Descubra información oculta en sus datos: pregúntese “por qué” una y otra vez

Nota: Este artículo fue publicado por primera vez en ComputerWorld.

Todos presenciamos la curiosidad de un niño pequeño cuando no podía dejar de preguntar “por qué”. Pero ¿no se pusieron a pensar que, en el mundo de los negocios, uno siempre debería ser ese niño? Eso se debe a que las personas (sean estas niños, periodistas, científicos, administradores o analistas de datos) no consiguen el éxito con solo preguntarse el “qué”.

Supongamos que las ventas bajaron, los costos son altos y los recursos están infrautilizados. Situaciones muy comunes, ¿no? Lo fácil es poder identificar estos problemas. Lo difícil y, a la vez, fundamental es llegar a la raíz del problema para poder tomar medidas.

¿Cómo puede lograrlo? Preguntándose “por qué” una y otra vez.

Es muy probable que ya conozca la técnica denominada “los 5 porqués”. La creó Sakichi Toyoda, el fundador de Toyota Motors, conocido en Japón como el “rey de los inventores japoneses”.

En pocas palabras, se debe preguntar el “porqué” de un problema que haya identificado y continuar haciéndolo por cada respuesta o explicación. El objetivo principal de la técnica es determinar la raíz de un defecto para poder solucionarlo.

Para su perjuicio, muchos negocios no recurren a este proceso. Muchos trabajan con dashboards e informes. Son muy buenos a la hora de contestar el “qué”. Pero ¿qué sucede si necesita saber más sobre los datos que se están presentando? Para aplicar la técnica de “los 5 porqués”, debe ser capaz de explorar los datos más allá de los límites del dashboard. De esta manera, puede contestar preguntas inesperadas.

Dicho de otro modo, los dashboards deben ser el principio, no el final.

Veamos un ejemplo. Suponga que trabaja para una gran cadena y dispone de un hermoso dashboard con las cifras de ventas y beneficios. Como puede ver en el gráfico a continuación, el gráfico de barras contesta la siguiente pregunta: ¿cuál es el rendimiento de las ventas y los beneficios en nuestras categorías principales? Se pone de manifiesto un problema: como puede ver, la categoría “Mobiliario” está lejos de su objetivo de beneficios.

¿Qué debemos hacer? Debemos preguntarnos el porqué.

Podemos filtrar diferentes regiones o hacer clic en una categoría para mostrar los datos con mayor detalle en el mapa y en el gráfico de líneas de la parte inferior:

A pesar de que esto nos proporciona más información, como se ve arriba, no contesta la pregunta “¿Por qué los beneficios de la categoría Mobiliario son bajos?”. Y eso ilustra un punto clave: es posible comenzar a investigar una pregunta mediante la exploración más profunda y el filtrado. Aun así, con esos pasos, solo logramos obtener vistas que contestan la misma pregunta. Solo llegaremos a la raíz si jugamos con los datos del dashboard de manera directa, más allá de los límites de los filtros y las interacciones.

Apliquemos un nuevo formato a los datos para dar respuesta a nuestras preguntas. Por ejemplo, podríamos analizar las ventas y los beneficios de los diversos tipos de mobiliario que vendemos:

Esto revela que las mesas son las que nos están haciendo perder dinero. Así que preguntamos por qué nuevamente.

Quizás debamos investigar las ventas y los beneficios según los fabricantes de mesas:

Al hacerlo, nos damos cuenta de que solo dos son rentables. ¿Por qué tantos fabricantes nos están haciendo perder dinero? Volvemos a dar formato a los datos para ver si podemos encontrar la respuesta.

Podemos ver las ventas de estos fabricantes detalladamente y, luego, analizar los diferentes modos de envío. No surge nada. A continuación, lo organizamos por segmento de cliente. Lo mismo. Debemos seguir buscando para encontrar el porqué.

Cuando estudiamos los descuentos, nos damos cuenta de que los encargados de ventas están aplicando descuentos drásticos a las mesas, lo que reduce considerablemente nuestros márgenes de beneficio.

Observe esto. Cuando ofrecemos descuentos, tenemos pérdidas. Hemos llegado a la raíz del problema. Preguntarnos el porqué de manera reiterada nos llevó a una acción (revisar nuestra estrategia de descuentos). Esto nos ayudará a solucionar el problema original ilustrado en nuestro dashboard (la falta de beneficios en la categoría de mobiliario).

Esta técnica puede repercutir verdaderamente en el balance, como se puede ver en este ejemplo de ventas de mesas poco rentables. También contamos con un ejemplo de la vida real, cortesía de Aer Lingus. Jonathan Capper, administrador de planeamiento de producción en Aer Lingus, utilizó este tipo de análisis investigativo de datos para optimizar su trabajo: proporcionar el mejor costo por pasaje para los pasajeros de Aer Lingus.

Lo interesante, dice Jonathan, fue que las personas pensaban que la empresa estaba teniendo un buen rendimiento, hasta que descubrieron un enorme costo negativo. Luego, llegaron oleadas de porqués. Mediante la exploración visual de los datos, Jonathan siguió la cadena de porqués en busca de un promedio mensual, un promedio diario y así sucesivamente.

“En dos días, literalmente rediseñé todas las instrucciones, las envié a la gente y continuamos a partir de allí. Como resultado, se produjo una diferencia significativa en términos económicos”, comentó.

Este tipo de descubrimientos solo se puede realizar cuando exploramos los datos en profundidad, al mismo tiempo que nos preguntamos “por qué” una y otra vez. De hecho, al preguntarse “por qué”, ese niño logró convertirse en un héroe del análisis de datos.