Hay tres errores que se deben evitar al utilizar datos para tomar decisiones.
Hoy en día, los datos son más que una simple palabra de moda en marketing. Para lograr buenas operaciones comerciales, las empresas deben centrarse en cómo mejorar y recopilar y analizar datos de forma eficaz. No tiene sentido recopilar datos si su adquisición y uso no promueven el cambio. Sin embargo, existen problemas a la hora de interpretar y utilizar datos para la toma de decisiones. No es tan simple como parece y hay algunos inconvenientes que se deben evitar.
(1) Anclaje y ajuste
Anclaje y ajuste significa renunciar a una idea de punto de anclaje o invertir mucho en una determinada información, y luego ajustar el punto de anclaje. A menudo, los puntos de anclaje son un buen punto de partida, pero los datos pueden indicar que se deben explorar nuevos métodos para lograr un mayor éxito. La recopilación y el análisis de datos a menudo se pueden realizar dentro del contexto de un ancla, e ignorar el ancla en sí puede ser la razón por la que su negocio no esté funcionando correctamente. Los expertos, incluido ValueWalk, refuerzan este punto mientras analizan cómo reaccionan los inversores a las oscilaciones de los índices del mercado de valores y cómo las finanzas conductuales pueden ayudarles a tomar decisiones. Los inversores a menudo quieren que se les demuestre que tienen razón y, por lo tanto, tienen dificultades para realizar evaluaciones iniciales sin tener en cuenta nueva información sobre la evolución del mercado. Por supuesto, este razonamiento puede extenderse a otras aplicaciones, incluida la gestión de una empresa o la implementación de políticas.
(2) Exceso de confianza en los datos
El exceso de confianza puede ser una trampa cuando se trata de datos recopilados. La familiaridad con las decisiones comerciales, las razones para enriquecer la información y los datos y el hecho de que se tomen medidas analizando los datos pueden combinarse para crear un escenario de exceso de confianza. Esta situación puede conducir al fracaso. Cuanto más familiarizadas están las personas con las decisiones, más seguras se sienten. Luego, si esos datos conducen a una campaña de segmentación completamente nueva, las personas no lo sabían antes, pero sienten que pueden manejarla, incluso si es una elección más difícil. Esta es simplemente una suposición errónea. Los datos dan la impresión de que hay una gran cantidad de información disponible para las personas, pero no siempre son significativas para crear los resultados que las personas necesitan. Al analizar los datos, la gente siente que se están logrando avances. Los datos deberían conducir a nuevas ideas más allá de lo que la gente ya sabe; de lo contrario, la gente podría volverse demasiado confiada.
(3) Causalidad y correlación
Quizás el error más importante al recopilar y analizar datos es no considerar las diferencias entre causalidad y correlación. La causalidad significa que X sucedió debido a Y, mientras que la correlación simplemente apunta a una relación entre la razón. Al determinar cuál es cuál, en lugar de tomar decisiones causales falsas, podemos tomar buenas decisiones y recomendaciones basadas en datos.
Los datos se recopilan por una razón y solo se pueden utilizar correctamente si el análisis es preciso. Teniendo en cuenta los problemas que pueden sesgar los resultados, se recomienda separarlos de los datos para que la empresa pueda asegurarse de que avanza en la dirección correcta.