Lo que tu instinto puede decirte que los datos no pueden

¿Qué frase representa con mayor precisión su estrategia de marketing actual?

Basado en datos . Informado por datos . ¿ Habilitado para datos ?

Si te estás rascando la cabeza (o poniendo los ojos en blanco), no estás solo.

El reciente repunte en las conversaciones sobre datos y la divergencia resultante ha dejado a muchos especialistas en marketing divididos sobre qué enfoque deberían tomar con su negocio.

Pero en lugar de tomar partido en el asunto, diría que se trata menos de semántica y más de por qué se hacen estas distinciones sutiles.

La principal queja contra el término "basado en datos" es que insinúa que los datos están a cargo. El nuevo tomador de decisiones. El fin y el ser del marketing moderno.

La mayoría de los científicos de datos hablarán hasta el cansancio sobre cómo los conocimientos obtenidos de algoritmos sofisticados son muy superiores a los de una corazonada humana.

Los números son concretos. Son precisos. Son tangibles.

Pero consideremos por un momento el caso del automóvil autónomo.

El automóvil autónomo es posible gracias a GPS avanzado, navegación y mapeo, sensores, láseres, cámaras y computadoras.

En teoría, las computadoras y otras tecnologías avanzadas deberían ser muy superiores en el procesamiento de todos los factores y la información necesarios para circular con seguridad por las carreteras.

Después de todo, son capaces de captar y procesar mucha más información de la que es capaz el cerebro humano. También son mejores para reconocer e identificar patrones complicados, en este caso patrones de tráfico.

Pero donde los autos sin conductor fallan es en su vacío de la capacidad humana única para interpretar el contexto, la intención y, bueno, la humanidad.

Lo mismo puede decirse de los datos del consumidor o del mercado. Simplemente hay demasiados matices en el comportamiento humano para que alguna vez estemos completamente impulsados ​​por IA/datos.

Ahora no me malinterpretes.

Como alguien cuyo rol en la generación de demanda requiere mucho contacto directo con los números, no estoy aquí para vilipendiar o descartar los datos como una herramienta de marketing necesaria o efectiva. Simplemente creo que es importante para el éxito de otras organizaciones, además de la mía, que siga siendo simplemente eso: una herramienta.

Para aprovechar verdaderamente el poder de los datos, primero debe reconocer y comprender sus limitaciones:

Los datos no mienten, pero no pueden contar toda la historia

Albert Einstein dijo una vez: “No todo lo que cuenta se puede contar, y no todo lo que se puede contar cuenta”.

Por complicados e intrincados que sean los ordenadores y las máquinas, principalmente nos ofrecen información muy básica y directa: quién/qué/cuándo. Si bien sabemos que la información es extremadamente útil, nuestros aprendizajes son limitados sin el contexto adicional de cómo y por qué.

Por ejemplo, los datos pueden decirnos a cuántas personas les gustó o compartió una publicación, pero no pueden decirnos por qué. En otras palabras, puede ofrecernos resultados cuantitativos pero no un razonamiento cualitativo.

O piénselo de esta manera: si alguien analizara las horas que pasó con sus compañeros de trabajo, amigos y familiares en una semana determinada, los datos sugerirían que sus compañeros de trabajo eran los más importantes para usted.

Probablemente no sea el caso, pero es un buen ejemplo de cómo los datos pueden ser engañosos sin el contexto adecuado.

Los datos también pueden señalar una relación potencial entre diferentes factores, pero no pueden probarlo. Es el adagio familiar, "correlación no implica causalidad".

Por ejemplo, los datos pueden mostrar una correlación entre un mes de alto tráfico del sitio web y altos ingresos, pero eso no significa necesariamente que el aumento de los ingresos haya sido causado por el aumento del tráfico. Podría haber habido un tercer factor que afectara a estos dos números, u otra variable indirecta.

Solo su ojo entrenado y su experiencia sabrán abordar estos números y métricas con precaución y realizar más pruebas. Si descubre una correlación en sus datos, intente profundizar para replicar sus resultados y aislar la verdadera causa, o segmentar de varias maneras para ver si surgen patrones diferentes.

También puede ser útil recopilar comentarios cualitativos de métodos como encuestas en el sitio y por correo electrónico.

Los datos son realistas, pero no pueden correr riesgos

Hace varios años, Morgan Hermand-Waiche, de 29 años, se dispuso a comprarle lencería a su novia para su cumpleaños.

Una vez que descubrió cuán caras eran la mayoría de sus opciones, se dio cuenta de que había una gran brecha en el mercado para una empresa de lencería asequible e inmediatamente comenzó a investigar una posible oportunidad de riesgo.

¿El problema? Data le dijo que se mantuviera lo más alejado posible del negocio de la lencería. Había un claro capo de la industria que dominaba el mercado, innumerables barreras de entrada y numerosos intentos fallidos, incluidas varias marcas de renombre.

Pero a pesar de sus hallazgos, Hermand-Waiche no podía ignorar lo único que aún lo empujaba a emprender esta aventura: su instinto. Tenía que haber un mercado para lencería asequible y de calidad, incluso si los datos sugirieran lo contrario.

Hermand-Waiche es ahora fundador y director ejecutivo de Adore Me, una empresa de lencería de comercio electrónico que está revolucionando la industria. En solo unos años, convirtió su intuición en la compañía de más rápido crecimiento número 2 de Inc. 500 en la ciudad de Nueva York y ha recaudado alrededor de $ 11.5 millones de VC e inversionistas privados.

Los datos solo pueden decirnos el estado actual de las cosas y, en el mejor de los casos, hacer predicciones informadas.

Intente utilizar métodos más cualitativos como plantear preguntas/encuestas en sus canales sociales, social listening o incluso buenos grupos focales para obtener comentarios más honestos e íntimos sobre una idea que pueda tener.

Y recuerda, a veces la revolución solo significa ignorar el statu quo y correr riesgos.

Los datos pueden informar, pero no pueden imaginar

Repite conmigo: Big data no es la gran idea.

Los datos no propusieron "simplemente hazlo" ni le dijeron a Apple que "piense diferente".

Es muy fácil quedar atrapado en la maleza de los números y las estadísticas, pero recuerde que un gran marketing se trata de contar una gran historia, y contar una gran historia significa comprender el comportamiento humano, las emociones y las experiencias.

Podemos aprender todo tipo de cosas sobre las acciones de nuestra audiencia a partir de los datos. Pero no puede decirnos acerca de sus motivaciones, sus luchas, sus deseos, etc. Necesitamos esos conocimientos únicamente humanos para contar grandes historias y ser creativos.

Pero no es culpa de los datos.

La creatividad es un arte. Por su propia definición, “arte” es la expresión o aplicación de la habilidad e imaginación creativas humanas, produciendo obras para ser apreciadas principalmente por su belleza o poder emocional. Las palabras clave aquí son "humano" y "emocional".

Caso en cuestión: en 2016, el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Toronto intentó enseñarle a una computadora cómo escribir una canción.

Los investigadores alimentaron la máquina con más de 100 horas de música mientras un algoritmo sofisticado "aprendía" patrones en los ritmos, acordes y letras. Y si bien todo eso suena impresionantemente de alta tecnología, la "canción" resultante fue algo así como un desastre, con letras extrañas y sin sentido y una melodía robótica y poco inspiradora.

Resulta que los datos son un compositor bastante malo.

La buena noticia es que hay una forma en que los datos pueden proporcionar el tipo de información humana y emocional que inspira una gran creatividad. Pero en lugar de escuchar los números, debes escuchar a las personas.

Los avances más recientes en las herramientas de escucha social permiten que las marcas descubran cosas sobre sus audiencias que, de lo contrario, podrían requerir meses de entrevistas cualitativas. La afinidad de temas es un gran ejemplo de una capacidad de escucha que es mucho más impactante de lo que la mayoría de la gente cree.

Imagina las puertas que se pueden abrir cuando descubres de qué más está hablando tu audiencia en las redes sociales. ¿Aman un determinado tipo de música? ¿O deporte? Estos conocimientos pueden generar nuevas oportunidades de patrocinio, integraciones de productos o incluso un nuevo segmento de audiencia.

Otro buen ejemplo de cómo la escucha social puede inspirar una gran creatividad es a través del análisis de sentimientos. Aprender cómo se siente su audiencia acerca de algo como noticias recientes o temas relevantes le brinda la oportunidad de crear contenido o campañas que repercutirán en ellos en un nivel más profundo y emocionalmente más resonante.

Coca-Cola utilizó el análisis de sentimientos para crear su Coke Tweet Machine. Utilizando el procesamiento del lenguaje natural y la ubicación, la marca pudo identificar la ciudad menos feliz del país.

De acuerdo con su estrategia de marca, “elige la felicidad”, llevaron a la ciudad una máquina expendedora de Coca-Cola que analizaba el sentimiento del perfil de Twitter de cada usuario.

Luego, la máquina solo distribuyó una lata a los usuarios con una presencia más positiva y feliz en la plataforma.

Es sorprendente cómo las marcas pueden aprender y crear tanto simplemente analizando la actividad de las personas en las redes sociales. Intenta hacer algo de tu propia escucha social la próxima vez que busques ideas creativas.

Entonces, ya sea que considere que su organización está basada en datos o basada en datos, lo único que realmente importa es que está dejando mucho espacio para la humanidad en su toma de decisiones. Porque los datos sin humanos no son conocimiento, son solo números.