Conozca la diferencia entre sus datos y sus métricas

¿Cuántas visitas hacen que un vídeo de YouTube sea un éxito? ¿Qué tal 1,5 millones? Ese es el número de visitas que obtuvo un vídeo que nuestra organización, DoSomething.org, publicó en 2011. Presentaba a algunas celebridades conocidas de YouTube que pedían a los jóvenes que donaran su material deportivo usado a jóvenes necesitados. Fue el doble de popular que cualquier vídeo que DoSomething.org hubiera publicado hasta la fecha. ¡Éxito! Luego llegó el informe de datos: solo ocho televidentes se habían apuntado para donar equipo y ninguno lo había hecho realmente.

Cero donaciones. De 1,5 millones de visitas. De repente, quedó claro que para DoSomething.org, las visitas no equivalían al éxito. En cuanto a las donaciones, el vídeo fue un fracaso total.

¿Qué ha pasado? Nos preocupaba la métrica equivocada. Una métrica contiene un solo tipo de datos, por ejemplo, reproducciones de vídeo o donaciones de equipos. Una organización exitosa solo puede medir bien muchas cosas y lo que mide depende de su definición de éxito. Para DoSomething.org, eso es un cambio social. En el caso anterior, el éxito significaba donaciones, no reproducciones de vídeo. Como hemos aprendido, hay una diferencia entre los números y los números que importan. Esto es lo que separa los datos de las métricas.

No puede elegir sus datos, pero debe elegir sus métricas.

Llévate el béisbol. Todos los equipos tienen la misma definición de éxito: ganar la Serie Mundial. Esto requiere una baza principal: buenos jugadores. Pero, ¿qué hace que un jugador sea bueno? En el béisbol, los equipos solían responder a esta pregunta con un puñado de métricas simples, como el promedio de bateo y las carreras impulsadas (carreras impulsadas). Luego llegaron los estadísticos (recuerde Moneyball?). Las nuevas métricas permitían a los equipos dividir sus datos de nuevas formas, encontrar mejores formas de definir a los buenos jugadores y, por lo tanto, ganar más partidos.

Tenga en cuenta que todas las métricas son indicadores de lo que, en última instancia, importa (en el caso del béisbol, una combinación de campeonatos y rentabilidad), pero algunas son mejores que otras. Los datos del juego nunca han cambiado: todavía hay carreras impulsadas y promedios de bateo; lo que ha cambiado es la forma en que analizamos los datos. Y los equipos que dividen los datos de formas más inteligentes son capaces de encontrar buenos jugadores a los que tradicionalmente se les ha infravalorado.

Las organizaciones se convierten en sus métricas.

Las métricas son lo que mide. Y lo que mide es lo que logra. En el béisbol, una pregunta fundamental es ¿qué tan efectivo es un jugador cuando da un paso al frente del plato? Una medida son los éxitos. Resulta que una medida mejor es la sabermétrico “ OPERACIONES»: una combinación del porcentaje en base (que incluye golpes y bases) y el total de bases (bateo). Los equipos que solo se centran en golpear sufren. Los jugadores de estos equipos caminan menos, sin ganancias compensatorias en los hits. En resumen, los jugadores juegan según las métricas que sus valores de gestión, incluso a costa del equipo.

Lo mismo ocurre en los lugares de trabajo. ¿Medir las visitas en YouTube? Sus empleados se esforzarán por conseguir más y más visitas. ¿Medir las descargas de un producto? Obtendrá más de eso. Pero si su objetivo real es aumentar las ventas o conseguir miembros, las mejores medidas podrían ser el retorno de la inversión (ROI), la conversión in situ o la retención. ¿Las personas que descargan el producto lo siguen usando o lo comparten con otras personas? Si no, todas las descargas del mundo no le ayudarán en su negocio.

En el mundo empresarial, hablamos de la diferencia entre métricas vanas y métricas significativas. Las métricas de vanidad son como los dientes de león: puede que se vean bonitos, pero para la mayoría de nosotros, son maleza, que consumen recursos y no hacen nada por el valor de su propiedad. Las métricas personalizadas de su organización pueden incluir las visitas al sitio web por mes, los seguidores de Twitter, los seguidores de Facebook y las impresiones en los medios de comunicación. Esta es la cuestión: si estas cifras suben, podrían aumentar las ventas de su producto. Pero, ¿puede demostrarlo? En caso afirmativo, estupendo. Mida. Pero si no puede, no son valiosas.

Las métricas solo son valiosas si puede hacerlas.

Las buenas métricas tienen tres atributos clave: sus datos son consistentes, baratos y se recopilan rápidamente. Una regla general sencilla: si no puede medir los resultados en una semana de forma gratuita (y si no puede replicar el proceso), está priorizando los incorrectos. Hay excepciones, pero son poco frecuentes. En el béisbol, las métricas que una organización utiliza para medir una aparición exitosa en el plato afectarán a la estrategia de los jugadores a corto plazo (¿empatan más bases, priorizan los jonrones, etc.?) y estrategia de personal a medio y largo plazo. Los datos para tomar estas decisiones están disponibles y se actualizan continuamente.

Las organizaciones no pueden controlar sus datos, pero sí controlan lo que les importa. Si nuestra métrica en el vídeo de YouTube hubiera sido las visitas, lo habríamos calificado de gran éxito. De hecho, lo descartamos como un fracaso rotundo. ¿Eso significa que no hay más vídeos? No necesariamente, pero por ahora, dedicaremos nuestros recursos a otros lugares, a recopilar datos sobre las métricas que importan. Los buenos científicos de datos saben que analizar los datos es la parte fácil. Lo difícil es decidir qué datos importan.

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Información de HBR y The Bridgespan Group

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