En nuestro último webinar, hablamos sobre la técnica de “Historias de datos”, también conocida como “Data Storytelling” o “Analytical Stories” y cómo esta técnica nos puede ayudar a convertir los insights que se obtienen a través de los datos, en acciones.
Antes de entrar en detalle sobre las 6 historias de datos, es importante entender las 4 dimensiones de las historias: tiempo, enfoque, método y profundidad del análisis. Por ejemplo, una encuesta cae dentro de la dimensión de tiempo, pues se estamos hablando de datos recolectados en el presente.
Puedes ver el webinar completo a continuación:
Las historias CSI, tienen como objetivo mejorar la eficiencia de un proceso. En este tipo de historias no se hacen cambios en el modelo de negocio. Los datos se utilizan para investigar la naturaleza del problema. Un ejemplo que vimos en el webinar fue el caso de Expedia y su proceso de pagos. La empresa notó que muchos procesos de compra no llegaban a completarse, y después de mucha investigación descubrieron que esto se debía a uno de los campos a rellenar. El campo “Empresa” estaba generando confusión para los compradores, pues ellos pensaban que tenían que poner el nombre del banco donde tenían su cuenta y no era así. Después de contar con estos datos, Expedia eliminó este campo de su formulario de pagos, y solucionó el problema.
2. Historia “Eureka, lo encontré”
Las historias Eureka están orientadas a un problema muy concreto cuya solución puede suponer un cambio importante en la estrategia o modelo de negocio. Estas historias suelen ser más largas, analíticas y complejas.
3. Historia “Científico Loco”
Las historias Científico loco, son experimentos reales y científicamente validos. Estas historias permiten estudiar la relación causa y efecto. Este estilo de historias se puede utilizar en negocios con diferentes sucursales, o en páginas web, para hacer comparaciones entre A y B.
4. Encuesta
De todas estas historias, las encuestas son las que probablemente te suenen más conocidas. Las encuestas son un método clásico de investigación cuantitativa, cuyo objetivo no es manipular el resultado si no observarlo, codificarlo y analizarlo.
5. Historias Predictivas
Las historias predictivas se basan en analizar y comprender datos del pasado para extrapolar y predecir comportamientos futuros. Un ejemplo de una historia predictiva es determinar que oferta será mas atractiva para el cliente.
6.Historia “Y esto fué lo que pasó”
Finalmente, las historias “y esto fué lo que pasó” proporcionan los hechos y cuentan lo que sucedió mediante los datos. Son historias creadas para informar. Estas historias no requieren análisis, pero es
importante elaborar visualizaciones de datos efectivas y atractivas que den un soporte a la historia.
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