El big data no debe quedar relegado solo a Ventas y Marketing. Es preciso dejar que impregne la cultura de la organización.
“Científico de datos” ha sido denominado “el trabajo más seductor del siglo XXI”. También se ha considerado, durante dos años seguidos, “el mejor trabajo del año”.
Pero, para las organizaciones, el entusiasmo no se traduce fácilmente en resultados.
“En este momento se están vertiendo enormes cantidades de esfuerzo, inversión y atención en la analítica de datos”, dice Tom O'Toole, investigador sénior y profesor de clases prácticas de marketing en la Kellogg School, quien anteriormente fue jefe de Comercialización en United Airlines y jefe de Comercialización y Servicios de Información en la Hyatt Hotels Corporation.
“Pero la realidad es que las empresas siguen teniendo dificultades para determinar cómo, en la práctica, convertir la analítica de datos en resultados comerciales”.
Un problema fundamental es que las empresas suelen abordar el lanzamiento de la analítica de datos como si fuera un desafío técnico: se contratan los científicos de datos, se adopta el software adecuado y luego se cosechan las ganancias comerciales. Sin embargo, dice O’Toole, para que la analítica de datos pueda producir un verdadero valor comercial, la empresa debe experimentar un cambio más profundo.
La clave consiste en crear un entorno en que los empleados aprendan a formular preguntas sobre el negocio que se puedan contestar con datos, y en el que sean libres y capaces de hacer esas preguntas.
O'Toole está de acuerdo con la opinión de sus colegas de que la analítica de datos es un problema de liderazgo.
“Después de trabajar con una variedad de compañías, particularmente este año, he observado que conectar la analítica de datos con los resultados comerciales es básicamente un problema cultural”.
En este artículo, O'Toole describe cuatro medidas que los dirigentes pueden tomar para sentar esas bases culturales.
1. Crear una cultura de curiosidad intelectual
En primer lugar, para obtener una información que tenga sentido y pueda traducirse en valor comercial, se necesita una cultura de cuestionamiento continuo.
“Se trata de alentar, esperar y permitir que las personas digan: ‘A ver, me pregunto cómo podríamos utilizar los datos para pronosticar, mejorar u optimizar esto’”, dice O'Toole.
Las preguntas deben poder proceder de todos los rincones de la organización y ningún aspecto de la empresa debe ser tabú. Aunque la analítica de datos normalmente se discute bajo el prisma de los ingresos y el marketing, su valor puede y debería extenderse a cualquier otra parte de la organización.
O'Toole relata que a principios de año estaba hablando sobre la analítica de datos con los altos dirigentes de una compañía de servicios financieros cuando el asesor jurídico se preguntó en voz alta cómo podrían utilizarse los datos y la analítica predictiva para detectar posibles futuros casos de cierto tipo de incumplimiento normativo.
“Nadie se esperaba que fuese el director jurídico el que preguntase cómo utilizar la analítica predictiva para hacer frente a un problema —dice O'Toole—, pero lo hizo”. Y prevenir y evitar los problemas de incumplimiento que tenía en mente sería de verdadero valor comercial porque eliminaría los costos relacionados con los litigios, las indemnizaciones a los clientes y las rescisiones.
La creación de una cultura de curiosidad intelectual empieza con el proceso de contratación de los empleados. O'Toole dice que las conversaciones sobre un amplio abanico de temas con un candidato a un puesto de trabajo pueden arrojar luz sobre su manera de pensar con respecto a los datos.
“Por ejemplo, si se descubre que siente interés por las causas del aumento de la criminalidad en cierta zona geográfica y que utiliza los datos para comprender y revelar los patrones, aunque la conversación tal vez no guarde relación directa con la actividad de la empresa, demuestra que su mente recurre a los datos para resolver problemas”.
2. Establecer la curiosidad como criterio de avance
Las organizaciones tendrían que imponer con toda claridad la expectativa de que los empleados utilicen los datos de manera novedosa para dar respuesta a nuevas preguntas. Una forma de lograrlo es hacer de la curiosidad intelectual un criterio fundamental para el avance.
“No se trata simplemente de averiguar: ‘¿Cuántas preguntas interesantes formulaste y respondiste en los últimos seis meses?’”, dice O'Toole. “Es más bien la evaluación de una mentalidad: ‘¿Cómo contemplas e impulsas el avance de la actividad comercial de manera innovadora utilizando datos?’”.
O'Toole equipara esta idea al requisito de que los empleados sean capaces de comunicarse de manera eficaz y trabajar bien con los demás en la organización. Por muy difícil que sea medir esa habilidad, no cabe duda de que es un factor práctico e importante a la hora de otorgar ascensos, en particular a los niveles más altos.
Las empresas también deben dar a sus empleados libertad suficiente para explorar las cuestiones que les interesen, incluso cuando no tengan aplicaciones evidentes o perspectivas de generar ingresos rápidamente.
“Sencillamente, no se puede exigir que todo tenga una relevancia financiera inmediata o a corto plazo”, dice O'Toole. “Hay investigaciones de temas empresariales que pueden ser de gran valor, aunque no produzcan un retorno de la inversión a corto plazo, lo mismo que sucede con ciertos indicadores en el ámbito de los recursos humanos, tales como los efectos de la salud y el bienestar de los empleados en otros fenómenos empresariales”.
Ahora bien, ¿cuánto margen de libertad es lo más indicado?
No hay una respuesta definitiva, pero O'Toole cree que es mejor correr el riesgo de sobrealimentar la curiosidad que pagar el costo de sofocarla.
3. Hacer gala de honradez intelectual
La curiosidad combinada con los datos puede generar descubrimientos inesperados. Pero estos carecerán de valor si se reprimen o se descartan.
“No rechacemos las respuestas solo porque nos resulten incómodas o porque no refrenden nuestra perspectiva provinciana o nuestro papel u opinión funcional, o porque pongan en entredicho las prácticas establecidas; en otras palabras, porque no sean lo que queremos oír”, dice O'Toole.
“La honradez intelectual no es un término del que se oiga hablar en las empresas cuando se embarcan por primera vez en la analítica de datos, pero es una imperiosa necesidad”.
O'Toole relata una anécdota que cuenta Eric Anderson de cuando era un joven analista en una compañía de servicios financieros. Le encomendaron analizar qué sucursales se deberían cerrar a fin de maximizar la productividad de la empresa. Anderson se esmeró en contestar la pregunta de manera exhaustiva y sensata, solo para que un ejecutivo de alto rango le dijera que iba a impedir que el análisis se tomara en cuenta porque no era partidario de cerrar sucursales.
“Para aquellos que toman la iniciativa de hacer preguntas interesantes y buscarles respuestas no hay nada peor que enfrentarse con una reacción negativa refleja, con un ‘no, no quiero saber nada de eso’”, dice O'Toole. Incluso la más sutil de las críticas por parte de un alto director puede mermar radicalmente la disposición de las personas para aportar información honrada.
“Si se desea hundir rápidamente una cultura de curiosidad intelectual, esa es una buena manera de hacerlo”.
4. Transformar la información en acción con rapidez
O'Toole señala lo urgente que es determinar cómo conectar los datos con la actividad de la empresa en la práctica para aumentar su eficacia y crear valor comercial.
“En última instancia, el éxito y la sostenibilidad de la actual oleada de interés, iniciativas e inversión en la analítica de datos dependerán de que produzca un impacto comercial”, dice.
Esto significa, claro está, que las empresas deben emprender acciones para aprovechar la información extraída de los datos. Aunque no existe una hoja de ruta única para ello, la ejecución inmediata es crucial para el éxito.
“Con demasiada frecuencia, las empresas inician una propuesta para un plan de varios años sujeto a la aprobación de los fondos y la priorización por parte del departamento de TI que comenzará al año siguiente para posibilitar la analítica de datos o emprender acciones sobre la base de sus resultados”, dice O'Toole. “A veces eso es necesario, pero lo que hay que preguntarse es qué se puede hacer ahora mismo: cómo poner en práctica las conclusiones derivadas de los datos mañana u hoy”.
Una de las claves para lograrlo es una buena comunicación entre las funciones para que los empleados compartan entre sí lo que han aprendido de los datos.
“Las personas que tienen una perspectiva distinta a menudo conciben ideas interesantes para utilizar la información en beneficio de toda la empresa. Por lo tanto, ante la duda, lo mejor es compartir la información”.
*Previamente publicado en Kellogg Insight. Reproducido con la autorización de Kellogg School of Management*
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