¿Por qué nadie choca los cinco con el analista? Respuestas duras pero verdaderas de Steen Rasmussen

Mariia Bocheva tuvo una gran entrevista con Steen Rasmussen, uno de los evangelistas de análisis web más talentosos e influyentes que conocemos. También recibimos una grabación de la charla que dio en el Analyse! conferencia donde cubrió los detalles que nos ayudan a formar una imagen coherente de nuestra investigación.

Hemos decidido romper con nuestro estilo de entrevista tradicional y convertir esto en una lectura esencial que ayudará a los analistas a generar nuevas ideas.

En este articulo:

Primero, unas palabras sobre Steen Rasmussen: actualmente es el evangelista de análisis web, director y miembro de la junta de IIH Nordic. También puede afirmar legítimamente que es uno de los artífices de la analítica moderna. IIH Nordic es una de esas empresas con un ecosistema de datos totalmente único y una cultura impulsada por la experimentación, donde todo está diseñado para promover un trabajo significativo y eficiente. Por ejemplo, tienen tal nivel de organización que trabajan solo cuatro días a la semana mientras manejan la carga de trabajo de una semana laboral de cinco días.

Suena como un sueño, ¿verdad? Averigüemos lo que Steen tiene para compartir con nosotros.

¿Quién te dijo que para ser un buen analista tienes que estar lleno de habilidades y herramientas? ¿O que ser analista es un trabajo seguro en el que hace informes y luego se relaja hasta la próxima vez que se necesitan informes?

Tener una comprensión clara de por qué fue contratado y qué valor aporta a la empresa es esencial para su éxito. Un analista trabaja para proporcionar información a las empresas con el fin de lograr dos objetivos principales:

1. Disminuya los costos mientras aumenta las ganancias
2. Adquirir nuevos clientes y retener a los existentes

Este es el objetivo principal del trabajo de un analista, y cada tarea realizada y cada informe elaborado debe partir de los objetivos descritos en la diapositiva anterior.

Las herramientas de análisis, las tecnologías y los enfoques son solo los instrumentos. Y si bien influyen en la calidad del servicio prestado, no pueden garantizar una comprensión profunda de las necesidades comerciales, eso depende del analista. Las herramientas que elija no serán necesariamente la pila de herramientas de Google, sino una combinación de herramientas que se ajusten al estilo de su organización.

Sí, todos los analistas trabajan muy duro para hacer avanzar a su empresa. Pero a menudo, nadie los elogia por este arduo trabajo. La razón principal por la que eso sucede es que los compañeros de trabajo ven los resultados del trabajo de un analista así:

Eso se ve muy bien, pero ¿qué se supone que debemos hacer con estas cosas?

¿Has escuchado preguntas similares? Esto sucede cuando las personas no perciben el valor que entrega el analista.

Sus compañeros de trabajo no son malos ni inmunes a los análisis; solo necesitan constantemente tomar las decisiones correctas bajo la presión de un mercado que ya no es un lugar amigable.

Y aquí está la otra cara de la moneda: experimentará el efecto Dunning-Kruger o el sesgo de supervivencia incluso en las empresas más desarrolladas con datos, porque esa es la naturaleza de las personas. No creen que el análisis sea tan difícil y sacan conclusiones basadas en la información que tienen a mano.

O, a veces, un analista simplemente se enfoca demasiado en los números, no en las ideas o en los consejos sobre qué hacer. Pero enfatizar datos que nunca serán 100% perfectos, combinado con la incertidumbre inherente a las decisiones comerciales, no mejorará nada.

Los analistas deben hacer todo lo posible para:

• Comunicar lo que saben en términos comprensibles.
• Desarrolle empatía por las personas que trabajarán con sus números.
• Nunca caigas en el abismo de datos sin una hipótesis con la que salir. Recuerde siempre por qué realiza sus análisis.
• Traducir los resultados del análisis en soluciones para las personas. Haga que las personas entiendan hasta dónde pueden llevarles los datos. Educa a tus compañeros de trabajo sobre cómo aplicar el análisis de datos en su trabajo.
• Cultivar una sana autocrítica. Lleva tus ideas al escritorio y no temas fallar.

Estos son algunos de los errores más grandes que puede cometer un analista:

No revisar la copia en borrador

Sin verificar dos veces los números en sus resultados, los analistas pueden perder mucha credibilidad. Siempre debe verificar con otros sistemas y realizar una simple verificación de la realidad: ¿pueden existir sus resultados en la realidad? ¿Puede haber realmente 89 páginas vistas en promedio en tres minutos? Cuando dudas de ti mismo y eres estricto contigo mismo, eres mucho más que un especialista: eres un especialista confiable.

Evitar dar consejos o responder preguntas adicionales para evitar el riesgo de parecer estúpido.

Los analistas pueden tener miedo de compartir números adicionales. Sea audaz al compartir números; es una gran habilidad. Incluso si ya ha cometido algunos errores, incluso si se mencionó, e incluso si sus ideas fueron cuestionadas, no descuide sus ideas creativas mientras hace mecánicamente lo que se le pidió. Manténgase curioso, creativo y sin miedo.

Los analistas elaboran informes basados ​​en los datos que poseen en ese momento y, a veces, estos informes describen hechos obvios de manera tediosa. Entonces, ¿qué debería hacer? ¿Eres un mal analista por hacer eso?

Recuerde siempre que parte de los datos que posee pueden estar erróneos o dañados, un volumen mucho mayor de datos no está disponible porque no los recopiló, y hay aún más datos que ni siquiera puede imaginar todavía.

Una de las tareas del analista es ampliar los límites de los datos disponibles para responder a las preguntas de la gerencia y los colegas. No tratar de encontrar algo que suene como la respuesta en lo que ya tienes, sino cultivar los datos de la empresa. No tratar de encontrar apoyo para su hipótesis mientras ignora la evidencia compensatoria. Trate de cubrir todo lo que pueda alcanzar y recuerde que incluso después de eso, habrá más datos para recopilar.

¿Cómo puede llegar a más datos de los que ya tiene? Un enfoque que puede utilizar para enriquecer sus datos de marketing es considerar cada campaña publicitaria no solo como una fuente de clientes potenciales, sino también como una fuente de datos. Puede lanzar una campaña completa solo para obtener datos, al igual que cada campaña de prueba A/B se lanza para descubrir qué funciona mejor.

Las pruebas A/B son una gran herramienta y fueron valiosas durante mucho tiempo. Pero los tiempos han cambiado y la lógica de las pruebas A/B se estableció cuando los hechos sobre el terreno eran diferentes.

Cada vez que decidimos que A es mejor que B o B es mejor que A, estamos excluyendo a algunos visitantes que prefirieron la otra versión... Así que en realidad estamos limitando nuestro alcance comercial cada vez que lo hacemos.

Desde este punto de vista, vemos que las pruebas A/B ya no son la mejor herramienta para la activación de datos. Lo fascinante es que ahora podemos ofrecer la variante A a quienes les gustó A y ofrecer la B a quienes eligieron otra variante. Esta es una de las posibilidades que presenta la velocidad moderna de recopilación y activación de datos. Hoy, no necesitas elegir; solo puede satisfacer a tantos clientes como sea posible.

Así que no te quedes atascado en la mentalidad de uno u otro; cambie su enfoque para aplicar conocimientos de datos. Google Optimize y otras herramientas de personalización te ayudarán con eso.

Veamos qué otras amenazas pueden acechar a un analista en medio de la jornada laboral.

La mejor manera de entender este punto es modelar una partición de segmento para una tienda en línea típica.

En la diapositiva de arriba, las personas que ya le han comprado están a lo largo de la línea verde. También están aquellos que nunca te comprarán, esos están en la línea roja. Una distribución típica del presupuesto de publicidad no excluirá ninguno de estos segmentos porque:

1. El equipo de marketing seguirá intentando que la audiencia de la línea roja se interese. Estas personas pueden hacer clic en la publicidad y desperdiciar su presupuesto, pero aun así no comprarán nada.
2. El marketing intentará recuperar a aquellos que ya le han comprado ofreciéndoles un descuento y perdiendo ganancias.

Esto sucede porque así es como funciona el marketing y todo el mundo está acostumbrado. Pero si modifica su sistema automatizado y enfoca su publicidad en el grupo medio, invirtiendo todos los recursos que tiene para cultivar este tipo de audiencia, obtendrá un verdadero aumento de ingresos incluso en las industrias más difíciles. Por lo tanto, el mejor consejo para los especialistas en marketing y analistas involucrados en las decisiones sobre la distribución del presupuesto publicitario es que debe comprender sus datos correctamente.

Este momento es una oportunidad para pasar de lavar datos a orquestarlos. Las máquinas de marketing automatizadas siguen siendo solo herramientas administradas por analistas inteligentes.

La ética no es un aspecto del trabajo de un analista que se discuta ampliamente. Pero mientras promueve los intereses de las empresas, es importante mantener la ética en su trabajo. ¿Recuerdas lo que pasó con Cambridge Analytica hace unos años? A los clientes finales realmente les importa dónde lleva sus datos y qué hace con ellos. Su empresa puede pagar un alto precio si recopila y almacena datos sin cuidado, deja desprotegidos los datos prestados o los utiliza para manipular a las personas sin permiso.

Las cookies, las políticas de privacidad y las casillas de verificación son solo el primer paso para mantener la relación entre los clientes y los sitios web que utilizan datos personales. Los analistas pueden encontrar estas limitaciones injustas porque conducen a datos fragmentados. Y, a veces, los experimentos con datos personales de los clientes pueden ser técnicamente interesantes pero cuestionables desde el punto de vista ético.

Además, no hay un lugar seguro para los niños en la web. Los niños usan los teléfonos inteligentes más que los adultos y publican una gran cantidad de datos profundamente personales en línea. Este es un nuevo desafío ético que los especialistas en marketing y los analistas deben enfrentar. ¿Podemos vender en línea a niños que están bajo la tutela de sus padres? ¿A partir de qué edad podemos mostrar publicidad a los niños sin vulnerar sus derechos?

El único caso en el que no necesita análisis es cuando no lo usará. Si realmente no desea utilizar los resultados de sus análisis, no malgaste su dinero en ello.

Cómo gastar dinero en análisis es una historia completamente diferente, pero recuerde que el análisis de marketing es una inversión y debe aumentar el ROI para que valga la pena.

Complete su caja de herramientas teniendo en cuenta las ganancias que cada herramienta puede generar, no su popularidad o lo genial que es. Y recuerda que cada herramienta tiene sus límites y fue creada para ayudarte, no para reemplazarte.

Más consejos para analistas:

1. Deja de comparar tu tasa de conversión con la media. Esta no es la mejor base para el crecimiento. Lo que debe comparar es su propia tasa de conversión actual con su tasa de conversión del mes anterior. Establece el punto de referencia contra ti mismo, supérate a ti mismo cada vez, y el crecimiento estable no será un sueño sino una realidad.
2. Deja de apoyarte en métricas promedio. Porque los promedios esconden información realmente importante… y un cuerpo. A veces, las personas son perezosas y piensan linealmente, y nos alegramos mucho cuando vemos números que nos satisfacen. Pero cuando profundizamos, nos confesamos a nosotros mismos que el evento de conversión (por ejemplo, un clic en una campaña de Google AdWords) puede no conducir a una compra, o al menos no a una compra del producto exacto que publicitamos. ¿Qué pasa si la gente compra una funda para iPhone en lugar de una Macbook Pro? El margen es diferente, ¿no? Entonces, incluso si una empresa aún muestra un buen ROAS, verifique esta métrica desde adentro y descubra cómo sucedió todo.

Consejos para empresas:

1. Deje de suponer que si contrata a un analista digital, ha creado todo el departamento de ciencia de datos. Necesita crear un equipo con una amplia gama de habilidades: contrate a un estadístico, un analista/intérprete de negocios, un científico de datos con habilidades tecnológicas. ¡Estos especialistas son su principal inversión en análisis, no la caja de herramientas que compra!
2. Si es una pequeña empresa, recopile datos sobre usted, sepa cómo funcionan las empresas emergentes similares y los puntos de referencia del mercado, intente obtener datos más amplios, cree su propio conjunto de datos y defina el mundo que lo rodea.
3. Si está en un mercado grande, busque competidores y muévase desde adentro hacia el mundo exterior. ¡Hay tanto que hacer para superar a la competencia!

Durante mucho tiempo, los analistas estaban aprendiendo a recopilar datos y estaban obsesionados con ellos como con las minas de oro o los pozos de petróleo.

El mayor valor de los datos está en el momento en que ocurre el evento. Para cuando los datos estén preparados para el análisis, se entreguen los resultados y se tomen decisiones y se tomen medidas, podría ser demasiado tarde. El mundo ya ha cambiado, y han sucedido nuevos eventos.

Por lo tanto, debemos recordar que nuestros datos existen en el contexto del mundo que nos rodea.

¡Gracias, Steen, por una entrevista tan profunda y una gran charla en el Análisis! ¡conferencia!

Esperamos que haya disfrutado de esta lectura y haya obtenido una nueva visión de la analítica y el papel del analista en el mercado moderno. En OWOX, Steen nos inspiró a defender estándares antropocéntricos en análisis donde las herramientas importan menos que los especialistas. Creemos que los propios analistas son la parte más importante de la analítica, no las poderosas herramientas que utilizan. ¡Así que aprendamos unos de otros para hacer de la analítica la mejor disciplina de la historia!

Suscríbase a nuestro blog para leer las próximas entrevistas como parte de nuestra investigación sobre el estado de la analítica digital y adapte la experiencia de los mejores analistas a su negocio.