Análisis multivariable, helados y tiburones

La toma de decisiones basada en datos está en auge. Los negocios quieren respaldar sus estrategias con cifras claras y concluyentes. Sin embargo, la confianza ciega en estos datos simplificados lleva a la toma de decisiones precipitadas y desfavorables para muchas empresas.  

Un ejemplo clásico de esta manera precipitada de tomar decisiones es la famosa relación entre la venta de helados y los ataques de tiburón en Australia. La relación es así: Al aumentar las ventas de helado, aumentan los ataques de tiburón. Pero ¿deberían los vendedores de helado empezar a comercializar churros para salvar la vida de sus clientes? No, entendemos que la verdadera razón detrás de esta correlación es el clima: con buen tiempo la gente compra más helados, y se baña más en el mar.  

Cuando los datos engañan a los negocios 

Ahora, imagina que en tu negocio se están tomando decisiones a diario de esta misma forma. Muchas empresas caen en la trampa de simplificar los datos y asumir relaciones erróneas entre variables, lo que lleva a tomar malas decisiones. Algunos ejemplos comunes son: 

• Interpretación sesgada de los datos:  Un negocio detecta que sus clientes con valores de compra altos han interactuado varias veces con sus anuncios en Facebook antes de comprar. Concluyen que aumentar el presupuesto en Facebook traerá más clientes con poder de adquisición alto. Sin embargo, no consideran que estos clientes ya estaban interesados en la marca con anterioridad y que el impacto real de la publicidad podría no es tan determinante. Esto resulta en una estrategia de marketing equivocada. 

• Omisión de datos clave: Puede ocurrir al intentar simplificar los datos o al querer enfocarse en una fuente de datos única. Es común escuchar quejas como «los datos de GA4 no coinciden con Google Ads”. Muchas veces esto resulta en elegir solamente una plataforma y descartar por completo los datos de la otra. Pero estas herramientas tienen metodologías de medición muy distintas que pueden aportar información de valor cada una a “su manera”. Es importante comprender las diferencias y usarlas en nuestro beneficio en lugar de ignorarlas. 

• Aplicación precipitada de estrategias: Un e-commerce observa que los usuarios que agregan productos al carrito desde una categoría específica tienen una menor tasa de conversión. En lugar de realizar análisis avanzados teniendo en cuenta factores adicionales como el precio, el stock o la experiencia de compra y realizar tests o pruebas adicionales, eliminan toda la categoría, resultando en pérdida de ventas.  

La importancia de un análisis multivariable 

Queremos buscar respuestas rápidas y simples en los datos cuando la realidad es que nos encontramos ante un entorno complejo y multivariable. Por ello es imprescindible utilizar herramientas y metodologías avanzadas que permitan un análisis multifactorial y profundo si queremos tomar decisiones acertadas.  

Por suerte, hoy en día contamos con los grandes avances en inteligencia artificial y el machine learning. Con estas herramientas podemos identificar y descubrir patrones, tendencias e incluso recibir recomendaciones con una precisión sin precedentes en la historia. Algunos ejemplos de estas tecnologías de gran utilidad para los negocios son:  

• Modelos de atribución inteligentes y basados en datos: Permiten analizar todos los puntos de contacto y obtener conclusiones de cuanto y como contribuyen a la conversión. 

• Herramientas de análisis predictivo: Ayudan a identificar patrones más allá de simples correlaciones o tendencias superficiales. 

• Plataformas de testing A/B: Permiten validar hipótesis con datos reales y no solo con suposiciones. 

Confianza en las nuevas tecnologías 

En los negocios, tomar decisiones precipitadas basadas en correlaciones erróneas puede llevar a perder dinero, tiempo y oportunidades. Estamos ante un panorama en que debemos mirar más allá de las cifras simples y confiar en análisis más avanzados que consideren todas las posibles variables. 

Así que la próxima vez que encuentres una relación sorprendente en tus datos, pregúntate: ¿realmente hay una causa detrás de esto, o simplemente es otro caso de helados y tiburones?