Análisis de datos basado en historias

Los grandes analistas cuentan grandes historias basándose en los resultados de sus análisis. Al fin y al cabo, las historias hacen que los resultados sean fáciles de usar, más propicios para la toma de decisiones y más persuasivos.

Pero esa no es la única razón para usar historias. Según nuestra experiencia, una y otra vez, las historias han sido más que una idea tardía; de hecho, han permitido un análisis de los datos más riguroso desde el principio. Las historias permiten a los analistas elaborar un conjunto de hipótesis y proporcionan un mapa para investigar los datos.

Hace poco trabajamos con una tienda departamental y un equipo de analistas que buscaban información creativa sobre la fidelización de los clientes. Basándonos en nuestro trabajo con un experto en grandes almacenes, empezamos con una historia, una hipótesis narrativa, según la cual un cliente experimenta diferentes viajes por los grandes almacenes a lo largo del tiempo y recompensa al minorista con un cierto nivel de fidelidad.

¿Cómo se desarrollarán estos viajes? ¿El cliente empieza con la cosmética y luego pasa a la ropa? ¿Va del segundo piso al primer piso para comprar un bolso que combine con un atuendo nuevo? ¿Tiene días de compras en los que se toma una pausa para comer en el restaurante antes de seguir de compras? ¿Los clientes menos leales hacen viajes diferentes a los de los más leales?

En otras palabras, nos interesaba no solo lo que compraban los clientes, sino también la mecánica de la forma en que hacen sus compras y cómo esto puede hacer que sean leales. Tras el análisis, se revela la historia real del camino de un cliente hacia la fidelización.

¿De dónde vienen estas historias? Según nuestra experiencia, pueden provenir de la experiencia de un experto en el sector o la marca, como en el ejemplo anterior, o de una investigación cualitativa mediante observación o entrevistas en profundidad.

Hace poco asesoramos a un cliente de una empresa de telecomunicaciones en el desarrollo de las «tareas pendientes» para una gama de nuevos productos y servicios. Entrevistamos a los consumidores y escuchamos sus propias historias sobre cómo utilizan sus dispositivos móviles a lo largo del día. La hipótesis narrativa general que sacamos al escuchar estas historias es que los consumidores crean soluciones móviles que se adapten a sus estilos de vida.

Un consumidor reveló que en realidad tiene dos tarjetas SIM para el mismo smartphone y nos dijo en qué contexto cambia de una a otra. Otra clienta nos habló del control parental y otras aplicaciones y navegación relevantes que descubrió y recopiló y que le facilitan su estilo de vida como madre.

Lo que estamos viendo aquí es un contexto de usos múltiples (caracterizado por dos tarjetas SIM) y un contexto de «mamá móvil», cada uno de los cuales exige un análisis distinto y, posiblemente, que se desarrollen diferentes productos o servicios posteriormente. En otras palabras, descubrimos que los directores de marca podían utilizar las soluciones caseras de los clientes para identificar qué tipo de datos recopilar y qué tipo de análisis realizar.

Los análisis, a su vez, enriquecerán las historias iniciales y llevarán a una visión más profunda. Lo importante aquí es que la historia, contada antes de los análisis, permita que salga a la luz un auténtico elemento humano que sería más difícil de extraer solo de los datos

Para que una historia permita realmente la analítica, el proceso de desarrollo de la historia debe ser riguroso. Usamos el marco de Teoría fundamentada para garantizar que los datos y la historia general se informen mutuamente y sean coherentes entre sí. La idea es que el analista navegue entre los datos y la historia en desarrollo para garantizar un buen equilibrio entre la narrativa creativa y los análisis que revelan los hechos y los detalles de la historia.

La historia propiciadora no debe ser demasiado restrictiva: tiene que apoyar el desarrollo de la trama y los personajes a medida que salen del análisis, pero sin sesgos. Por el contrario, la historia puede sugerir preguntas específicas sobre los datos para un análisis más profundo.

En un mundo inundado de datos, cada vez es más difícil usarlos; hay demasiados como para encontrarles sentido, a menos que se llegue a los datos con una visión o una hipótesis que poner a prueba. Crear historias proporciona un buen marco para hacerlo.