{"id":13452,"date":"2018-12-19T06:00:00","date_gmt":"2018-12-19T12:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/roastbrief.com.mx\/?p=13452"},"modified":"2024-04-11T17:58:02","modified_gmt":"2024-04-11T23:58:02","slug":"no-le-creas-al-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/roastbrief.com.mx\/2018\/12\/no-le-creas-al-big-data\/","title":{"rendered":"No le creas al Big Data"},"content":{"rendered":"

Ok. Antes de que alguien se me aviente defendiendo al Big Data y al Internet de las cosas (saludos Puri Carpinteyro), hago un spoiler necesario: el problema no son los datos per se, sino lo que hacemos con ellos, m\u00e1s espec\u00edficamente la falta de criterio humano al utilizarlos.<\/p>\n

Porque no. Todo esto del Business Intelligence no es una m\u00e1quina de insights. S\u00ed, s\u00ed ayudan y s\u00ed, s\u00ed pueden partir de ah\u00ed; pero no debemos tomarlos al pie de la letra ni suponer que al usarlos tenemos la partida ganada. Lo que hace el Big Data es darnos perspectiva, una mejor -y m\u00e1s \u201ccuantificable\u201d- idea de hacia d\u00f3nde va algo\u2026 pero al final es s\u00f3lo eso: perspectiva, in\u00fatil si no sabemos hacia d\u00f3nde vamos y\/o qu\u00e9 estamos buscando.<\/p>\n

La reputaci\u00f3n exitosa del Big Data se debe a cuantificaciones en universos bastante espec\u00edficos: datos medibles acerca de cu\u00e1nto inter\u00e9s tiene un grupo de gente sobre una marca, un producto\u2026 o un tema determinado\u2026 sin embargo dicho sistema de contenido no explica cualidades humanas. Es decir, nos muestra la informaci\u00f3n, pero no el porqu\u00e9 de \u00e9sta. Al d\u00eda de hoy, obtener dicho reporte a trav\u00e9s de una computadora es imposible: cuando cuantificamos sistemas m\u00e1s din\u00e1micos, especialmente los que conciernen a los humanos, hay factores completamente impredecibles.<\/p>\n

Un primer caso<\/strong> r\u00e1pido: Seg\u00fan Google Trends, en abril aumentaron las b\u00fasquedas de ChapStick<\/strong>. No obstante, este pico no fue gracias a un esfuerzo de la marca, sino a Sof\u00eda Ni\u00f1o de Rivera: el 30 de marzo se estren\u00f3 en Netflix su especial \u201cSelecci\u00f3n Natural\u201d en el que hace un chiste mencionando al producto.<\/p>\n

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La data estaba ah\u00ed. Si ChapStick se hubiera basado s\u00f3lo en eso, pudo haber generado una campa\u00f1a de engagement justificando que ya era una marca conocida, y que adem\u00e1s pose\u00eda el inter\u00e9s de sus consumidores\u2026 cuando la realidad era todo lo contrario. Navegando por la informaci\u00f3n notamos que un gran porcentaje de los usuarios no ten\u00edan idea de qu\u00e9 era el producto.<\/p>\n

Para bien o para mal, es muy probable que ChapStick ni cuenta se haya dado del aumento en sus b\u00fasquedas. No hubo consecuencias perjudiciales debido a acciones basadas en esta informaci\u00f3n.<\/p>\n

No as\u00ed, en nuestro segundo caso<\/strong>: En el 2008 Nokia era EL monstruo de la telefon\u00eda celular, y uno de sus mercados m\u00e1s importantes era China. Seg\u00fan Tricia Wang, etn\u00f3grafa que en su momento trabaj\u00f3 para la marca asi\u00e1tica, Nokia ve\u00eda a iPhone como una moda pasajera, \u00bfpor qu\u00e9? Porque no ten\u00edan data suficiente para creer que China perder\u00eda inter\u00e9s en Nokia. A\u00fan cuando Wang pose\u00eda informaci\u00f3n acerca del creciente inter\u00e9s de los chinos por Apple, Nokia prefiri\u00f3 no prestarle atenci\u00f3n porque proven\u00eda \u00fanicamente de encuestas y datos emp\u00edricos\u2026 no Big Data\u2026 y bueno, todos sabemos el final de esa historia.<\/p>\n

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Y ok, quiz\u00e1 no todos tengamos en nuestras manos a una marca del nivel de Nokia, pero en mayor o menor medida estamos expuestos a cometer \u201cerrores\u201d bas\u00e1ndonos en el Big Data.<\/p>\n

\u00daltimo caso<\/strong>: Speed Stick y Axe. A principios de este a\u00f1o la IAB en conjunto con Nielsen, Spotify, Acir y Audio.ad, dieron a conocer un estudio de audio digital en el que se mostraba que al 96% de los millennials los acompa\u00f1a la m\u00fasica en gran parte de sus actividades diarias e, incluso, influye en su \u00e1nimo. El target de ambas marcas son millennials. Ambas marcas ten\u00edan un lanzamiento grande en la segunda mitad del a\u00f1o\u2026 y ambas se basaron en el mismo estudio. \u00bfEl resultado? Dos campa\u00f1as enfocadas exactamente en lo mismo: la m\u00fasica. En lugar de hablar del producto, su conversaci\u00f3n en redes gira en torno a que una le copi\u00f3 a la otra. Si eres la copiada quiz\u00e1 no haya mucho problema, \u00bfpero que suceder\u00e1 si te toca parecer la que copi\u00f3?<\/p>\n

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Nuevamente, el problema no fue basarse en la informaci\u00f3n que ten\u00edan, sino el no considerar factores externos -humanos-, empezando con que no eran la \u00fanica marca con ese target ni con esa data.<\/p>\n

Al obtener informaci\u00f3n medible, el Big Data nos da la ilusi\u00f3n de tener el control. Los datos duros nos hacen creer que sabemos todo\u2026 cuando en realidad, mal utilizada, la data s\u00f3lo incrementa la posibilidad de no ver eso que har\u00e1 la diferencia, el verdadero insight: las historias, las emociones\u2026 lo que no se puede medir, pero que nos hace conectar con nuestro target. Lo que nos salvar\u00e1 de llevar a la quiebra a una compa\u00f1\u00eda o gastar esfuerzos en campa\u00f1as mal enfocadas\u2026 en fin, eso que nos har\u00e1 realmente memorables.<\/p>\n

\u00bfConclusi\u00f3n? No le creas al Big Data. O s\u00ed, pero atente a las consecuencias.<\/p>\n

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