Un número honesto

Toda empresa dice que se guía por los datos. Pocas pueden decir cuánto aportó una campaña el trimestre pasado, en francos, y menos aún han cambiado una decisión porque un número se lo pidió. La brecha entre recopilar datos y decidir con ellos es donde está la mayor parte del valor, y donde se pierde la mayor parte.

Este artículo repasa lo que dice la investigación sobre las empresas que deciden con datos, lo que ocurre cuando el marketing se mide hasta llegar al dinero y las trampas que convierten los números en decoración.

Lo que encontró la investigación

La evidencia más conocida procede del MIT. En 2011, Erik Brynjolfsson, Lorin Hitt y Heekyung Kim estudiaron 179 grandes empresas cotizadas y comprobaron que las que daban prioridad a las decisiones basadas en datos y analítica tenían una producción y una productividad entre un 5 y un 6 por ciento superiores a lo que cabía prever por sus otras inversiones y su uso de las TI. El vínculo también se reflejaba en la utilización de activos, la rentabilidad sobre fondos propios y el valor de mercado, y los autores no hallaron indicios de que simplemente funcionara al revés, con empresas de éxito que compran más analítica.

Trabajos posteriores con datos de la Oficina del Censo de Estados Unidos ampliaron el panorama. Brynjolfsson y Kristina McElheran comprobaron que la toma de decisiones basada en datos en las plantas de fabricación estadounidenses casi se triplicó entre 2005 y 2010, del 11 al 30 por ciento. En una muestra de más de 18'000 plantas, las que adoptaron más tarde mostraron un valor añadido en torno a un 3 por ciento superior al de plantas comparables que no lo habían adoptado, y el rendimiento mejoró después de la adopción, no antes. Las empresas más pequeñas adoptaron más tarde, pero su vínculo con el rendimiento fue más fuerte.

El tamaño del efecto importa menos que su forma. Los investigadores comprobaron que la adopción iba de la mano de la tecnología de la información y de trabajadores con formación. Los datos rinden cuando cambian la manera de tomar decisiones, y cuando también cambian las personas y los sistemas que los rodean.

Medido hasta el dinero

El marketing es donde la brecha es mayor. En una encuesta de Gartner a 377 usuarios de analítica de marketing en mayo y junio de 2022, la analítica influyó en poco más de la mitad de las decisiones de marketing, el 53 por ciento. Un tercio de los encuestados dijo que quienes deciden seleccionan los datos a conveniencia para contar la historia que ya habían decidido.

Parte de la razón es estructural. Los números viven en muchas herramientas: la analítica en una, el CRM en otra, el boletín, los canales sociales y los anuncios cada uno en la suya, y las finanzas en otra más. Cada herramienta informa del éxito en su propia moneda, clics aquí, aperturas allá, leads en otro sitio. Ninguna informa del número con el que funciona una empresa: cuánto dinero volvió por el dinero que salió.

Medir hasta el dinero significa seguir a un lead desde la primera visita, pasando por el formulario, la llamada y la oferta, hasta la factura pagada. Una vez que existe esa cadena, la conversación cambia. Un canal que trae muchos leads baratos y ningún cliente se ve distinto. Y también un canal lento que trae pocos leads y la mayor parte de los ingresos.

Cuando un número cambia el rumbo de una empresa

A veces basta una sola medición honesta para cambiar de rumbo. En un gran experimento de campo publicado en 2014, los economistas Tom Blake, Chris Nosko y Steven Tadelis desactivaron los anuncios de búsqueda de pago de eBay en algunas zonas de Estados Unidos y compararon las ventas. Para las búsquedas con el propio nombre de eBay, casi todo el tráfico de pago llegaba igualmente a través de los resultados gratuitos, y los anuncios no tuvieron ningún beneficio medible a corto plazo. Para otras palabras clave, los anuncios sí ayudaron con los compradores nuevos y ocasionales, pero la mayor parte del dinero fue a compradores frecuentes que habrían comprado de todos modos, de modo que el retorno medio fue negativo. Los retornos reales fueron una fracción de lo que habían mostrado las estimaciones habituales.

Yahoo aprendió una lección parecida, descrita por Ron Kohavi y Stefan Thomke en la Harvard Business Review. Un estudio observacional estimó que los anuncios de display de una marca aumentaban las búsquedas de esa marca entre un 871 y un 1'198 por ciento. Un experimento controlado midió un 5,4 por ciento.

Airbnb cambió de rumbo a escala de empresa. En 2020, el año en que la pandemia paralizó los viajes, recortó su marketing de marca y de rendimiento de 1,14 mil millones de dólares a 479 millones, una caída del 58 por ciento. En su primer informe anual como empresa cotizada expuso una estrategia para hacer crecer el marketing de marca, atraer a más huéspedes por canales directos y no pagados, y gastar menos en marketing de rendimiento que en 2019. En mayo de 2021, su director ejecutivo, Brian Chesky, dijo a los analistas que el 90 por ciento de su tráfico era no pagado o directo.

Las trampas

Los números pueden engañar además de orientar. Las métricas de vanidad son la primera trampa. Seguidores, impresiones, visitas de página y tasas de apertura son fáciles de aumentar y fáciles de reportar, y dicen poco sobre los ingresos. Solo merecen un lugar en un panel cuando están vinculadas a algo que paga.

Los datos que faltan son la segunda. Los visitantes rechazan las cookies, los formularios no están etiquetados, las llamadas nunca llegan al CRM y el sistema financiero no habla con nada. Un informe que rellena los huecos en silencio con estimaciones parece completo y no lo es. Un número que falta debe mostrarse como faltante.

La correlación disfrazada de causa es la tercera. Kohavi y Thomke describen equipos de Microsoft Office que concluyeron que las funciones avanzadas reducían la tasa de abandono, cuando los usuarios intensivos simplemente prueban más funciones y además se van menos. Con la misma lógica, los usuarios que veían mensajes de error también se iban menos. Solo una prueba controlada separa la causa de la coincidencia.

La trampa más silenciosa es no decidir nada. Un panel sobre el que nadie actúa es un coste.

Qué se queda en manos de las personas

Los datos no deciden. Deciden las personas, y es lo que deben hacer. Los números dicen qué ocurrió y, con una buena prueba, qué lo causó. No dicen qué quiere ser una empresa, qué clientes preferiría no tener ni cuándo asumir un riesgo que el historial no puede respaldar. Ese criterio, y la responsabilidad que implica, sigue en manos de quienes dirigen la empresa. Los números honestos dan a ese criterio mejor material. No lo sustituyen.

Qué puede hacer una empresa

Empieza con una pregunta que cuesta dinero cuando se responde mal, por ejemplo qué canal trae clientes que pagan. Conecta las pocas fuentes que la responden, desde la primera visita hasta la factura, y señala cada hueco en lugar de rellenarlo. Después decide una cosa con ese número y prueba la siguiente.

Este es el trabajo de North. Reúne la analítica, los formularios, el CRM, el correo, las redes sociales, los anuncios y las finanzas reales en una sola vista, sigue cada embudo hasta el dinero y muestra cada cifra como medida o como faltante. Un asistente responde preguntas indicando la fuente de cada número, y una persona decide. Cuando una decisión necesita una causa y no una correlación, Proof ejecuta la prueba.