‘Data analytics’: aprendiendo a caminar en el siglo XXI

Recuerdo hace un par de años cuando un gran amigo me recomendó recibir a un par de ingenieros de su empresa. Que eran muy buenos, que hacían proyectos de analítica avanzada y que seguro que podían ayudarnos en nuestro día a día. Somos una organización pequeña, que se dedica a la gestión y suministro de información digital para redes de servicios inteligentes y entre cuyos socios se encuentran las principales utilities de España. A pesar del tamaño, estarse quieto no nos define; somos tremendamente inquietos en la búsqueda de nuevos retos que nos permitan mejorar desde diferentes ángulos: el servicio al cliente, captación de clientes, eficiencia de procesos internos, la búsqueda de líneas de negocio, etc.; y reconozco que el “guante” que me lanzó mi querido amigo me dio que pensar. ¿Analítica avanzada? ¿Inteligencia artificial?

Nos preparamos para lo peor. La típica reunión en la que te bombardean con tecnicismos y escenarios que parecen sacados de una película de ciencia ficción. Y así fue..., que si machine learning, que si deep learning, que si... Pero también es verdad que sembraron el germen de nuestro interés por ese mundo (¿el petróleo del siglo XXI?): la posibilidad de extraer valor de los datos, más allá de los clásicos cuadros de mando, utilizando los medios y técnicas de análisis adecuados era un elemento que no habíamos contemplado hasta entonces.

De alguna manera, fue un punto de inflexión en la hoja de ruta que nos habíamos marcado, que pasaba por hacer estudios de mercado y de satisfacción de clientes para identificar puntos de mejora, continuar con el proceso de digitalización a través de la mejora de la web, ERP y del CRM, etc. Lo clásico, que no lo puntero, de casi cualquier organización. Nos dimos cuenta de que había que ir un paso más allá. Abordar nuevos proyectos que nos permitieran experimentar, que nos abrieran la mente, que nos animaran a establecer otro tipo de relaciones más allá de nuestros clientes en la búsqueda de oportunidades de negocio, que nos pusieran en el punto de mira de las entidades públicas como un socio de referencia, entrar en ese mundo sí o sí, etc.

Y así es como empezamos el camino del Data Analytics. Y sí, digo camino porque desde que lo empezamos aún no hemos parado. Y es camino, con incertidumbre a las mentalidades del siglo XX, porque sólo el hecho de iniciarlo ya hace que avances, que aprendas, que te ilusiones, que a veces cierres los ojos. Lo primero es entender cómo funcionan este tipo de técnicas de análisis. No hace falta saber ponerlas en marcha, pero sí conocer en qué se basan y cómo funcionan, y tener confianza en el equipo que de esto sabe. Saber que se alimentan de históricos de datos para, aprovechando el poder de computación disponible y utilizando algoritmos ya desarrollados en su mayoría, obtener modelos que reflejen patrones de comportamiento en dichos históricos. Dicho así, que es más o menos lo que me dijeron en aquella reunión, hace que te tiemblen las piernas.

La aclaración vino en formato de casos de uso. Desde mi punto de vista, éste es el punto clave del camino. Identificar cuáles son las preguntas que quieres responder y en las que las nuevas disciplinas de análisis de datos te pueden ayudar. En nuestro caso, llegamos a identificar 12+1 casos que diría Ángel Nieto: predicción del número de descargas de planos, probabilidad de que un lead hiciera la descarga de un plano, probabilidad de fuga de clientes, etc, etc.

Llegar a este punto, entender lo que puede aportar la analítica avanzada de datos como disciplina de la inteligencia artificial, requiere una involucración por parte de toda la organización y sobre todo de su dirección. En nuestro caso, tras este ejercicio, vimos la oportunidad y nos convencimos de las posibilidades que ofrecía. No fue un salto al vacío, empezamos poco a poco, pero sí un salto a la piscina sin saber la temperatura del agua.

Y digo lo de la temperatura porque como cualquier aventura puede salir bien o menos bien; no nos olvidemos que, como decía antes, es un camino que, por el mero hecho de empezarlo, ya hace que avances, que aprendas de tus datos, de las posibilidades que hay, de una nueva forma de pensar ... Como dice Fito en su canción: “Antes de que cuente diez, lo que me llevará al final, serán mis pasos, no el camino”. A partir de aquí, es como un viaje que pasa rápido; muy rápido. Obtener los datos que necesitas, revisar su nivel de calidad, desarrollar los modelos analíticos, visualizar sus resultados, volver a probar con otras alternativas..., y así hasta que das con el que te ofrece el mejor resultado. ¡Qué sensación da este momento! ¡Tienes entre tus manos el coche con el que siempre has soñado! El modelo que te predice la probabilidad de que un lead compre un producto tuyo. El modelo que te predice la probabilidad de que un cliente deje de comprar tus productos.

Ya sólo falta ponerlo en marcha; y esta fase no deja de tener su aquel, ya que implica que tengas que alinear tus sistemas con este nuevo invitado para que la respuesta del modelo fluya a lo largo de tus sistemas y procesos. Que tu call center priorice el contacto a aquéllos más proclives a comprar tu producto, que adopte las acciones que impidan que deje de adquirir tus productos, etc.

Son varios los proyectos que hemos puesto en marcha y me llevo varias lecciones aprendidas: sin datos, no hay nada que hacer; hay que digitalizar todos los procesos cuyos datos sea necesario analizar. Sin involucración de toda la organización, no hay nada que hacer; hay que potenciar la cultura analítica en la organización para que las decisiones se basen en datos y no en intuiciones. Sin un socio que te ayude en el camino, no hay nada que hacer. En nuestro caso, tuvimos la suerte de que mi amigo nos recomendara a este par de ingenieros de la consultora PKF Attest que tanto trabajo nos han dado. Si no te lanzas, no hay nada que hacer. Hay que impulsar la innovación, avanzar, tratar de hacer las cosas mejor utilizando todos los medios a nuestro alcance.

Porque si no, ya lo dice Fito en la canción: “No ves que siempre vas detrás-Cuando persigues al destino”. Como decía Einstein: “Locura es hacer lo mismo una y otra vez esperando obtener resultados diferentes”. Las organizaciones grandes llevan años trabajando en esta línea. ¿A qué esperamos las más pequeñas?