¿Qué rayos hace un analista?

Esta es mi primer entrada para el blog de Element al que me súper clave. Por mi mente pasaron miles de temas de los que podría escribir, pero si con algo debía empezar, que mejor que con una breve explicación de algo que a veces es un misterio incluso en el mismo ambiente de trabajo en el que me encuentro.

¿A qué demonios se dedica tu equipo?

Las personas de Analytics, Data Mining o Listening siempre enfrentan problemas similares, ya que son una de las áreas más “pequeñas” y que requieren de un set de conocimientos muy específicos y por momentos alejados del trabajo día a día de una agencia. (O eso es lo que todos creemos)
alt

El punto es que, para responder esta pregunta empezaré con otra: ¿Qué tan grande es el Internet? Y es que aunque al inicio parezca no tener relación, hablar un poco de como sirve el Internet, y el tamaño que tiene hoy en día, nos pondrá en contexto.

Entonces: ¿Qué tan grande es el Internet?

Encontrar una cifra exacta es complicado, pero si nos basamos un poco en algunas investigaciones, llegamos a tres datos importantes.

1.- Actualmente existen más de un billón de sitios web.
2.- En 2015 existían 5 millones de terabytes de información en el mundo.
Si tomamos en cuenta que las estimaciones calculan que esta data se duplica por año, entonces:
3.- En teoría hoy existen más de 10 millones de terabytes de información en Internet.
alt Para magnificar esto un poco, lo pondremos así: Para 2018 las tendencias indican que el número de bytes de información almacenados en línea será mayor al número de planetas existentes en nuestro universo observable.

Como dato curioso, la cantidad aproximada de planetas en el universo en números es algo así: 800,000,000,000,000,000,000

alt

Todo esto suena impresionante, un poco amarillista e incluso increíble. Pero así las cosas con la generación de contenido en Internet, y esta es una tendencia que crece día a día.

Dentro de estos trillones de datos se encuentran comportamientos de usuarios, dispositivos de navegación, tendencias de uso de una plataforma. Y la huella digital de cada persona que usa Internet hoy en día.

Entonces, estamos hablando de toda la actividad que cada usuario genera en Internet, pensemos un poco en nuestra rutina: ¿Cuántas acciones realizamos día a día? Leer nuestro correo, escuchar música en Spotify, ver videos en YouTube, compartir imágenes en Facebook, Tuitear sobre el suceso del momento. O simplemente desbloquear nuestro celular, una acción que según estadísticas, realizamos al menos 5 veces cada 60 minutos.
alt

Ahora bien: ¿Cómo demonios convertimos toda esa masa de números fríos y duros en algo útil?

Aquí es donde aparece el concepto del “Big Data”, éste se refiere a la generación desmesurada de información, y los procesos necesarios para analizarla. Partiendo desde el principio básico de: Ciencia. Con esto; me refiero al método científico, en el cual acumulamos información, luego la clasificamos y empezamos a buscar relaciones entre cada dato.

Un ejemplo muy burdo es cuando tenemos un e-Commerce en el cual se realizan un millón de transacciones distintas por hora. El sistema acumula la información y empezamos a buscar patrones, al observar la información encontramos que hay una pérdida importante de usuarios al agregar un producto de la categoría de tecnología, al hacer un zoom a esa actividad, notamos que esto sólo sucede con los usuarios que usan Android.

Con esa información podemos concluir que existe algún problema con el sitio y ese sistema operativo.

Otro ejemplo un poco más complicado:

Con base en la información que obtienen módems que otorgan servicio “gratuito” de Internet, podemos saber que el 75% de los usuarios que transitan por una plaza usan Smartphone, incluso podemos ligar esta información a Facebook y entonces por medio de exclusión de datos saber que la mitad de esos usuarios pasan por esa zona como tránsito porque se mueven al Estado de México, y si entramos a detalle, además sabemos que al menos el 25% trabaja alrededor de Reforma.

A partir de esa información podríamos crear contenido localizado a ese 25% que sabemos en qué zona trabaja, a dónde se traslada y que en determinado horario va a pasar por un FastFood; en el que podríamos invitarlo a tomar un descanso y disfrutar de un café.
alt

¿Entonces?

El equipo de análisis se encarga de obtener insights de ese tipo. Al mismo tiempo, el mismo equipo mide las acciones ejecutadas en planes de comunicación y con base en los objetivos o estrategias de la marca. Este equipo da conclusiones respecto a dichas acciones, qué funcionó, qué no funcionó o cómo podría alcanzar la marca el objetivo deseado, siempre partiendo del principio de medición.

En resumen: El equipo de análisis toma los millones de datos de información que hay disponible, los cataloga y separa para tener un resultado numérico de las acciones que se realizan. Una vez que tiene la parte cuantitativa (los números) busca las relaciones de estos y como encajan con los objetivos y estrategias de la marca, entonces aparece el análisis de toda esa información de manera ordenada y disponible para una toma de decisiones informada.
alt

Es importante entender que un buen equipo de análisis es multitudinario y se conforma por gente de ingeniería (aquellos que tengan conocimiento de bases de datos y como separar y clasificar la información) y personas de “análisis” (que sepan encontrar la relación entre cada uno de los datos)

Es por eso que esta área empieza a cobrar relevancia entre marcas y agencias al descubrir el valor de filtrar la información disponible en Internet.
alt

(Como dato adicional, el análisis de Big Data no se limita a publicidad, hoy en día, este tipo de análisis usa en muchos casos IA’s y procesos denominados Deep Learning que incluso comienzan a predecir el comportamiento de los usuarios y como se relacionan con un ambiente específico)

alt