Precisión versus exactitud en analítica web

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¿A quién quieres más, a mamá o a papá?

Uno de los dilemas a la hora de medir datos en analítica digital es elegir entre un enfoque que prime la precisión (precision) y otro que se decante por la exactitud (accuracy). Así lo comenta Avinash Kaushik en su libro “Web Analytics 2.0. The Art of Online Accountability & Science of Customer Centricity” [pg. 284]  e ilustra la diferencia mediante dos dianas con impactos distribuidos de la forma siguiente.

 

Dianas precisión frente exactitud

Diana de la precisión y diana de la exactitud (Wikipedia Commons)

 

Kaushik define accuracy como: “how close to perfect you can get”, es decir, hasta qué punto tu medición se acerca a la perfección de la exactitud total y precision como “the degree to which your efforts yield the same results”, es decir, el grado en que tus esfuerzos de medida obtienen los mismos resultados.

Como se ve, en la diana izquierda los lanzamientos han quedado más cerca del centro (y por tanto del objetivo), lo que supone mayor exactitud respecto al objetivo, mientras que los disparos de la diana derecha están más alejados del centro, pero más juntos entre sí, lo que supone una mayor capacidad para predecir dónde “aterrizará” el tiro.

El siguiente gráfico ilustra distintas combinaciones de exactitud-precisión y sus implicaciones.

Ilustración con cuatro casos

Ilustración con cuatro casos (fuente)

 

Evidentemente, lo ideal sería poder contar con un enfoque de gran precisión y gran exactitud para nuestros datos, pero en el mundo real hay que priorizar uno u otro enfoque. La conclusión de Avinash es que es preferible elegir la precisión porque esta nos garantizará  poder predecir dónde van nuestros “disparos”, mientras que si nos polarizamos hacia lo que es exacto (accurate), no solo no seremos exactos, sino que además no podremos prever nuestra desviación.

Con un modelo mental de precisión, prosigue Avinash, el analista sabe dónde es posible que termine cada disparo y a qué distancia de su objetivo lo va a hacer. Si ofrecemos este enfoque a los encargados de tomar las decisiones esto permitirá una toma de decisiones más rápida y obtener impactos predecibles para nuestros resultados. Así pues -concluye el experto en analítica web- conviene empezar centrando la estrategia de datos en las áreas en las que uno pueda ser preciso.

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