This is the research poster I will be presenting on the 2023 INFORMS Business Analytics Conference’s research poster competition.
Explanatory Data Analysis: KPIs, Data Visualization and Storytelling
Data analytics is the scientific process of discovering and communicating the meaningful patterns which can be found in data It is also concerned with turning raw data into insight for making better decisions. Most of the time we focus on the discovery part, also called exploratory data analysis, which is of paramount importance to understand what is behind the data and to obtain relevant findings, but as a result of this excessive focus on this stage of data analytics we usually forget the importance of effectively communicating these findings to an audience to help them making better decisions. This “last mile” of the data analytics process is what data professionals need to closely pay attention to connect data with business needs. This part of the data analytics process is referred to as Explanatory Data Analysis and combines the skills: data, which is how we turn raw data into metrics and then KPIs, visualization, which is how we visually represent data using dashboards and reports, and storytelling, to create an impact in the audience through stories.
En los últimos días he visto innumerables publicaciones en redes sociales con opiniones muy válidas sobre las cantidades ingentes de tarea que tanto escolares como universitarios reciben en la, recientemente implementada, educación online.
Lo primero que se me viene a la mente es la cantidad de veces que recomendaba a algun compañero de trabajo, colega o alumno algun curso online para aprender una nueva tecnología o tema, y la gran cantidad de veces recibía la misma respuesta: ¿en qué lugar puedo tomar el curso?¿hay algún curso que no sea online?, para lo cual a veces simplemente no tenía respuesta. Y, pensándolo bien, no tiene nada de malo pues la educación que hemos recibido durante muchos años siempre fue presencial en un aula, con un docente que impartía la clase y dejaba tareas. Muchos desarrollaron la costumbre por años de aprender con un docente de por medio, por ello la transición a un aprendizaje online es, donde no necesariamente existe físcamente un docente, es, ciertamente, dificil.
Entre las experiencias que me hicieron aprender, como alumno, sobre educación en línea fue que gran parte de lo que he venido aprendiendo durante muchos años, ha sido de manera autodidacta (no me quedaba otra), para lo cual, pienso que, no se requiere tener un perfil o destreza específicos pero sí los estímulos y recursos correctos. Creo que el problema con la educación online no es la misma educación online sino cómo se lleva a cabo. Como alumno, las plataformas que más utilizo son: Platzi, una empresa de educación técnica online y en español, para la cual desde hace unos meses pago una suscripción y cuyo contenido me ha ayudado a aprender muchísimo, sobre todo por la interacción de sus clases. Incluso esta empresa tiene abundante contenido gratuito en YouTube que también vengo consumiendo hace años. Para temas técnicos en inglés, me gusta mucho EdX, no tanto por la interacción sino por los temas interesantes de sus cursos, que han sido desarrollados muchas veces en conjunto con las mejores universidades del mundo y que también son las que entregan los certificados de finalización del curso, en caso se pague por el diploma, pues generalmente el contenido del curso es gratuito. Adicionalmente, utilizo muchos podcasts desde mi suscripción de Spotify para aprender todo tipo de temas mientras realizo otras actividades, lo cual será motivo para otro post distinto. Mención aparte merece YouTube, que se ha convertido para mi en una suerte de repositorio de respuestas 24×7 a casi todos los temas sobre los cuales tengo dudas. La diferencia de una plataforma de aprendizaje online como YouTube es principalmente el proceso y la estructura que muchas veces los videos de YouTube no poseen, pues en muchos casos los videos son respuestas puntuales a temas pero no necesariamente brindan una ruta de aprendizaje (lo que en inglés se denomina roadmap), lo que en las plataformas online generalmente si se pueden encontrar.
Asimismo, mi experiencia, esta vez como docente, se inició a mediados de 2019, cuando me mudé a los Estados Unidos para iniciar una maestria. Uno de mis jefes en la institución educativa donde venía enseñando desde hace mucho tiempo, me dijo antes de irme que no renuncie, que continuara enseñando desde fuera de Perú, lo cual al principio pensé que no iba a ser tan factible pero luego me di cuenta que podía llevarse a cabo sin ningún problema.
El reto estaba dado: cómo hacer para replicar (o mejorar) la experiencia de aprendizaje en un entorno virtual donde no necesariamente me conocerían ni interactuarían conmigo. Todo lo descrito a continuación está basado en mi experiencia impartiendo educación online.
Crea una comunidad:
Una de las fuerzas más grandes que nos mueve a los humanos es aquella que nos impulsa a igualar (o superar) lo que hace el otro. Algo que había notado es que al entregar trabajos o tareas en los cursos online, era que yo no tenía idea quienes eran mis compañeros de clase, quien era el más aplicado, cómo habían hecho sus tareas o si es que siquiera las habían hecho. Para esto una herramienta valiosísima son los foros de discusión con una estructura predefinida y clara pero que a la vez brinden lugar a la creatividad. El hacer notar a los estudiantes que sus pares mantienen el ritmo y disciplina requeridos para completar el curso y que no están haciendo únicamente haciendo tareas sino compitiendo contra sus compañeros influye significamente en la motivación. Otra recomendación en base a mi experiencia, es hacer que cada participante comparta una foto o video de presentación y, que si se cuenta con una plataforma de aprendizaje, complete su perfil público, esto nos refuerza el concepto de que no estamos ante una pantalla únicamente sino que pertenecemos a un grupo humano con un canal de comunicación distinto pero con el mismo funcionamiento que un aula tradicional. El tener en cuenta la meritocracia, quizás a través de menciones públicas a los mejores trabajos presentados y sus autores, es definitivamente útil. Uno de los mayores retos en este aspecto es desaparecer ese sentimiento de falta de comunidad característico muchas veces de la educación online.
No lo expliques únicamente, sino vuelvelo aplicable Uno de los grandes problemas al iniciar con el aprendizaje de un tema es que a veces no tenemos idea de cómo lo vamos a aplicar. Si como docentes iniciamos una clase planteando un problema para ser resuelto aplicando el tema a aprender o simplemente contamos una historia o experiencia donde de manera directa entendamos cómo aplicar un tema, entonces el enfoque del aprendizaje cambia totalmente. Como alguna vez escuché a Jorge Yzusqui, fundador de Innova Shools, la cadena peruana de educación básica más grande de Perú: al enseñar debes empezar una clase contándo algo interesante que los estudiantes puedan contar a sus padres o amigos, por ejemplo, relata Yzusqui, si vas a iniciar una clase sobre Ciencias Naturales, puedes iniciar planteando la siguiente pregunta a los alumnos: ¿los peces duermen?, luego los alumnos se encargarán de investigar y aplicar el tema a aprender para resolver este reto. Uno de los grandes problemas es que los sílabos algunas veces están llenos de temas que no son aplicables pero son requeridos por el sistema educativo tradicional. Siempre es posible personalizar una clase agregando el valor de lo aplicable sin dejar de cumplir con lo establecido. En mi caso, a pesar de que no era un requisito en mis clases online realizaba un pequeño video de al menos 5 minutos donde trataba de resumir la importancia y la aplicabilidad del tema a los alumnos, de tal manera que ellos iniciaran la sesión sabiendo qué iban a aprender y cómo lo iban a aplicar. En la imagen de abajo (IMAGEN 01) comparto la lista de los videos que realicé para cada sesión de mi curso, para lo cual solamente requerí un celular y unos minutos de dedicación. Dejo también como muestra uno de los videos (VIDEO 01) donde explico detalladamente uno de los temas del curso y su aplicación con ejemplos.
Empieza por el por qué Existe una diferencia significativa entre dar una orden y explicar el por qué de una orden. Se dice que en la milicia existen dos tipos de ordenes: las órdenes con explicación y las órdenes sin explicación y, por ende, hay dos tipos de soldados: los soldados a quienes se les dió las órdenes con explicación y los soldados que los matan en la batalla por solamente saber acatar órdenes. Cuando se explica el por qué de una orden o directiva, es más probable que el estudiante sepa cómo NO hacer caso a la orden o directiva en una situación no planeada pero, a la vez, pueda hacer algo distinto para actuar ante esa situación no esperada. Esto mismo aplica con cada uno de los temas de un curso, si es que queremos que los alumnos puedan entender por qué deben dedicarle tiempo a un tema en específico. Mucho de lo que comento ciertamente está dentro del sílabo de un curso, lo cual NO importa, pues en ocasiones estos están escritos en lenguaje poco entendible y, francamente no pensado en la experiencia del alumno. Es importante que podamos explicar de manera muy clara este por qué, pues de esa manera incluso los estudiantes pueden crear mejoras al contenido, lo cual incrementa su compromiso con el curso. Algo así me sucedió cuando varié el método de evaluación de uno de mis cursos, al pedirles a los alumnos que me expliquen un tema de una evaluación con un video de la manera que ellos creyeran conveniente. La respuesta, en casi todos los casos, fue mejor de lo que hubiera esperado. Incluso llegué a compartir en mis redes el video de una estudiante que usó mucha creatividad para explicar lo aprendido..
Feedback detallado y personalizado
Dar feedback no es lo mismo que calificar. Al calificar nos centramos en la nota obtenida, al dar feedback nos centramos en los errores cometidos y cómo mejorar para evitarlos en el futuro, lo cual es muy importante cuando el estudiante no tiene contacto presencial con nosotros los docentes. Este es un tema muy tedioso, pues implica dedicar muchísimo tiempo a ver de manera individual cómo evoluciona cada estudiante en su proceso de aprendizaje y, en ocasiones, no es fácilmente escalable, sin embargo, creo que vale la pena totalmente pues este feedback hace ver al estudiante que no solamente está cumpliendo con tareas sino que está dentro de un proceso en el que no va solo, sino que puede contar con un docente, a pesar que no lo conozca personalmente. Incluso el dedicar tiempo a dar feedback nos hace conocer las características, buenas y malas, de cada estudiante, por ejemplo, conocemos a los estudiantes que hacen los proyectos a último momento, a los que suelen copiar contenido de terceros o a los que realmente se dedican y realizan un buen trabajo. En mi caso, los estudiantes tienen mi correo electrónico académico y mi número de WhatsApp, donde pueden preguntar con toda libertad lo que duden de manera más directa. Este punto quizás puede ser polémico para muchos pero en mi caso el resultado ha sido sumamente bueno pues en mi experiencia los estudiantes casi siempre responden a esta confianza de manera positiva.
Céntrate en 3 a 4 ideas por clase
Una métrica que suelo usar para clasificar un libro, es la siguiente: si un libro te deja al menos 3 a 4 ideas que puedas aplicar, entonces es un buen libro, si te deja 1 a 2 ideas que puedas aplicar, es un libro regular y si no te deja ninguna idea que puedas recordar, entonces es un mal libro. Lo mismo aplica para una sesión: si al estudiante le podemos dejar 3 a 4 ideas que puedan recordar por clase, entonces la clase fue buena. Esto es complicado al inicio pues como docente debemos tratar de resumir el contenido en unas cuantas ideas, en mi caso lo hago en los videos que mencioné anteriormente. Es perfectamente posible dictar una clase entera, ya sea presencial u online, o una charla y que los estudiantes no recuerden una sola idea que puedan llevarse (lo que en inglés se denomina key takeaway). Esto debe reflejarse también en las presentaciones o slides que usamos, donde estas ideas deben figurar de manera clara, sin texto adicional e irrelevante que entorpezca su transmisión, tal como Steve Jobs lo hacía en sus presentaciones (IMAGEN 02). Si pensamos la clase en ideas y en base a estas ideas, el desarrollo de la misma, entonces no importa cómo sea impartida la clase, esta será fácil de recordar. Hago enfasis en esta parte pues un reto para realizar una buena clase online es que el estudiante incluso solo escuchando la clase (sin video, solo audio) pueda retener las ideas más importantes que queremos transmitir.
Last year I took one of the most important decisions in my life, which was to quit my jobs in my home country and move to the United States of America to start a Master of Sciences in Industrial Engineering at University of South Florida, in Tampa, Florida, an educational institution in with the status of “preeminent state research university”.
When I first came to Tampa to get to know the university before starting my studies I had the opportunity to talk to Dr. Tapas Das, Chair of the Department of Industrial and Management Systems Engineering at the University of South Florida. I wanted to know what skills I needed to succeed as an engineer and who better than him to answer these questions.
So I asked him for an interview and he gladly accepted. Here I am telling my experience as an graduate student to understand how what he mentioned in the interview are actually applied in the program I am studying at University of South Florida.
In the next line I will try to summarize some of the aspects that are actually very accurante to what Dr. Tapas Das told me:
Communication is an important skill for engineers (and indeed for every professional): Some of the courses in taking require a lot of presentation skills. I need to be sincere on this. I have been teaching for the last 17 years and this skill is kind of familiar to me, but not every engineering student is able to make a presentation to communicate ideas in a way that they can draw the attention of their audience, use the right amount of content in the presentation with clear objectives within the stipulated timeframe. I have seen this even in experienced professionals both here in the USA and back in Peru. That is why within the data science field I devote most of my time to learn about data visualization and storytelling skills. I think that no matter how good you are in math or statistics as an engineer if you cannot properly communicate your ideas. USF places a lot emphasis in this aspect which translates in homeworks and projects that takes this important aspect into account.
Data driven decision making using data is across the board, everybody is going to benefit from that: the courses I have liked the most in the master program, are related to data. I am taking a course on Statistics this semester as an open student in which I am learning not only how to use a formula to solve an exercise but how we actually apply Statistics in common problems every day, even without knowing we are doing so. Engineering Analytics is a course I liked a lot last semester since we got the opportunity to apply our knowledge in a real data science competition. Being able to apply what you study actually lets you know how good your learning is. That is why I am firm believer in project based learning to solve real problems instead of being just a listener in a class
Team work is important: My experience working in teams has taught me that expecting everyone in a team to contribute equally is not only unrealistic but counterintuitive since not everyone posses the same skills. It is perfectly fine to let somebody contribute more in a part in which one is more skilled and later other members might contribute in other different areas in which they are more skilled. Sometimes people will find hard to understand that approach because in school or even university we were taught or expected to contribute equally but that does not happen in real life. Every individual have different skills and understanding that premise is hard at first, but the best results are obtained that way in my experience. I think that make everyone feel talented in a group despite different contributions made in a project is a challenge but when we succeed, team work succeeds.
In summary, I was quite amazed to learn that nowadays the skills that are most demanded are the ones that build relationships even in classical fields like engineering where math and science skills are imperatively needed. The idea of the lone genius discovering solutions by themselves is long gone by now and data literacy, communication and team work is the new skillset for a successful professional.
Here is the transcript for the short interview to Dr. Tapas K. Das:
AF: In your opinion, what is the profile or skills needed to succeed profesionally as an engineer?
TD: OK, As an engineer, right?. Not only as an industrial engineer, right?.
AF: Right, as an engineer.
TD: I think that the most important skillset for an engineer is communication. The ability to communicate both in writing and verbally, in both ways, is an important aspect of engineering. Engineers makes decisions and for decision making, they need to be involved in team work and so if they can communicate to the team, they can make good decisions. Of course they need to know the engineering part of it too, but the reason I am putting communication ahead of engineering skills is because we know no matter how much you know you are not going to be able to do well without these skills.
AF: Soft skills?
TD: Actually nowadays people are objecting to call them soft skills, because by saying soft skills it seems like we are taking the value off from those skills, by calling them soft. Those are hard skills too: communicating in both ways, in written and in verbal form, it is not easy. Leadership, team work, etc. these are all skills that need to be acquired.
AF: Should we called them main skills?
TD: Yes, they are an integral component, these are like a portfolio that an student, an engineer must acquire.
AF: What technologies do you think will have the most impact in our society in the next years?
TD: I do not have a special potion to answer this question but undoubtedly data skills: skills to put data into decision making is going to be an skill that will be above most skillsets in coming years, as clearly as you can see, because in the past people went to dig for gold, now gold is hiding in the data, data is the new oil. Now you can mine in the data to find the value you are looking for.
AF: That skill is for any professional not only engineers, right?
TD: For every professional. Data driven decision making using data is across the board, everybody is going to benefit from that.
AF: What books, fiction of non fiction, would you recommend to read to an engineer?
TD: I am not sure that I have an specific recommendation for a book to read, there are plenty of books in those areas: writing, communication, team work, etc..
AF: Is there any professional field that you would recommend to an engineer to work in?
TD: That is a broad question. I think, fields where data driven intelligence can make more gains. That is what everybody is talking about now. Everybody is talking about artificial intelligence, which is really a fancy nice word, even though is not new, it is been there forever. Artificial intelligence is finally coming to benefit us. Now we have the ability to really benefit from it, because we have the tools to glean the intelligence from data. We have the algorithms, we have the computing power, we have the tools, the sensors that are collecting data. Now it is the time for artificial intelligence. So I think that engineers looking to choose their field, it does not matter whether it is in healthcare, manufacturing, service areas, banking, consulting, etc. everything is data driven. So developing skills to build artificial intelligence or being able to learn what is in the data through those algorithms is going to be the main push. Everybody is looking for engineers who can do that, who can work with A.I.. Artificial intelligence is the key, is the set of the keywords right now.
Here is a little fragment of the video of the interview:
Es ya sabido que cada vez es mayor el número de empresas u organizaciones que vienen haciendo uso de Analytics en sus estrategias de negocios. Sin embargo, esta tendencia no solamente se ve en los negocios sino también en el ámbito deportivo, pues el uso estratégico de Analytics, desde hace algunos años, ya ha empezado a influir de manera creciente en las tácticas y decisiones de los deportes profesionales, tales como el béisbol y el baloncesto.
Pero si abordamos el ámbito relacionado al fútbol, este nunca ha sido un deporte dependiente, en gran medida, de los análisis para tomar decisiones, tal vez porque tradicionalmente se veía al fútbol como una disciplina deportiva poco adecuada para el enfoque analítico. Para ilustrar esta diferencia con el béisbol, un caso de estudio interesante es el de los Oakland Athletics, un equipo profesional de beisbol de los Estados Unidos, que, a inicios de la década del 2000, comenzó a utilizar un enfoque analítico en sus decisiones, al tomar como base los principios de una disciplina llamada Sabermetrics, la cual hace uso de técnicas estadísticas para analizar los registros del béisbol y hacer determinaciones sobre el rendimiento de cada jugador, así como también de la actividad en el juego, mediante la recopilación y el resumen de los datos relevantes para responder preguntas específicas, por lo cual alguna vez se acuñó a esta disciplina como “la búsqueda de conocimiento objetivo sobre béisbol”. El término se deriva del acrónimo SABR, que significa Society for American Baseball Research, fundada en 1971.
Esta tendencia comenzó cuando Billy Beane, un exjugador de beisbol convertido en ejecutivo, asumió el cargo de gerente general del equipo de los Oakland Athletics en 1997 y luego contrató a Paul DePodesta, un joven estadístico egresado de Harvard, como su asistente. A través del análisis estadístico realizado por Beane y DePodesta en la temporada del año 2002, los Oakland Athletics ganaron 20 juegos seguidos y llegaron a los playoffs de esa temporada. El éxito de los Oakland Athletics alentó a muchos equipos de beisbol, y de otras disciplinas deportivas en todo el mundo, a replicar el modelo promovido por Billy Beane.
Sus enfoques sobre el béisbol pronto obtuvieron reconocimiento mundial cuando Michael Lewis publicó “Moneyball: el arte de ganar un juego injusto” en el año 2003, libro donde detallaba el exitoso uso de esta disciplina llamada Sabermetrics, por parte Beane y DePodesta, y cómo el equipo de béisbol de los Oakland Athletics logró conseguir una ventaja competitiva frente el resto de equipos al evaluar a los jugadores usando un criterio diferente, pues tradicionalmente estos jugadores eran reclutados por aspectos visibles como velocidad, aspecto físico o popularidad, cuando las métricas usadas por los Oaklands Athletics se centraban en conseguir victorias, para lo cual debían conseguir carreras y evitar que su oponente complete carreras. Posteriormente, y debido al éxito de la publicación del libro de Lewis, en el año 2011, se estrenó una película basada en este libro, también llamada “Moneyball”, protagonizada por Brad Pitt y Jonah Hill, la cual se convirtió en un éxito mundial de taquilla e hizo incluso más conocidas las estrategias utilizadas por los Oaklands Atheltics.
De manera específica, las estrategias de Beane y DePodesta se centraron en dos métricas poco relevantes en el mundo del beisbol hasta ese momento: porcentaje en base (OBP, por sus siglas en inglés) o porcentaje de veces que un jugador llega a una base en su turno y porcentaje de slugging (SLG, por sus siglas en inglés) o cuán lejos, en cuanto a cantidad de bases, llega un jugador en su turno. Todo esto fue considerado en un modelo estadístico que determinó que, para tener una gran probabilidad de llegar a los playoffs, debían ganar 95 juegos, con una diferencia positiva de 135 carreras en total durante toda la temporada.
A diferencia del béisbol, siguiendo la sabiduría convencional, el fútbol parecía, aparentemente, imposible de cuantificar, pues gran parte del juego implica mover la pelota de un jugador a otro mientras se espera la oportunidad de crear una situación para anotar. Pero esto se demostró que estaba equivocado cuando Ian Graham, un PhD en Física de la Universidad de Cambridge y Director de Investigación del Liverpool F.C, creó desde cero su propia base de datos para seguir el progreso de más de 100,000 jugadores en todo el mundo, y, de esa manera, poder recomendar cuál de estos jugadores debería adquirir el Liverpool F.C., equipo para el cual todavía trabaja en la actualidad, y, posteriormente, cómo estos nuevos jugadores deberían ser parte de la estrategia del club. Graham realiza este análisis al introducir datos detallados sobre los juegos en sus modelos de decisión y, al contrario de lo que cabría esperar, no mira los juegos de fútbol para crear estos modelos, porque cree que esto contribuye a crear un sesgo negativo para tomar las decisiones adecuadas.
Los resultados de los últimos años del Liverpool F.C. son la evidencia tangible de que las estrategias estaban funcionando, ya que fueron tanto subcampeones (2017-18) como campeones (2018-19) en las últimas dos temporadas de la UEFA Champions League y, sean cuales sean sus resultados futuros, los resultados sobresalientes del Liverpool F.C. ya han comenzado a generar cambios en las formas tradicionales de tomar decisiones en este deporte, no solo en Inglaterra sino más allá. Como resultado, más equipos de fútbol contemplan contratar especialistas en Analytics, sin importar mucho si poseen experiencia en fútbol, para intentar replicar este éxito único.
Adicionalmente, un dato interesante que vale la pena notar es que fue el mismo Ian Graham quien recomendó al Liverpool F.C. adquirir al futbolista egipcio Mohamed Salah en el año 2017, quien en ese momento jugaba en Italia. Ese año, Liverpool F.C. pagó a la A.S. Roma, un club de fútbol italiano, alrededor de USD 40 millones por Salah. Los datos de Graham mostraron que Salah sería un buen partido para el jugador brasileño Roberto Firmino, otro de los delanteros del Liverpool F.C., cuyas estadísticas mostraban que generaba más goles esperados de sus pases que casi cualquier otro jugador en su posición, y, finalmente, esa predicción resultó ser cierta: durante la siguiente temporada 2017-18, Salah convirtió esos goles esperados en reales y al mismo tiempo rompió el récord de la Premier League al anotar 32 veces en una temporada.
Los especialistas en Analytics ahora están registrando datos de miles de acciones durante los juegos y las sesiones de entrenamiento. Pero no se trata tanto de recolectar datos únicamente sino más bien de dar sentido a estos datos. Los clubes de fútbol en la última década han tenido que lidiar con una revolución tecnológica y lo que eso significa es que han comenzado a recopilar muchos datos como base de su estrategia. Los datos deportivos son básicamente una reconstrucción del partido, pero ¿por qué es útil recopilar todos estos datos? La razón principal es tener una manera de contar una historia detallada de cómo se jugó un partido específico y la posibilidad de verlo a través de diferentes lentes, por ejemplo, cuántos pases y disparos se hicieron, también denominados datos de eventos, y, de la misma manera, desde hace poco se ha empezado a recolectar los datos de seguimiento usando chalecos de rastreo GPS portátiles, y que nos permiten ver la actividad detallada de cada jugador a través de puntos que se desplazan por el campo o visualizaciones de mapas de calor, para que sea posible contar la historia detallada de un partido de una mejor manera, ya que todo lo que hace un jugador queda registrado.
El uso de Analytics está impulsando las estrategias de las principales empresas y organizaciones de todo el mundo y, ahora, estos métodos se están aplicando al fútbol y, en general, a muchas otras disciplinas deportivas, desde la sala de juntas hasta la sala de entrenamiento.
Ambrea es una startup de delivery de almuerzos a casas y oficinas. Llegué a ellos pues eran los únicos que me permitían pagar online en un sitio web de tipo e-commerce que funciona bien y tiene buena información y no solamente ordenar para un día sino para una semana entera a través de una suscripción. Otras empresas de comida que vi no tenían esta automatización (pagos con tarjeta y suscripciones) y requerían comunicación diaria vis WhatsApp.
Al principio mi experiencia con ellos no fue buena pues un día no me llegó el delivery y no dieron explicación, lo cual les generó una crisis en su sitio de Facebook por las quejas. Al ubicar y contactarme con uno de sus fundadores, me explicó el problema, se disculpó y me ofreció una compensación para extender mi suscripción de manera gratuita.
Estaba muy molesto con ellos pero decidí darles una segunda oportunidad. Con el pasar de los dias, notaba atención al detalle de su parte, cuando me llamaban a preguntarme si podían cambiar una parte de lo que ordenaba por algo distinto pues se les había agotado, lo cual no era problema alguno.
Hace unos días regresé de viaje después de casi dos semanas y olvidé hacerles saber con anterioridad que no iba a ordenar comida casi medio mes, pues la fecha en la que regresaba era posterior al vencimiento de mi suscripción mensual con ellos. Sabiendo que era mi olvido y mi culpa, les escribí con poca esperanza para ver si había alguna posibilidad, para no perder mi dinero, de extender mi suscripción, inicialmente, mensual a casi, en total, dos meses, a lo cual accedieron sin problemas y con mucha amabilidad.
Ambrea es un caso de buen servicio al cliente, que si bien han tenido problemas en un momento, como cualquier empresa los puede tener, al final, al menos en mi experiencia, han sabido compensarlo y centrarse en brindar una buena experiencia de cliente. Quizás el único problema con ellos es que yo acostumbro almorzar al mediodía exacto y su menú llega a mi oficina cerca a la 1:30 p.m. pero por el resto, su servicio al cliente ha sido muy bueno y puedo decir que seguiré siendo su cliente porque me brindan una buena experiencia en su atención y un sitio web, que funciona muy bien como e-commerce. Quizás otras startups peruanas puedan tomar algunas cosas buenas de ellos en su modelo de negocio.
Al final, una startup o empresa que se centra en lo tecnológico y olvida la atención al detalle y el buen servicio al cliente, simplemente no funciona. El modelo de negocio debe girar en base al servicio y no en base a la tecnología, algo que muchas startups o empresas aún no entienden.
En la edición del 10 de noviembre de The Economist, leí un artículo interesante acerca de las microbrands, es decir marcas que venden uno o pocos productos o servicios para unos pocos individuos, es decir el más puro ejemplo de segmentación y personalización. Ejemplos de estas microbrands son Casper, un e-commerce de colchones, Warby Parker, un e-commerce de lentes y Dollar Shave Club, un e-commerce de venta de cuchillas de afeitar y artículos de cuidado personal.
A diferencia del pasado donde las grandes empresas fabricaban muchos productos o servicios que iban dirigidos a segmentos muy grandes de mercado y el éxito del negocois estaba determinado por la producción de grandes volúmenes en economías de escala, ahora la diferenciación basada en hábitos y gustos, posible gracias a la analítica de los datos que se generan cuando los usuarios interactúan con la marca a través ya sea del mismo producto o servicio o de los diferentes canales, marca el éxito de los nuevos modelos de negocio que están haciendo temblar a las grandes empresas, a las cuales les queda finalmente transformarse o comprar esas microbrands.
Estas nuevas empresas, que nacen en la forma de startups, tienen características en común: nacen digitales, por lo que es común que su agilidad para cambiar su propuesta de valor o incluso de modelo de negocio, es mucho mayor en comparación a las empresas tradicionales. Además, usan plataformas digitales tanto para brindar directamente su producto o servicio -direct-to-consumer (DTC)- al segmento cuyas necesidades atienden como para recolectar todos los datos posibles sobre las preferencias y experiencias de sus clientes. Finalmente, son parte de la llamada cola larga (long tail) es decir del grupo de pequeñas empresas que son dueñas de segmentos pequeños de fieles clientes, que ven en estas empresas una solución a sus necesidades más específicas.
Por otro lado, imaginemos que hace un par de decadas a alguien se le haya ocurrido fabricar un producto en pequeñas cantidades para una nueva empresa que apunta a un segmento específico de clientes, lo más probable es que no hubiese conseguido a un proveedor que acceda a fabricar pequeñas cantidades de un producto por no ser rentable. Hoy, gracias a los cambios en la manufactura y en el conocimiento que nos brindan los datos, es posible fabricar lo que su segmento de clientes requiere, en pequeñas cantidades, haciendo posible fallar probar rapidamente si algo funciona o no y ya no abarrotarse de inventario, lo cual incrementa el riesgo financiero de una empresa.
Y en el caso de plataformas digitales, Shopify, por ejemplo, brinda una completa solución de e-commerce basada en la nube, es decir sin la complejidad de adquirir y configurar un hosting, por menos de USD 30 al mes. Y en cuanto a publicidad, es posible segmentar por muy pocos dólares y de manera muy específica los avisos, ya sea con Facebook Ads, para perfiles de usuario en esta red social, o con Google Ads, para las palabras claves usadas en las búsquedas.
Actualmente, las grandes marcas tradicionales deben tomar decisiones con respecto a este nuevo tipo de competencia, ya sea adquirir estas microbrands o crear sus propias startups, que compitan con ellas, a través de intraemprendimientos, sin embargo lo que todas deberán hacer es, definitivamente, aprender de ellas.
Este año, tuve la oportunidad de realizar algunos viajes de trabajo al interior de Perú, el país donde resido actualmente, y algo que pude notar en los hábitos de las personas en esas localidades es no solamente la aún alta penetración del canal tradicional -junto con la gradual adopción del canal moderno y malls- sino que muchos de los empaques y presentaciones de los productos más vendidos eran en su mayoría pequeños o incluso más pequeños que en mi ciudad. Desde en una ciudad, el octavo de pollo con papas, ensalada y refresco, hasta en otra ciudad, gaseosas personales que no sobrepasan los 300 ml y que se venden como pan caliente y más que las de 500 ml.
Todo esto me hacía dar cuenta de que la oferta era algo distinta a la de mi ciudad y es que la oferta encontrada se basaba, según los mismo comerciantes, no tanto en lo que el cliente solía querer sino en lo que el cliente solía poder pagar, es decir en base al dinero que tenía en el bolsillo. Y esto no solamente pasaba fuera de mi ciudad. Es común ver que en los paraderos de buses se ofrecen helados más pequeños por 1 sol (moneda oficial del Perú) o gaseosas de medio litro, a 2 soles. A este concepto se le denomina “money in the pocket”, es decir la cantidad de dinero en efectivo que una persona suele cargar en su bolsillo.
El objetivo de moldear la oferta al efectivo usualmente disponible en el bolsillo, es bastante claro: reducir al máximo la fricción en la compra. Y es que en los canales tradicionales, los clientes compran en su mayoría aún en efectivo y si la compra no es en una tienda sino en plena calle, la fricción de compra es aún mayor. Por ello, esta experiencia “express” (o “al paso” como se le conoce en mi país) requiere reducir al máximo esta fricción, haciendo que la decisión de compra sea lo más fácil posible y, quizás, el factor más importante es el intercambio del bien o servicio por el dinero en efectivo, y dado que la probabilidad de que tengamos una moneda de cierta denominación es alta, de allí la necesidad de adaptar esta oferta al valor exacto de dicha moneda. En el caso de Perú, la denominación más común que una persona puede tener en su bolsillo es la de 1 sol (aproximadamente 0.3 dolares estadounidenses al cambio) o la de 2 soles, en algunos casos, por ello gran parte de la oferta de productos “express” tiene una presentación adecuada a estos valores monetarios.
Como conclusión: los hábitos de consumo son difíciles de cambiar, entonces ¿por qué no adaptar nuestra oferta a estos hábitos en vez de que sea al revés?. No quiere decir, que a través de nuevos productos no sea posible crear nuevos hábitos y hacer crecer el mercado en algunas ocasiones, pero es posible muchas veces, que una solución inteligente para generar demanda, sea identificar hábitos de nuestros clientes y poner en marcha nuestra imaginación para satisfacerlos de la mejor manera posible.
Una de los principios básicos de una estrategia empresarial es centrarse en uno o algunos aspectos en los que una empresa debe destacar. Es muy difícil ser realmente bueno en todo, es por eso que es absolutamente necesario concentrarse en lo que una empresa considera significativo no solamente para la misma empresa sino, sobre todo, para sus clientes. Y es justamente trabajo del líder de la empresa, identificar estos aspectos para la creación de la estrategia. Esta premisa va alineada de manera muy cercana a la misión de una empresa. Y es aquí donde quiero enfatizar el significado de misión, pues alguna vez escuché a Marissa Mayer, CEO de Yahoo, indicar que la misión de la empresa era hacer a Yahoo valioso para que los usuarios volvieran todos los días. Y acá la aclaración: una misión no es algo que tus clientes hacen por ti sino algo que la empresa hace por sus clientes.
De manera relacionada a este tema, hace un tiempo tuve la oportunidad de ver una entrevista a Jeff Bezos, CEO de Amazon, llamada: Amazon’s Jeff Bezos: Lessons in Management at I.A., donde tocaba algunos temas interesantes entre los cuales hubo uno que llamó mi atención. Cuando a Bezos le preguntaron acerca de cómo luciría la estrategia de Amazon en 10 años, la respuesta de Bezos, con respecto a su estrategia, fue bastante simple pero a la vez es muy fácil de olvidar para muchas empresas, sobre todo cuando el concepto, a veces erróneo, de innovación muchas veces parece ser el único secreto del éxito de una empresa en la actualidad: adoptar de manera temprana la siguiente gran tecnología para ser el pionero o el jugador disruptivo en una industria, parecería ser el camino correcto hacia el éxito, pero no es necesariamente así.
Debido al ritmo de cambio tan rápido en la actualidad, es muy complicado saber con precisión cuál será la siguiente tecnología que dominará una industria y a veces los atajos producen beneficios a corto plazo: saber qué es lo que va a cambiar en un futuro, ya sea cercano o lejano, es increíblemente difícil. Por ellos, Jeff Bezos realmente no centra su estrategia en lo que va a cambiar, en cambio, se enfoca en aquello que no cambiará. Bezos construyó la estrategia de Amazon alrededor de aquello que sabía, con seguridad, que sería estable a través del tiempo, realizando inversiones de muy largo plazo para asegurar que Amazon fuera el campeón mundial absoluto en esos aspectos. Específicamente, se centró en tres aspectos que, hasta ahora, los clientes siguen queriendo, es decir siguen estables en el tiempo: precios bajos, entregas rápidas y amplia selección. La tecnología siempre va a cambiar a medida que el tiempo pase, por ello basar la estrategia de una empresa, únicamente en ese aspecto, es bastante arriesgado.
Aquí parte de la entrevista a Bezos:
Con frecuencia me pregunto: “¿Qué va a cambiar en los próximos 10 años?” Y esa es una pregunta muy interesante; es muy común. Casi nunca me hago la pregunta: “¿Qué no va a cambiar en los próximos 10 años?” Y les presento que esa segunda pregunta es, de hecho, la más importante de las dos, porque pueden construir una estrategia comercial en torno a las cosas que son estables en el tiempo. En nuestro negocio minorista, sabemos que los clientes quieren precios bajos, y sé que eso será cierto dentro de 10 años. Quieren una entrega rápida; ellos quieren una amplia selección.
Es imposible imaginar un futuro dentro de 10 años donde aparezca un cliente y diga: “Jeff, me encanta Amazon; solo desearía que los precios fueran un poco más altos”. “Amo a Amazon; solo desearía que entregaras un poco más despacio”. Imposible.
Y por eso, el esfuerzo que ponemos en esas cosas, haciendo que todo funcione, sabemos que la energía que ponemos hoy en día todavía pagará dividendos para nuestros clientes dentro de 10 años. Cuando tienes algo que sabes que es cierto, incluso a largo plazo, puedes permitirte poner mucha energía en él.
It’s All About the Long Term We believe that a fundamental measure of our success will be the shareholder value we create over the long term. This value will be a direct result of our ability to extend and solidify our current market leadership position.
Por ello, es absolutamente necesario, para crear una estrategia empresarial, identificar aquellos aspectos vitales que caracterizarán la cultura, la personalidad de la empresa, y que será siempre, en un largo plazo, valorado por los clientes, sin importar el paso del tiempo, por ejemplo: servicio al cliente espectacular, rapidez y eficiencia en la distribución, entre otros, para posteriormente centrarse en esos aspectos como base de nuestra estrategia.
PD: La foto es de una charla que di en agosto de 2017 en la PUCP, donde en un momento de mi presentación, como se llega a leer en el ecran, tuve la oportunidad de hablar sobre este punto.
Hace unos años, allá por 2012, mientras era común leer en las noticias sobre aquel movimiento disidente y contestatario llamado Occupy Wall Street, atrajo mi atención una publicación sobre un grupo de alumnos de un curso de Economía de Harvard que realizó una protesta -conocida también como Ec10 walkout– abandonando la clase como medida de disconformidad ante el pensamiento ortodoxo y conservador que el docente de dicho curso impartía en sus cátedras y que era el mismo que, según ellos, había llevado a los Estados Unidos al desastre económico actual.
Si bien dediqué un par de minutos a la lectura de dicho articulo, no profundicé en investigar a fondo sobre el hecho y continué barriendo de manera distraída la página de noticias en búsqueda de algún otro titular que llamase mi atención. Pues bien, hace unos años tuve la oportunidad en un postgrado de tomar un curso de Economía Gerencial, donde recibí un abultado libro de cubierta amarilla con únicamente 3 palabras en portada: Macroeconomía, Mankiw y 6ta edición.
A medida que iba leyendo el voluminoso libro -y convenciéndome de lo genial que era el tipo que lo escribió para explicar de manera simple conceptos enrevesados y complejos para mí hasta ese momento- me empezaba a llamar más la atención el autor del texto que el texto en sí, por lo que decidí investigar sobre su vida, pues si escribía de manera interesante imaginaba que su vida era igual de interesante también. Luego de una rápida pesquisa, obtuve un conjunto de datos más que fascinantes sobre él: A.B. summa cum laude en Economía por la Princeton University -A.B. es Bachelor of Arts en Latín y summa cum laude es latín y significa con el más grande de los honores, es decir la más alta calificación posible en una titulación universitaria-, Ph.D. del Department of Economics del M.I.T., profesor de Harvard University desde 1987 a la fecha y actualmente es el docente que dicta Introductory Economics, el curso con mayor afluencia de alumnos de dicha universidad, aproximadamente 700 inscritos. Cabe mencionar que Mankiw fue jefe de los asesores económicos presidenciales durante la administración de George W. Bush. Quizás esta última parte de su hoja de vida sea la que más negativamente influya en la percepción que muchos tienen sobre él.
Con un currículo envidiable en su especialidad, no me sorprendió que haya sido capaz de producir un libro tan didáctico que ha sido traducido a más de 25 idiomas y es un best seller mundial y referencia casi obligatoria en la enseñanza de la economía a nivel inicial e intermedio. Pues bien, leyendo su blog me di con la sorpresa de que el famoso walkout ocurrido como protesta en Harvard tuvo lugar en su cátedra de Introductory Economics, donde aproximadamente un 10% -es decir 70 alumnos aproximadamente- se levantaron y -algunos con pancartas en mano- se retiraron en plena clase en señal de disensión. Ahora ya empezaba a encontrar una conexión a todo.
Para contribuir a mi curiosidad, el año 2012 en un viaje a New York, a pesar del frío -despiadado y no común para un limeño promedio- salí a recorrer las calles de la ciudad en busca de referencias conocidas que hicieran valer la pena tamaña inmolación hipotérmica. Uno de los puntos que más llamó mi atención en mi recorrido por el World Trade Center fue la protesta de Occupy Wall Street, que a primera vista me pareció una manifestación hippie libertina del siglo XXI mal ubicada en una zona atestada de banqueros ricos y ejecutivos impasibles. Digo esto pues más que conciencia, los pintorescos manifestantes generaban simpatía y sonrisas entre curiosos y turistas.
Pero regresemos a la razón de este post, al investigar el móvil del walkout ocurrido durante la clase de Mankiw, decidí leer la carta abierta que un grupo de estudiantes de su curso le dirigieron, de la cual traduzco los tres primeros párrafos para mostrar de manera concisa la intención de ésta.
“Hoy día, estamos retirándonos de su clase, Economía 10, con el fin de expresar nuestro descontento con el sesgo inherente en este curso de Introducción a la Economía. Estamos profundamente preocupados por la forma en que esta tendencia afecta a los estudiantes, a la universidad y a nuestra sociedad en general.
Como estudiantes de Harvard, nos matriculamos en Ciencias Económicas 10 con la esperanza de adquirir una amplia base introductoria a la teoría económica que nos ayude en nuestras diversas disciplinas y actividades intelectuales, que van desde Economía, Gobierno, Ciencias Ambientales, Políticas Públicas, y más allá. En cambio, encontramos un curso que se adhiere a una determinada y limitada visión de la Economía que, creemos, perpetúa los sistemas problemáticos e ineficientes de la desigualdad económica en nuestra sociedad hoy en día.
Un estudio académico de la Economía legítima debe incluir una discusión crítica de los beneficios y defectos de los diferentes modelos económicos simplificados. Y dado que su clase no incluye fuentes primarias y rara vez se cuenta con artículos de revistas académicas, tenemos muy poco acceso a aproximaciones alternativas a la Economía. No hay ninguna justificación para la presentación de las teorías económicas de Adam Smith como más fundamentales o básicas que, por ejemplo, las teorías keynesianas“
Más de una vez he expresado disconformidad con docentes que me han tocado en todas las instituciones educativas por las que he tenido la oportunidad de cruzar, sin embargo teniendo una profesión un tanto ajena al tema, como ingeniería empresarial, y después de haber leído todo el libro de Mankiw, lo que menos puedo notar es un sesgo ortodoxo en su pensamiento y, tal como leí en este artículo de David Henderson, la única manera que un estudiante no tenga acceso a distintas aproximaciones de una materia lectiva es que no cuente con acceso ni a bibliotecas ni a la Internet. No he tenido la inmensa suerte de haber estudiado en Harvard ni de haber estado presente en una clase de Greg Mankiw como para afirmar que mi opinión sea totalmente valida sino más bien la de un espectador más que se muestra sumamente interesado por lo ocurrido con el movimiento Occupy Wall Street y, sobre todo, con la economía global, en general.
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Alan Ferrándiz Langley 