Esencia
- Un enfoque costoso. Las decisiones son caras.
- Investigación útil. Los estudios tradicionales del comportamiento humano pueden resultar útiles.
- Expectativas irrealistas. Prometemos demasiado la perfección cuando la perfección no siempre es necesaria.
Las decisiones son caras
Según una investigación reciente de McKinsey & Company, los directivos dedican casi el 40% de su tiempo a tomar decisiones. Al descifrar los resultados de una encuesta realizada a 1.200 líderes empresariales globales, la toma de decisiones ineficaz le cuesta a la empresa Fortune 500 promedio 250 millones de dólares en salarios perdidos anualmente. Si a esto le sumamos los resultados de la fatiga por tomar decisiones, un fenómeno real que afecta tanto a la calidad de las decisiones como a la salud de quienes las toman, queda claro que las mejoras en el proceso de toma de decisiones deben tener beneficios mensurables e inmediatos.
En esta era profundamente arraigada en la era de la información, donde los datos son accesibles universalmente y sin esfuerzo y la inteligencia humana se ve enormemente aumentada por la inteligencia artificial, ¿por qué tomar buenas decisiones parece, en algunos casos, un desafío aún mayor? Veamos la toma de decisiones basada en datos.
Toma de decisiones basada en datos: demasiados datos para tomar buenas decisiones
La sabiduría convencional sugiere que un mayor acceso a más datos debería ser de gran ayuda para este esfuerzo. Según estimaciones fiables, cada día se generan 328,77 millones de terabytes de datos. ¡Durante más de una década, año tras año, la generación de datos se ha medido en zettabytes! No sé ustedes, pero para mí el prefijo «zetta-» significa que nos estamos quedando sin formas de describir números grandes. (En el momento de escribir este artículo, «millones» todavía era una medida ficticia, pero eso puede cambiar en el momento de la publicación). Hemos llegado a un punto en el que la cantidad y el alcance de nuestra recopilación de datos es casi inimaginable.
Artículo relacionado: Los fundamentos de la alfabetización de datos en la toma de decisiones empresariales
¿Por qué todos estos datos no son más útiles en la toma de decisiones?
En muchos casos, el gran volumen de datos erosiona la confianza de quien toma las decisiones. ¿Cómo podemos saber con certeza si hemos analizado suficiente investigación, identificado los recursos más confiables y ponderado esos aportes adecuadamente? ¿Cómo podemos estar seguros de haber evitado ejemplos extraños o anomalías que conduzcan a una conclusión equivocada? Incluso si la decisión final no fuera mala, ¿cuánto mejor podría haber sido con más investigación, más recursos y más evaluación?
Investigación tradicional sobre la toma de decisiones.
Las investigaciones tradicionales sobre la toma de decisiones, como la de Daniel Kahneman y Amos Tversky en los años 1970, pueden proporcionar algunas pistas. Su teoría de las perspectivas describe el sesgo de aversión a las pérdidas, lo que sugiere que las personas sienten el impacto negativo de las pérdidas con más fuerza que el impacto positivo de las ganancias. Pensadores como Barry Schwartz han aplicado esto al comportamiento del consumidor. La marca es una de las pocas racionalizaciones de marketing, entre cientos. Más opciones aumentan la probabilidad de una elección subóptima.
Opciones demasiado mayo
La mente humana, ante una sola opción, reaccionará con estrés y escepticismo; Piensa en la última vez que viste una sola lechuga en la sección de productos agrícolas del supermercado, probablemente pensaste que algo andaba mal y la dejaste allí. humilde Si se nos presentan varias opciones, este estrés se alivia y se crean emociones positivas, permitiendo la autonomía de elección.
Sin embargo, a medida que las opciones crecen hasta alcanzar un gran número, aumentan las posibilidades de una decisión perfecta (la pérdida comparativa). Sentimos la pérdida potencial con más fuerza que la ganancia potencial y la confianza en la elección disminuye.
Más allá de la experiencia del cliente, esta es la causa fundamental de la parálisis de decisiones, las iniciativas corporativas abandonadas, la innovación reprimida, muy pocas conversiones de 2 puntos en la NFL y otras formas de FOMO (miedo a perderse algo). Es un prejuicio humano común del que la mayoría de nosotros somos conscientes hasta cierto punto.
‘Satisfactorios’
El psicólogo y economista ganador del Premio Nobel Herbert A. Simon acuñó el término «satisfactorios» para describir a las personas que son capaces de prosperar gracias a oportunidades que son «suficientemente buenas» pero no óptimas (confundió las palabras «satisfecho» y «suficiente» para demostrar su Habilidad de nivel Nobel). Los satisfactores son personas aparentemente más saludables y felices que pueden tomar decisiones efectivas y seguir con sus vidas, pero no leo ninguna herramienta de inteligencia empresarial (BI), motores de búsqueda o IA conversacional para crear las decisiones correctas que se anuncian.
Atajos de pensamiento
En cambio, afirmamos buscar opciones óptimas, pero el cerebro humano está programado para crear atajos de pensamiento, o heurísticas, para reducir las opciones y agilizar el proceso de toma de decisiones. Esto sucede de manera inconsciente, y una de las razones es que algunos tomadores de decisiones, que afirman estar basados en datos, en realidad están seleccionando datos para respaldar sus suposiciones, agendas o sesgos personales. El viejo dicho «no dejes que tus datos se interpongan en tus conclusiones» está en juego, incluso en una cultura de toma de decisiones supuestamente basada en datos.
Artículo relacionado: Estrategias basadas en datos: cómo superar los desafíos de los datos en las empresas
La experiencia del cliente y la estrategia de marketing se ven afectadas por la promesa de perfección.
Como especialistas en marketing, estamos muy interesados en predecir las preferencias de los consumidores mejor que nuestra competencia y estamos dispuestos a pagar.
Buscando lo familiar
Según Forrester, «el 25% de las organizaciones utiliza 10 o más plataformas de BI, el 61% de las organizaciones utiliza cuatro o más y el 86% de las organizaciones utiliza dos o más». A pesar de las mejores intenciones de fortalecer estas plataformas, las promesas de hacerlo rara vez se cumplen y las opciones a utilizar generalmente están sujetas a una preferencia basada en la conveniencia del usuario: un sesgo hacia lo familiar.
Buscando una experiencia fluida
Los consumidores también buscan satisfacción y certeza y una experiencia fluida que culmine en la elección perfecta. Para lograrlo, dependen en gran medida del recorrido del cliente que les asignamos y de las opciones de búsqueda que les ofrecemos, en cada vez más máquinas. La IA de creación es, por diseño, un consenso de decisiones previas que pueden implicar una optimización inexistente.
En ambos lados de la transacción, buscamos atajos hacia la perfección en la toma de decisiones basada en datos.
A veces eso es suficiente
Creo que llegaremos a un lugar donde nuestras expectativas estén equilibradas, la toma de decisiones basada en datos se mantenga en un estándar razonable y las experiencias de los clientes se brinden sin promesas irrazonables. En definitiva, aprenderemos la belleza de la «satisfacción». Hasta entonces, el viaje hasta el fondo del embudo puede ser un poco difícil para todos.
Descubra cómo puede unirse a nuestra comunidad de colaboradores.
