El pasado 25 de Junio de 2012 tuve el honor de ser invitado para presentar Meta Analytics, Configurando la mente del analísta web en eMetrics Chicago.
Lo primero que tengo que decir es que como siempre uno se queda sorprendido, estos muchachos no están para hacer las cosas más o menos, sino que no se conforman con menos que con una organización exquisita donde todo funciona como un mecanismo de relojería suiza.
Tiffany Harris se aseguró de que, al menos por el lado de eMetrics, todas las conferencias salieran perfectas. Terry Cohen estuvo como presentadora y coordinadora de mi presentación, gracias por eso Terry!
Jim Sterne como siempre asegurandose de que todo saliera perfecto en el evento además de hacernos sentir a todos como en casa.
Bueno, entrando en mi experiencia debo ser honesto, yo no esperaba para nada mucha gente en el evento. Mi tema no era de los más populares, frente a Atribución de conversiones, Analítica en medios sociales, Optimización de Conversiones y Test multivariados. Mi tema estaba orientado a comprender que pasa antes de todo lo mencionado. Un paso antes de las conversiones los medios sociales y los test multivariados hay personas, y las personas, a pesar de que puedan generar procesos de razonamientos lógicos al final del día se comportan de manera caótica. Demos una repasada por los temas presentados:
1. Cuanto más profesional, menos profesional: La mente del ser humano genera algo que yo llamo conocimiento por capas. Que es esto? Al identificar una problemática o desafío busca antes que nada una respuesta basada en una experiencia del pasado en caso de no encontrar nada similar comienza un proceso de investigación que finaliza con la solución. Al generar la solución, guarda la misma con un tag o nombre, pero no guarda, al menos tan superficialmente, todas las variables analizadas para llegar a dicho resultado.
Si en el futuro se encuentra con una situación que se manifiesta parecida entonces identificará unicamente la solución encontrada en el pasado y la utilizará, ya esta vez sin generar un proceso de pensamiento mediato. Ejemplo, la primera vez había una caída en las conversiones, no había historíal del pasado con una situación similar, entonces se investigó y se determinó que el problema fue una caída en el rendimiento de los servidores. Luego nos enfrentamos al mismo problema, caída en las conversiones, nuestra mente nos dará como respuesta el tag “rendimiento de los servidores”.
Cuando aprendemos, aprendemos sobre situaciones específicas, sin embargo dejamos asentado que sabemos resolver una situación que se manifiesta de cierta manera, sin importar si la causa efectivamente sea la misma.
En un entorno tan cambiante como Internet la probabilidad de que una problemática que se manifiesta similar a una anterior, sea efectivamente causada por la misma cosa cosa es muy baja, practicamente nula.
A este conocimiento aprendido lo llamamos “transparencia” ya que aún cuando está frente a nuestros ojos, no podemos verlo.
2. Quiebres: El método para mantenernos aprendiendo y viendo cada nuevo desafío sin la influencia de la subjetividad de nuestro modelo mental y el pasado es generar “quiebres”. Como se hace? Como lo hacen los niños para aprender…preguntarse contastantemente porque creemos que algo de es te tal o cual manera. No dar nada por sentado.
3. La inferencia es un tobogan directo al infierno: Algo que gusta mucho a los analístas de analítica digital, es inferir. O sea, utilizar la información existente e inferir el resto utilizando eventos parecidos del pasado junto con la “logica”. Como sabemos el pasado de poco sirve, al menos de manera superficial y la lógica es algo que se basa en el modelo mental de cada persona así que imaginen lo útil que es. O sea, lo es en un mundo donde solo existiera el analísta, pero lamentablemente eso no existe. Ejemplo: Cayeron las registraciones, entonces seguramente que hay un problema con el servidor del sitio. La información de comportamiento “caída de las registraciones” nos da información de “Que” es lo que ocurre, y no porque. Para ello deberíamos utilizar información “actitudinal” la cual nos respondería el “porque”.
En general se tiende a creer que un buen profesional de analítica digital es aquel que sabe sobre métricas y herramientas…tal ves es por eso que hacen tanta falta buenos profesionales en esta industria… 
. Lo más importante es la capacidad de detectar en grandes volumenes de datos, patrones de comportamiento que lleven a la acción y optimización de resultados…bueno si…dinero.
) el cual fue fundado por el legendario 
