Calcula el Return on data (ROD) y mide su impacto

Enric Quintero

Muchas son las voces que últimamente se levantan en contra de la apología por el dato.

Y no refiero a colectivos como los terraplanistas que tristemente hacen gala de su ignorancia, sino a profesionales que tras múltiples promesas sobre la bondad de los datos no ven resultados palpables.

¿Realmente los datos están sobrevalorados?

“Llevo años invirtiendo en tecnología de datos y no veo valor”
Anónimo

Frases como la anterior surgen de profesionales que tras años de estar convencidos sobre la apuesta por los datos, quedan exhaustos al no poder demostrar avances significativos.

Implementaciones de herramientas de explotación de datos, integraciones de sistemas de agregación de información, inclusiones de soluciones de depuración de data, y un largo etcétera a nivel tecnología, no nos deja pensar en el verdadero problema, sólo recibimos el siguiente mensaje: “es que lo tienes que tener”.

¿Qué está fallando?

Los datos son una herramienta, no un fin por sí mismos.

Salir del consumismo de tecnología a la que nos empujan, solo se consigue reflexionando sobre la verdadera función de los datos, que no es otra que la de cualquier herramienta. Como tal, los datos deben cumplir un propósito, que no es tener la tecnología en sí, es conseguir un objetivo bien definido gracias a la misma.

Esta reflexión de lo más sencilla, no se concreta bien ni antes ni después de integrar una solución ¿quién se atreve a decir que la inversión que se ha hecho y, tras 8 meses de duro trabajo, no ha obtenido nada de lo definido a priori? Mejor salir silbando….

Y es que el gran error es empezar por la tecnología, en vez de definir la necesidad. Es como salir corriendo a pillar un taxi sin saber a dónde vas.

Por tanto, la primera conclusión para evitar frustración con los datos sería: define, cuánto más en detalle mejor, qué quieres conseguir gracias a los datos, y a partir de ahí decide qué tecnología te ayudará con ello, nunca al revés.

¿Ya lo tenemos todo?
No, faltaría cuantificar el impacto de lo conseguido.

Return on Data (ROD)

Fundamental en cualquier acción, es medir en qué grado se ha conseguido lo que se pretende y, comparar el beneficio obtenido versus el coste que ha supuesto.

Este proceso está ampliamente extendido en el ámbito de los negocios y del marketing, siendo el retorno de la inversión (ROI) o el retorno de la inversión publicitaria (ROAS) indicadores muy utilizados y populares.

Que no se calcule o que incluso se desconozca el retorno de la inversión en data (ROD), viene a confirmar la problemática planteada en este post. ¿Cómo quieres saber el impacto de lo que haces en data si no lo mides?

¿Cómo calculamos el Return on Data (ROD)?

Para calcular el ROD seguiremos el mismo cálculo que se utiliza para obtener el ROI, pero en este caso usaremos “las ganancias gracias a los datos” menos el “coste de la data”, todo dividido por “el coste de la data”.

ROD= ((Ganancias por la Data – Coste inversión en Data)/ Coste inversión en Data)

El porcentaje obtenido puede ser global para todas las actividades que conlleven data, o incluso podemos calcular un ROD para cada actividad de data y compararlos.

Aquí podemos entender como “coste de la inversión en data” como los costes de infraestructura, costes de mantenimiento y costes de explotación (tanto soft, hardware y talento).

Por otro lado, los beneficios gracias a la data los podemos identificar como:

• Impacto directo en negocio (aumento de clientes, de ventas, de margen, etc).
• Mejora de la eficiencia (campañas, rutas, logística).
• Reducción de costes en una empresa (en tecnología, en ahorros de tiempo y personal, de energía, de desperdicios, etc.).

Cabe decidir que para ello seguramente tendremos que lanzar un test A/B.

En conclusión, reflexionar sobre lo que se necesita, activar acciones basadas en datos para conseguirlo y medir en qué grado se ha logrado es la clave para saber si tus datos te están ayudando.

Pero, ¿estás de acuerdo? ¿Has usado alguna vez el ROD? ¿Te parece de utilidad?

Please, comparte tus experiencias y así le daremos más valor a este post 😀

¡¡Gracias!!