Los marketers de hoy en día tenemos la suerte de vivir en la era del Big Data. Hay más datos disponibles que nunca. El reto actual es usarlos y analizarlos correctamente para conocer e impactar mejor a nuestras audiencias. Pero, de forma inconsciente, a veces tomamos atajos para intentar ajustar los datos a nuestros deseos o a nuestras nociones preconcebidas y así extraer conclusiones que nos satisfagan. Hay que estar muy atentos para evitar este error. Aquí tienes 6 falacias y sesgos comunes en los que no deberías caer si quieres diseñar una buena estrategia de marketing.
Los datos nos inundan y hasta nos pueden llegar a abrumar. Para 2025 se estima que habremos generado 175.000 EXAbytes de información, el equivalente a 175.000.000.000 discos duros de 1TB. En el caso de los eCommerces, el manejo de los datos para realizar experimentos y contrastar hipótesis es un tema prioritario. Entre otras cosas porque, bien usados, los datos arrojan conclusiones poderosas sobre las que pivotar la estrategia de marketing y ventas y hacerlas cada vez más rentables.
Ahora bien, las personas tenemos cierta tendencia a manipular y ajustar los datos para obtener resultados específicos. Y la mayoría de veces lo hacemos inconscientemente. Todo ello va en contra de los principios de la experimentación y del método científico. Además, da lugar a conclusiones basadas en estudios sesgados.
Si no quieres caer en el error de iniciar un experimento a partir de una falacia, lo primero es conocer esta lista de 6 formas de sesgar tu observación y/o interpretación de los datos. Toma nota porque seguro que ya has caído en más de una de estas trampas (¡tranquilo, a todos nos ha pasado!).
¿Qué es una falacia?
Antes de pasar a listar las falacias más comunes, vamos a dejar claro que falacia significa ‘engaño’, ya que es un argumento que parece válido, pero no lo es. En ocasiones las falacias pueden ser muy sutiles y persuasivas, por lo que se necesita poner mucha atención para detectarlas.
Ten en cuenta que los datos son objetivos (siempre que hayan sido correctamente registrados), pero su interpretación es subjetiva. Y ahí está tanto la ventaja como el riesgo.
La forma en que elegimos interpretar las cifras, las métricas, etc. depende de nosotros. Somos los marketers los que escogemos qué datos recolectar, qué métricas calcular, qué sistema de visualización de datos usar, etc. Pero, lo más importante: somos nosotros los que extraemos las conclusiones que pueden potenciar la estrategia de marketing.
Las 6 falacias y sesgos más comunes
- Cherry Picking o enfoque selectivo
¿Te suena eso de seleccionar un clúster de datos para adaptarlo a tu argumento, o encontrar un patrón que se ajusta a tu presunción? Cada vez que lo hacemos, estamos cayendo en la falacia del “cherry picking”, que ocurre cuando seleccionamos solo los datos que respaldan el resultado que buscamos e ignoramos el resto.
Este sesgo de observación consiste, básicamente, en elegir la parte de los datos que nos da la razón, algo muy tentador pero muy peligroso.
➡️ Ejemplo: Imagina el caso de una empresa que afirma que su tasa de conversión ha mejorado un 43% en el último año, pero omite que las visitas a la página web han disminuido un 73%, con un 61% menos de pedidos.
- Sesgo del superviviente
El sesgo del superviviente es la falacia lógica que consiste en concentrarse en las personas o cosas que superaron un proceso de selección pasando por alto a aquellas que no lo hicieron, habitualmente por su falta de visibilidad.
➡️ Ejemplo: el sesgo de supervivencia puede llevar a creencias demasiado optimistas porque se ignoran los fracasos, como cuando se excluyen de los análisis del rendimiento de las acciones de marketing aquellos clientes que no están siendo impactados porque, simplemente, ni siquiera reciben nuestras comunicaciones.
Cuidado porque sacar conclusiones de un conjunto incompleto de datos siempre es un riesgo.
- Falsa causalidad
Cuando inferimos que existe una relación causal entre dos o más eventos por haberse observado una correlación estadística entre ellos. ¡Correlación no es causalidad!
Lo cierto es que una correlación solo demuestra que dos variables están relacionadas, pero puede ser que una sea la causa de la otra, que la otra lo sea de la una, o que ambas se relacionen a través de una tercera. Plantear una relación de causalidad a partir de una mera correlación sería una falacia.
➡️Ejemplo: Imagina dos variables sin relación alguna como el consumo de Mozzarella y el número de graduados en ingeniería civil. Si dibujamos ambas gráficas a lo largo de los años, podremos ver que aparentemente existe una correlación entre ambas, dando como resultado un aumento de consumo de Mozzarella cuando hay más graduados en ingeniería civil. Sin embargo, es más que evidente que esta correlación es artificial, ya que tratan sobre temas inconexos. Establecer una correlación entre ambas es, por tanto, erróneo.
- Sesgo de muestreo
Ocurre cuando nos enfocamos en sacar conclusiones de un conjunto de datos que no es representativo de la audiencia que intentamos comprender. Esta falacia estaría muy vinculada a la precisión que podamos alcanzar a la hora de segmentar a nuestros audiencias.
➡️ Ejemplo: Imagina que quieres realizar una encuesta sobre el conocimiento general de la marca de un suplemento dietético saludable que vas a incorporar a tu catálogo. Si llevas a cabo la encuesta en gimnasios, tiendas naturistas o supermercados ecológicos, estarás preguntando únicamente a los públicos objetivos de dicho producto.
Esto puede ser útil, pero los resultados deberán valorarse con cautela, porque ya estarán condicionados por el sesgo de selección. Cabe suponer que estos grupos conocerán la marca mejor que el resto de personas y que, en consecuencia, los datos no se habrán evaluado de forma neutral.
- La falacia del jugador
Es la creencia errónea de que, debido a que algo ha sucedido con más frecuencia de lo habitual, ahora es menos probable que suceda en el futuro y viceversa. Es decir, se da cuando damos por sentado que eventos pasados influyen en los eventos futuros.
En marketing, esta falacia puede interferir en nuestra observación y análisis del comportamiento de nuestras audiencias y la predicción de tendencias.
➡️Ejemplo: En el caso de un eCommerce que supere en ventas durante Black Friday a su principal competidor durante tres años consecutivos, el cuarto año sería una creencia errónea dar por sentado que también va a aventajar a su competencia.
- Falacia de McNamara
Es cuando se desprecia de manera arbitraria todo aquello que no es medible. Caemos en esta falacia cuando seguimos, aunque sea inconscientemente, estos cuatro pasos:
- Medimos lo que es fácilmente medible.
- Descartamos lo que no se puede medir fácilmente o le damos un valor cuantitativo arbitrario.
- Suponemos que lo que no se puede medir fácilmente no es importante.
- Pensamos que lo que no se puede medir fácilmente no existe.
En pocas palabras, la falacia de McNamara ocurre cuando solamente nos enfocamos en un pequeño grupo de números fáciles de medir que no nos cuentan toda la historia, e ignoramos todo lo demás.
➡️ Ejemplo: cuando trabajamos en un proyecto o producto, una forma de detectar la falacia podría ser cuando todos nuestros KPIs se mueven en la dirección correcta, pero el resultado final no está mejorando.
Análisis de datos sin caer en falacias
Está claro que las falacias son una trampa muy peligrosa a la hora de analizar, observar e interpretar los datos. Para evitar caer en el error, lo mejor es tener mucha conciencia de la existencia de todos estos sesgos y repasarlos mentalmente antes de realizar cualquier experimento de marketing.
Además de eso, es importante contar con un software que nos proporcione datos fiables, granulares y no solo cuantitativos sino también cualitativos. Plataformas como Connectif trabajan registrando con detalle la huella digital de todos los contactos, tanto anónimos como conocidos, para poder proporcionar luego métricas simples y avanzadas basadas en big data confiable.
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