘Quien piense así es un trastornado y un chalado’ (…) su larga experiencia como matador de toros le capacita para saber si había riesgo alguno en una capea controlada con una becerra de pequeña envergadura. ‘Corre más riesgo mi hija cuando va en la mochilita y voy andando por la calle, que me puedo caer de boca, que toreando‘, ha insistido”.

 

Imagen de tres toros en el campo

Toros en el campo (foto de 13delf2 a través de Pixabay)

La rotundidad de la frase del torero y la rotundidad de la reacción de los antitaurinos muestra algo que los estudiosos de la estadística (véase Kahneman y Huff) no se cansan de señalar: el carácter no intuitivo de la Ciencia Estadística, lo fácil que resulta malinterpretar las probabilidades de ciertos sucesos en la vida cotidiana. El ser humano medio suele introducir todo tipo de filtros y sesgos a la hora de evaluar las probabilidades, porque en nuestro razonamiento mezclamos observaciones reales con emociones y le damos carta de naturaleza a ocurrencias poco frecuentes, falsas o que no se pueden demostrar.

Fran Rivera y la campana de Gauss

Las declaraciones de Rivera sobre que su hija ‘no corrió peligro jamás’ son erróneas desde una perspectiva de lógica estadística. Torear en una capea con un bebé en brazos, independientemente de la pericia del torero o de su amor por su vástago, es una actividad sometida a la influencia de factores aleatorios como la falta de atención repentina, un posible viento que le ciegue momentáneamente, un error al colocar el pie o el efecto del estado de ánimo… factores recogidos en la curva del error o campana de Gauss. En otras palabras, cuando un torero se enfrenta a un toro o una becerra, su pericia nunca es garantía total frente a los accidentes, ya que el toro también entra en el juego y también influye el azar. Dicho de otro modo, no existe la fiabilidad total de ningún profesional, sea el que sea. De hecho, cualquier actividad implica un cierto grado de riesgo, por más precauciones que queramos tomar.

Por otra parte, está claro que Rivera estaba hablando de una manera emocional y en un momento con una gran carga afectiva (tras la polémica y tras declarar en un juicio), por lo que evidentemente no se podía esperar de él una conclusión con validez científica. Esa misma carga emocional fue la que le llevó a descalificar como “trastornados” y “chalados” a quienes sostenían que su bebé había corrido un gran riesgo durante la capea.

Objetivo: Factchecking

Mi intención inicial al preparar este artículo era realizar un “factchecking” en términos estadísticos de las declaraciones del torero, es decir, calcular el riesgo de un bebé en brazos de su padre en una capea y compararlo con el que corría ese mismo bebé suspendido en la mochila colgada de su padre mientras pasean por la calle para averiguar cuánto había de cierto o de falso en las afirmaciones del torero. Ver cuánta “verdad estadística” había en aquellas palabras, más allá de la carga emocional del momento.

Mi investigación sobre cómo se debería hacer este “factchecking” fue larga y no resultó concluyente. Consulté a varios expertos en Estadística, Sociología y métodos de investigación cuantitativa (ver final del artículo) que me dieron pistas sobre enfoques parciales para este caso y que al mismo tiempo me señalaron lo difícil que era localizar datos fiables sobre situaciones como ésta.

 

Padre con su hija en una playa

Padre con su hija en una playa (foto de sarahbernier3140 via Pixabay)

Lo que pude concluir de mi investigación fue que el enfoque a aplicar aquí era el caso de probabilidad estadística, que debería contemplar el riesgo corrido desde el pasado hasta ahora de padres toreros en capeas con niños en brazos. El cálculo se debería realizar dividiendo los accidentes de Rivera (o de otros) entre el total de veces en que haya tenido lugar esta “situación”, pero este cálculo tropezaba con la dificultad de encontrar datos estadísticos de las capeas realizadas en España en un periodo determinado (y más concretamente de las capeas realizadas con niños) y también con la imposibilidad de disponer de estadísticas fiables de capeas con niños en las que haya habido accidentes.

Un experto en análisis estadístico al que consulté me propuso para mi “factchecking” una comprobación parcial en términos de lógica estadística.

Para este “amigo de los números”:

La declaración del torero es una falacia argumental que no se sostiene bajo ningún concepto, a menos que:

(1) Fran Rivera sea muy torpe andando por la calle.

(2) La mochila en la que lleve a la niña esté llena de fuegos artificiales.

(3) Fran Rivera hable de andar por una calle de Afganistán.

En mi opinión, el torero sólo estará en lo cierto en el caso de que alguna de estas tres premisas sea cierta.

 

Es decir, este analista dividía las posibles fuentes de riesgos de la situación “padre torero paseando por la calle con bebé en mochila” en tres bloques principales, su destreza física, su mochila y la seguridad media de la vía pública transitada y contemplaba en qué casos estos factores de riesgo podían arrojar valores anormalmente altos para justificar un riesgo anormalmente alto para una actividad cotidiana que en el contexto occidental se suele considerar como (razonablemente) segura. Su conclusión en términos lógicos era que la afirmación de Rivera era falsa, pero no lo podía demostrar numéricamente.

Un riesgo incalculable

Tras consultar a varios expertos y diversa documentación, constaté que las herramientas estadísticas a mi alcance no me permitían comprobar mediante cálculos si Fran Rivera estaba en lo cierto o no. Mi análisis me había dejado como conclusión la etiqueta de “Riesgo incalculable por la imposibilidad de contar con un conjunto de datos suficiente” por la dificultad de contar con los datos estadísticos sobre capeas y e incidentes en estas.

Pero en realidad, el callejón sin salida al que parecía haber llegado mi “factchecking” no era tal. El error estaba en  tratar de analizar las declaraciones del torero y la indignación de sus detractores desde una perspectiva meramente estadística, olvidando la vertiente psicológica y emocional de los sujetos.

Riesgos necesarios y evidencias lógicas

En realidad, cuando los defensores del “toreo con bebé” y los contrarios a esta práctica discutían, no tenían en mente el riesgo real sino el riesgo planteado en términos psicológicos. Así, como me indicó el catedrático José Luis Dader, cuando nos planteamos la pregunta “¿qué es más peligroso, que el torero con su niño en brazos toree una vaquilla, una madre deje a su bebé durmiendo solo en casa mientras se ausenta una hora para hacer un recado, o que Michael Jackson se asome por un balcón sujetando a su niño sobre el vacío?”, en realidad lo que estamos evaluando es la pertinencia o no de someter a un niño a diversas situaciones que implican un riesgo y no tanto el grado de riesgo en sí.

En este sentido, argumentaba Dader en su contestación a mi consulta, “hay riesgos que pueden tener evidencia lógica o evidencia científica sin que tengan por qué someterse a medición estadística; es más, que por su alto grado de rigor lógico o evidencia científica quizá nadie se atrevería a someter a prueba empírica. Por ejemplo, ¿qué riesgo estadístico supondría para la salud de un bebé enviarle al próximo vuelo espacial a la luna?, ¿o qué riesgo tendría administrarle todos los días una cucharadita de whisky de malta gran reserva a lo largo de los próximos dos años de su vida? En el primer caso la ciencia tiene suficientemente confirmado el peligro como para ni intentarlo (mientras los avances científicos no hagan que ese viaje sea seguro). En el segundo, puede que el riesgo para su salud sea mínimo pero por razones éticas nadie realizaría el experimento”.

Factores psicológicos

Efectivamente, las dos posturas enfrentadas en la polémica “torear o no con bebé” se explican más desde factores psicológicos que desde factores estadísticos. Una persona acostumbrada a enfrentarse a diario a un animal de doscientos kilos y con grandes cuernos tiende lógicamente a minimizar su percepción del riesgo de la actividad taurina, como un mero mecanismo de adaptación a su día a día. El afán de reducir su disonancia cognitiva hace que “racionalice” el riesgo que corre, minimiza su importancia.

 

Bebé jugando con su osito

Bebé jugando con su osito (Foto de cherylholt vía Pixabay)

Por otra parte, los padres y las madres que cada vez que cogen el coche con la familia tienen que acomodar a su niño en la cara y aparatosa silla preceptiva en el asiento de atrás, so pena de llevarse una buena multa (y de incrementar el riesgo de daño en caso de accidente, según han demostrado los estudios) o que cubren los enchufes de la casa con protectores o que ponen barreras en las ventanas y balcones para evitar caídas, se han acostumbrado a focalizar su atención en los riesgos reales que comporta la vida normal de un niño occidental y tienen asumido que su papel como padres responsables es esforzarse por reducir los riesgos cotidianos de sus hijos.

El proceso mental-emocional de la persona urbana media que se indignó con las fotos de Rivera toreando con su bebé en brazos fue: torear con un bebé en brazos es un disparate y algo innecesario, mientras que caminar por la calle es una actividad necesaria para una vida normal y supone un riesgo bastante bajo.

Conclusión

La conclusión más importante que extraje de mi proceso de comprobación fue que cuando uno quiere verificar la afirmación de un sujeto, lo primero es establecer con claridad “de qué hablamos cuando hablamos de…”, es decir, a qué se refiere realmente el sujeto X al hablar de A, y qué entendió Y por A para contestarle B, porque en todo proceso de comunicación humana con una fuerte carga emocional y altas dosis de polisemia y ambigüedad, a menudo cuando creemos estar hablando de A resulta que estamos hablando de Z.

Mi agradecimiento a Miguel Ángel de la Torre, Kiko Llaneras, José Luis Dader y a G. C.  por su orientación y sus referencias, que me resultaron imprescindibles para preparar el artículo.

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Póster con el significado de las siglas MOOC
Ene 08

Mi experiencia con un curso MOOC (III)

By admin | 2.0 , digital , formación , psicología , recomendado , redes sociales

Póster con el significado de las siglas MOOC

Significado de las siglas MOOC (Mathieu Plourde -CC BY 2.0 via Commons)

Hay probadores de coches, de videojuegos, de apps y de todo lo imaginable, así que hace unos meses se me ocurrió que por qué no hacer las veces de probadora de cursos MOOC y combinar mi experiencia como guionista de contenidos de e-learning y diseñadora instruccional con un punto de vista interno de alumna neófita en el fenómeno de los cursos masivos abiertos online. La oportunidad perfecta para el “experimento” llegó con un curso sobre el aprendizaje: “Learning How to Learn- Powerful Tools” de la Universidad de California en San Diego.

Página de presentación del curso "Learning How to Learn"

Página de presentación del curso “Learning How to Learn”

Inicio del curso

En la primera y segunda parte de la serie sobre estos cursos masivos os hablé sobre las tres primeras semanas. En el artículo de hoy me ocuparé de la 4ª semana. La 4ª y última lección del MOOC “Learning how to Learn” de Barbara Oakley la hago en dos partes. La primera la tarde del domingo, último día, tras intentar infructuosamente arrancar el ordenador varias veces durante toda la mañana, en modo seguro y en modo normal. Por fin por la tarde el ordenador vuelve a la vida y hago toda la primera parte seguida, y me propongo terminar la segunda parte el lunes por la mañana, aprovechando que el curso aplica por defecto la hora del Pacífico, lo que me da unas 9 horas de margen (el deadline es el día 12 lunes a las 9 horas de la mañana hora de Madrid, es decir GTM +1).

Semana número 4

La 4ª  lección sigue la tónica del resto. Como siempre, tres días antes de la fecha límite del domingo me habían mandado un recordatorio, pero esta vez además me han enviado un correo ofreciéndome ser mentora, de alumnos hispanohablantes, o angloparlantes. Ignoro si todos los alumnos reciben este tipo de invitaciones o si solo las reciben quienes tienen determinada nota (en mi caso, hasta este momento, he sacado 10/10 en los test finales de cada lección).

Portada del libro de Barbara Oakley en su versión original

Portada del libro de Barbara Oakley en su versión original

Detrás de los bloques principales de teoría han incluido como en el resto de lecciones un breve resumen que ayuda a fijar las ideas e inmediatamente después te fuerzan a “recuperarlas” en tu memoria con un pequeño cuestionario. El último test recoge de nuevo algunas preguntas de semanas anteriores para asegurarse de que siguen activas en la memoria del alumno. Obtengo un 24/24. Me doy una palmadita virtual a mí misma como forma de gratificarme por mi esfuerzo (uno de los puntos en que insiste el curso es el de reforzar los hábitos positivos; por ejemplo, tras practicar la “técnica del pomodoro”) y pienso que debería buscar hueco para explorar la bibliografía y los recursos complementarios, así como para terminar de leer el libro “Abre tu mente a los números” de Barbara Oakley.

Hasta aquí la parte “formativa”, pero aún me faltaba la parte de la certificación que os contaré próximamente.

Serie sobre los cursos MOOC:

 

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