Todas las acciones que realice una persona en línea generan datos significativos que pueden ser utilizados para predecir comportamientos, resolver preguntas de interés e incluso brindar información clave de sus consumos y compras. La información es un recurso poderoso que tu negocio debe aprovechar, pero solo será eficiente si tus procesos de recolección, selección y manejo son los adecuados.
En la actualidad se producen más de 2.5 quintillones de bytes de información al día, así que es el momento ideal para ajustar la manera en la que la manejas. Existen ciertas metodologías y técnicas para obtener, categorizar y emplear esta información, específicamente la que percibes desde los distintos canales digitales y tradicionales.
Por esa razón, te presentamos un concepto de selección, y análisis de data que ha cobrado importancia en los últimos años: Cherry Picking. Conoce más a continuación.
El concepto de recolección de información puede iniciar desde diferentes acciones. Por ejemplo, una lista de correo de suscripción, formularios de registro, pasarelas de pago de tu sitio web o una base de datos proporcionada por un ejecutivo de ventas.
También cuentas con las herramientas tecnológicas que te permiten descubrir patrones menos estructurados como comportamientos, puntos de interés y tiempo de permanencia en una sección específica de tu sitio. Toda esta recopilación generalizada puede representar un sobrecargo de información que no puede ser tan útil para ti.
En este punto entra en juego el cómo realizamos la categorización del universo de información que poseemos. Para grandes cantidades, uno de los procesos más utilizados es el batching, en el que un sistema filtra y divide de manera automatizada los datos en las diversas categorías o filtros previamente estipulados.
¿Qué sistema podemos usar si lo que necesitamos es una selección más específica y representativa? La respuesta es clara: Cherry Picking.
Es un método de análisis de data utilizado cuando el investigador cuenta con información limitada. En lugar de trabajar con grandes categorías, el experto recopila un conjunto mínimo de datos y completa el proceso con una cantidad reducida de información.
Llevando este concepto a la vida real, podemos usar el cherry picking para seleccionar dentro de una categoría amplia, como rangos de edades, un grupo más específico como los jóvenes de 21 años, en lugar de tomar en cuenta todo el conjunto de información.
También es útil cuando realizas un análisis de data a fondo para eliminar todos los grupos o categorías que ya no son útiles. Incluso aquellos que están incompletos y, por ende, no podemos utilizar dentro de las métricas.
La validación de los procesos está asociada con la recopilación y la evaluación de los datos a lo largo del ciclo de compra del consumidor, desde el interés inicial, durante y en la fase final en la que se cierra el negocio. ¿Para qué?
Básicamente, el tener información real, veraz y representativa es un activo muy importante para que las empresas generen estadísticas y estimaciones a futuro sobre todo tipo de procesos, tanto internos como de cara al cliente. El cherry picking también se utilizaba como un recurso para seleccionar datos que fueran de interés para la empresa, pero que podrían representar una visión errónea de la realidad misma.
Pongamos un ejemplo, al realizar una comparativa de ventas en 2 períodos diferentes, como el año 2021 y 2022, a primera vista notamos que las ventas del año anterior fueron mejores. Por consiguiente, se toma la decisión de seleccionar los meses de ventas más exitosos del año en curso para representar que ha subido el volumen a comparación del año anterior.
Esto no es recomendable, ya que a pesar de obtener resultados positivos para la empresa, no representa toda la realidad de las ventas de otros meses que quedan fuera de esta selección. Entonces, ¿cómo podemos emplear el cherry picking de forma más adecuada?
Nuestra recomendación es que siempre que hagas una selección utilizando este método, tomes en cuenta la visión general de las estadísticas o de la data de esa misma categoría. De esta forma podrás definir cuáles fueron los aspectos positivos que generaron buenos resultados y definir en otras métricas que no sean tan satisfactorias las acciones a tomar para optimizar y mejorar los procesos.
Esta estrategia de selección de información no es negativa, siempre y cuando realices una comparación entre el grupo específico de data que hayas obtenido y el universo de donde proviene. Esto para determinar cómo la generalidad de la información afecta las categorías específicas que hayas aislado.
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Todos los días, las personas de tu organización toman decisiones que afectan al negocio en general. Cuando tienen la información correcta en el momento adecuado, pueden elegir los caminos idóneos que mueven a tu empresa en la dirección acertada. Además de corroborar las hipótesis o los resultados de las estimaciones realizadas anteriormente e identificar los puntos de inflexión y riesgos dentro de las acciones del cliente en el ciclo de compra.
Toda esta información nos ayuda a mejorar algunas etapas de las acciones que tenemos hacia los clientes e identificar si hay procesos que puedan automatizarse para optimizar tiempo. También es posible analizar las categorías de datos para entender si hay que hacer ajustes con el objetivo de recabarla mejor.
Muchas empresas que aún no cuentan con una persona o un departamento con enfoque al manejo y análisis de data pierden oportunidades para encontrar nuevas soluciones que les permitan enfocar los esfuerzos de sus equipos, facilitar la productividad y mejorar los procesos que han llevado hasta ahora para seguir generando ganancias y enriquecer el servicio que se da al cliente.
El manejo de información es una de las tareas más importantes que harán que tu empresa cumpla con sus objetivos según mediciones y estimaciones específicas.
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