Tanto dato para nada.
En el mundo del *-data parece que todo lo deberíamos apoyar en datos. O no.
¿Qué define a los Millennials? Rápidamente diríamos: son infieles, inconformistas, lo quieren todo aquí y ahora, están demasiado informados, no tienen tiempo, etc.
Todo eso está bien, y a priori, incluso nos lo podríamos creer, ¿verdad? Pero la realidad no es tan sencilla. Ni tan fácil de entender. Todas estas apreciaciones que hacemos de una generación vienen dadas por estudios pasados. Y la relevancia de un dato, sea cual sea, está relacionada con el tiempo y la fecha de caducidad de ese dato. Que, en el caso de las audiencias, será muy corto. Maduramos más rápido que nunca.
Para que un dato tenga sentido, ese dato tiene que ser actual. Qué digo actual. En tiempo real. Si no, no solo no tendrá sentido, puede que sea nuestro mayor enemigo. Un sesgo más a añadir.
Hoy todo se mueve por cientos de datos pasados. Cientos de datos mal utilizados que no son contrastados porque no hay tiempo para profundizar en ellos. Estamos en una época de déficit de atención, de falta de tiempo. Una era en la que profundizar en algo es un bien que muy poca gente se puede permitir o se quiere permitir. Total, si decimos que los Millennials lo quieren todo aquí y ahora, cuela, ¿verdad? Es algo fácilmente creíble.
El Marketing de hoy está perfectamente optimizado para un mundo que ya no existe.
Esta frase tan cierta y tan real, está en nuestra mano cambiarla. Está en tu mano cambiarla. Está en tu mano añadir inteligencia y profundidad a los datos. Combinar métricas y dimensiones para aportar valor a datos aislados. Eliminar los sesgos y las creencias para empezar a comprender las audiencias desde el desconocimiento. Sino lo hacemos, la interpretación estará totalmente sesgada. Para bien o para mal, normalmente para mal.
Queremos conectar con la gente pero lo que sabemos de la gente suele estar equivocado. Ergo, no conectamos.
Es hora de empezar a utilizar los datos de una manera más eficiente. Usar los estudios pasados solo como primera hipótesis de un análisis que, seguramente, poco se parezca al resultado final.
