Gestión de datos y Quentin Tarantino Vol.III
En varias ocasiones Tarantino ha confesado que su característico uso arbitrario de la línea temporal en sus películas es el resultado de su dificultad para afrontar el reto de la hoja en blanco. A muchas startups les ocurre lo mismo cuando quieren empezar a utilizar datos para la gestión, ¿qué datos capturar? ¿para qué?
Un proceso que suele ser muy útil para empezar a ver dónde podemos aplicar los datos es hacer un listado con las decisiones que tomamos en la compañía. Cada compañía tiene un conjunto de decisiones que se toman como parte de su negocio desde predecir clientes que pueden dejar de serlo o qué hora es la mejor para enviar el newsletter.
Ojo! Para evitar perder el tiempo, enfocaros en la decisiones que impacten realmente vuestro negocio (nadie quiere aplicar machine learning para predecir el menú de la cafetería…). Las decisiones seleccionados como candidatos tienen que pertenecer a la trilogía de la creación de valor (incrementar ingresos, reducir costes o mejorar la posición competitiva) para evitar proyectos que nos van a distraer sin merecer la pena.
No todas las decisiones son susceptibles de ser mejoradas mediante el uso de datos o algoritmos de proceso. En un artículo muy interesante (http://www.nytimes.com/2012/09/09/magazine/the-weatherman-is-not-a-moron.html) Nate Silver explica la diferencia entre sistemas dinámicos y estáticos y como esta característica afecta a la posibilidad de utilizar algoritmos de predicción en ellos.
Los sistemas dinámicos son aquellos donde una pequeña perturbación en el sistema provoca una gran variación en la respuesta del mismo (por ejemplo una mariposa aleteando sus alas provoca una tormenta a distancia o la casa de gran hermano donde los sentimientos se magnifican!!!). Por el contrario los sistemas estáticos son aquellos donde las respuesta del sistema es más estable y predecible ya que las fuerzas del mismo actúan para alcanzar un nuevo equilibrio tras un pequeña perturbación (no, no es Matrix aunque parece la charla del arquitecto). Estos últimos son mejores candidatos para resolverlos mediante algoritmos basados en datos.
Para intentar identificar estas decisiones yo suelo proponer pensar en aquellas decisiones que siguen patrones concretos o donde el pasado explica el futuro. Estas son las decisiones en las que el uso de datos nos va a resultar más ventajoso. Ejemplos de este tipo de decisiones son la compra por parte de un cliente de un determinado producto o la automatización de la gestión de recursos (campañas de Adwords, Facebook ads, etc..) . Bajo estas condiciones de repetibilidad y estabilidad los datos nos van a permitir evitar sesgos que las personas tenemos en la toma de decisiones (lo malo nos afecta más que lo bueno, lo reciente más que lo antiguo, somos muy malos integrando distintas decisiones, etc..).
Por todos estos motivos si somos capaces de encontrar decisiones que cumplan con estos principios:
- Que impacten a la compañía (más ingresos, menos costes o mejor posición competitiva)
- Que se tomen dentro de sistemas estables
- Que actualmente las estén tomando personas
Aquí tenemos nuestros candidatos para aplicar la gestión basada en datos!!!!
En K Fund estamos buscando startups que estén aplicando datos para cambiar la forma en la que las compañías toman las decisiones, como muestra un par de ejemplos:
- Billin que hoy está digitalizando la gestión de facturas para en un futuro poder ayudar a tomar decisiones sobre nuestros proveedores y clientes
- Lucera que usando los datos de consumo nos permite tomar decisiones sobre nuestro consumo eléctrico
- Coverfy que está digitalizando las gestión de las pólizas de seguros para poder tomar decisiones al respecto
Si conocéis alguna compañía más como estas al café invitamos nosotros!!!
