{"id":27148,"date":"2018-09-05T03:00:00","date_gmt":"2018-09-05T03:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/rockcontent.com\/es\/cultura-data-driven\/"},"modified":"2025-09-22T12:55:47","modified_gmt":"2025-09-22T15:55:47","slug":"cultura-data-driven","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pingback.com\/es\/resources\/cultura-data-driven\/","title":{"rendered":"Cultura data driven: entiende c\u00f3mo Marvel y Netflix producen contenidos orientados a datos"},"content":{"rendered":"

La cultura data driven<\/a> consiste basicamente en tomar decisiones basadas en datos.<\/strong><\/p>\n

Sin embargo, muchas empresas se basan en acciones sin fundamentos y acaban perdiendo grandes oportunidades. En un post anterior sobre big data te cont\u00e9 algunas verdades para entender mejor d\u00f3nde esta el error de \u00e9stos negocios. <\/strong><\/p>\n

La cultura data driven, o cultura orientada a datos, existe cuando una empresa organiza sus procesos y m\u00e9tricas en base a datos reales, escapando as\u00ed de decisiones basadas en la intuici\u00f3n, instinto, ejemplos pasados y creencias.<\/p>\n

En mi equipo valoramos mucho esta cultura, ya que es fundamental para el \u00e9xito de mi negocio. Por eso, en este post te compartir\u00e9 mi experiencia con la estructuraci\u00f3n de equipos de data driven en los m\u00e1s diversos segmentos.<\/p>\n

Vamos a abordar los siguientes temas:<\/p>\n

    \n
  1. Entendiendo la cultura data driven;<\/li>\n
  2. Objetivos de ser data driven;<\/li>\n
  3. Definiendo una organizaci\u00f3n basada en datos;<\/li>\n
  4. Conviertiendo tu negocio en data driven;<\/li>\n
  5. Conclusi\u00f3n.<\/li>\n<\/ol>\n

    Entendiendo la cultura data driven<\/h2>\n

    AVISO: Quiz\u00e1 \u00e9ste ser\u00e1 el texto m\u00e1s nerd que leer\u00e1s esta semana. <\/em><\/p>\n

    Probablemente sabes que Marvel viene alcanzando un gran \u00e9xito en su narrativa de m\u00e1s de 18 pel\u00edculas, que cuenta la historia de los s\u00faper h\u00e9roes de sus comics.<\/p>\n

    Toda esa trama termin\u00f3 en la pel\u00edcula Avengers: Infinity War, que cuenta la historia desarrollada desde 2008, cuando la pel\u00edcula de Iron Man fue lanzada (primera pel\u00edcula de la narrativa del universo Marvel).<\/p>\n

    \"vingadores\"\/<\/figure>\n

    Fuente: www.exame.com.br<\/a><\/p>\n

    La historia de Avengers: Infinity War, re\u00fane a todos los h\u00e9roes de las pel\u00edculas ya existentes de Marvel, involucrados en la trama de los vengadores.<\/p>\n

    Claramente ese es un storytelling que viene siendo contado todo el tiempo, y que todav\u00eda va a continuar por mucho m\u00e1s.<\/p>\n

    Al final, esas tramas son muy lucrativas. La pel\u00edcula anterior a Guerra Infinita, Pantera Negra, es hoy la d\u00e9cima en n\u00famero de ventas de toda la historia a nivel mundial. Otras pel\u00edculas que tambi\u00e9n est\u00e1n en esta lista son: Avengers (4to) y Avengers: Age of Ultron (7mo) .<\/p>\n

    \"pantera<\/figure>\n

    Pantera Negra – Fuente: www.jovemnerd.com.br<\/a><\/p>\n

    Pero \u00bfqu\u00e9 tiene que ver Avengers con Data Driven?<\/h2>\n

    Esta es una pel\u00edcula totalmente marcada por Fan Services,<\/strong> as\u00ed como Star Wars. Eso quiere decir que el an\u00e1lisis de datos de los fans trae diferencias significativas para las pel\u00edculas.<\/p>\n

    Adem\u00e1s, el final de la pel\u00edcula Avengers: Infinity War sorprendi\u00f3 a muchos espectadores.<\/p>\n

    Pero, como no creo en tendencias, yo s\u00e9 muy bien que no existi\u00f3 nada de coincidencia en ese proceso, despu\u00e9s de todo, si Infinity War ya viene batiendo r\u00e9cords de audiencia, imagina el tama\u00f1o de las ventas en las dos pr\u00f3ximas pel\u00edculas de Marvel, que ser\u00e1n el Hombre Hormiga y la Avispa, y despu\u00e9s de eso Capit\u00e1n Marvel. Pel\u00edculas que probablemente van a revelar informaci\u00f3n muy importante sobre la continuidad de esta historia. <\/p>\n

    Entonces, piensa en la boleter\u00eda de Avengers 4, que ir\u00e1 a la pantalla grande en un a\u00f1o, contando lo que realmente sucedi\u00f3. <\/p>\n

    Seg\u00fan Quartz<\/a> que divulga la lista de ComScore, Avengers: Infinity War, bati\u00f3 todos los r\u00e9cords mundiales y est\u00e1 como primera en una lista con las 10 pel\u00edculas con mayor boleter\u00eda de la historia, facturando US$630 millones. <\/p>\n

    Y recordando que la primera pel\u00edcula de la saga, Avengers (2012) est\u00e1 en 10mo lugar de la lista anterior, con una facturaci\u00f3n de US$393 millones. <\/p>\n

    Ser data driven es aprovechar al m\u00e1ximo el potencial existente en los datos, de forma que se pueda obtener informaci\u00f3n en base a datos reales sobre sus clientes actuales y potenciales. <\/strong><\/p>\n

    Por esa raz\u00f3n, te traigo algunos consejos que aprend\u00ed al implementar proyectos de consultor\u00eda de cultura data driven para clientes reales. <\/p>\n

    Ya tienes casi todo lo que necesitas en tu casa u oficina. Productos como Google Analytics, Hubspot, o CRM’s son herramientas que permiten obtener grandes cantidades de datos. Usados de manera correcta pueden traer a tu negocio el primer paso para construir tu cultura data driven. <\/p>\n

    Creo que ya eres capaz de extraer el m\u00e1ximo de informaci\u00f3n de Google Analytics, \u00bfverdad?<\/p>\n

    Sino, no te preocupes, conoce esta gu\u00eda que hemos preparado con toda la informaci\u00f3n para lograrlo.<\/p>\n

    Igualmente, si has le\u00eddo acerca de Big Data<\/a>, ya sabes que los datos por si solos no generan ning\u00fan valor. <\/p>\n

    En este art\u00edculo, ser\u00e9 tu gu\u00eda sobre qu\u00e9 hacer con tus datos, adem\u00e1s de explicar c\u00f3mo podr\u00e1s eliminar toda y cualquier decisi\u00f3n sin fundamentos en tu proceso de decisi\u00f3n. <\/p>\n

    Al estructurar un equipo Data Driven, podr\u00e1s saber lo que tu cliente realmente quiere, cu\u00e1ndo lo quiere y por qu\u00e9 lo quieres. Saber sus verdaderos h\u00e1bitos de consumo, cu\u00e1l valor debes cobrar es esencial.<\/p>\n

    Al trabajar con productos, una de las ventajas del equipo Data Driven es prever las demandas por medio de an\u00e1lisis prescriptivo y predictivo. Tambi\u00e9n podr\u00e1s tomar decisiones estrat\u00e9gicas sobre toda tu cadena log\u00edstica con an\u00e1lisis descriptivos y diagn\u00f3sticos. <\/p>\n

    Conviene decir, adem\u00e1s, que no necesitas una infraestructura absurda para empezar a actuar basado en datos. Muchas veces el primer paso es simplemente ordenar lo que ya tienes: revisar los datos que recoge tu sistema, entender para qu\u00e9 realmente sirven y decidir qu\u00e9 informaci\u00f3n puede ser descartada. El exceso de recopilaci\u00f3n sin prop\u00f3sito es una trampa que confunde m\u00e1s de lo que ayuda. Es m\u00e1s sencillo partir de algo peque\u00f1o pero relevante, antes de so\u00f1ar com dashboards supercomplejos y inaccesibles.<\/p>\n

    Esa sobriedad inicial puede librarte de dolores de cabeza (confesando aqu\u00ed, ya pas\u00e9 por isso). La cuesti\u00f3n es tener claridad de los peque\u00f1os pasos que llevan al h\u00e1bito: una cultura data driven tarda en arraigarse si nadie consigue visualizar ventajas pr\u00e1cticas en el d\u00eda a d\u00eda. Empieza demostrando resultados de peque\u00f1as automatizaciones, mostrando, por ejemplo, como filtrar un informe salv\u00f3 horas de trabalho manual. De a poco, el escepticismo va cediendo porque el equipo ve utilidad real, y no s\u00f3lo una moda impuesta desde la direcci\u00f3n.<\/p>\n

    Y \u00bfsi trabajas con servicios?<\/h3>\n

    Podr\u00e1s orientar a tu equipo de atenci\u00f3n al cliente con la previsi\u00f3n de las demandas y del churn (cancelaci\u00f3n) para saber qu\u00e9 partes del servicio no est\u00e1n entregando valor, medir tu CAC de forma mucho m\u00e1s acertada con insights predictivos sobre la satisfacci\u00f3n y el \u00e9xito de tus clientes. <\/p>\n

    Un ejemplo significativo de empresa que utiliza muy bien la cultura Data Driven es Amazon. La empresa de Jeff Bezos la utiliza para: <\/p>\n

    1) Ofrecer al usuario una experiencia significativa por medio de algoritmos de recomendaci\u00f3n, que son construidos a partir del an\u00e1lisis comportamental de los clientes, velando por ofrecer los productos que m\u00e1s se encajan a sus perfiles. Esta t\u00e1ctica, junto con el bot\u00f3n de compra en un clic (llamado el bot\u00f3n del mill\u00f3n de d\u00f3lares), hizo m\u00e1s dif\u00edcil salir de la p\u00e1gina sin comprar nada. <\/p>\n

    2) Al analizar los datos de tu cadena log\u00edstica, Amazon construy\u00f3 una patente sobre un modelo predictivo que logra anticipar las necesidades de mercanc\u00edas por sus dep\u00f3sitos, de esta forma ella logra estar preparada para atender siempre a sus clientes de la forma m\u00e1s r\u00e1pida posible, disminuyendo los costos log\u00edsticos de la empresa. <\/p>\n

    3) La empresa tambi\u00e9n logra ser mucho m\u00e1s competitiva en relaci\u00f3n al precio m\u00e1s bajo de sus productos. Al analizar su gran cantidad de informaci\u00f3n, es posible crear una optimizaci\u00f3n de las ofertas de la empresa, entendiendo cu\u00e1ndo y porqu\u00e9 existe una menor competencia en su mercado.<\/p>\n

    Netflix y sus cosas extra\u00f1as<\/h2>\n
    \"stranger<\/figure>\n

    Fuente: www.b9.com.br<\/a> <\/p>\n

    De seguro debes saber cu\u00e1l es la serie Stranger Things<\/strong>, una de las series de la gigante Netflix. <\/p>\n

    Tal vez lo que no sabes es que esa serie fue escrita totalmente basada en datos<\/strong>, al final, en caso que hayas visto alguna pel\u00edcula de los a\u00f1os 90 como, la Cosa, E.T el extraterrestre y Alien, notar\u00e1s las diversas referencias utilizadas en la narrativa de Stranger Things.<\/p>\n

    Claramente Netflix no es una empresa solo de pel\u00edculas, y s\u00ed una gran empresa de datos. <\/p>\n

    Despu\u00e9s de todo, desde los libretos, personajes, trailers y hasta cada imagen que aparece en tu pantalla, son hechos basados en an\u00e1lisis de datos y algoritmos de recomendaci\u00f3n. <\/p>\n

    Algunas personas, como yo, creen que los proyectos de las series y pel\u00edculas de Netflix son escritos por un algoritmo de an\u00e1lisis de datos y machine learning que escribe un libreto con todo lo que ese determinado p\u00fablico quiere ver, haciendo posible para los directores ser mucho m\u00e1s creativos, por medio de una buena actualizaci\u00f3n de Big Data. <\/p>\n

    Seg\u00fan lo que aprend\u00ed en la presentaci\u00f3n de Michelle Ufford, Engineering Manager en Netflix, en Octubre de 2016 la empresa tenia 86.7 millones de miembros, soportando m\u00e1s de 1000 tipos de dispositivos de entrada (smartphones, tablets) y m\u00e1s de 125 millones de horas vistas por d\u00eda. <\/p>\n

    Actualmente cuenta con m\u00e1s de 125 millones de usuarios. <\/strong><\/p>\n

    Hoy esa cantidad probablemente es mucho mayor, y puedes notar claramente que los contenidos son cada vez m\u00e1s segmentados, las recomendaciones de pel\u00edculas malas son cada vez menos y la experiencia de usuario y usabilidad mejora cada d\u00eda.<\/p>\n

    El cofundador de Netflix, Reed Hasting, acostumbra decir que cuando va a orientar a alguien sobre el uso de datos es necesario usar el Analytics, direccionando hacia el enfoque, an\u00e1lisis y dinero.<\/p>\n

    Al estudiar sobre el uso de los an\u00e1lisis predictivos de la empresa podemos concluir algunas de sus aplicaciones. Por lo tanto, sus fuentes de datos consisten en:<\/p>\n