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Por las redes sociales circula una frase an\u00f3nima que dice que \u201clos datos no son solo n\u00fameros, son el reflejo de tus decisiones\u201d. Esta frase viene a cuento de lo siguiente. Cuando una m\u00e9trica se convierte en un objetivo, deja de ser una buena m\u00e9trica. Es lo que se conoce como la ley de Goodhart, e implica que la gente manipula ese instrumento de medida, a veces de forma deliberada, a veces sin querer. Pero el resultado es que las decisiones que se toman sobre esa m\u00e9trica corrompida acaban alej\u00e1ndose de lo que realmente importaba. As\u00ed es que si se manipula el instrumento de medida, deliberada o accidentalmente, lo que muestran los datos no es la realidad, sino el reflejo de esa manipulaci\u00f3n. Es como hacerse trampas al solitario. Alex Schultz<\/strong><\/span>, director de marketing y responsable de anal\u00edtica de Meta, lleva a\u00f1os lidiando con este problema en la mayor empresa de datos del mundo. Su diagn\u00f3stico, por eso, empieza con una distinci\u00f3n que parece obvia pero que casi nadie aplica: un objetivo no es una m\u00e9trica.<\/p>\n Schultz parte de una premisa que el marketing suele olvidar. El crecimiento de la empresa es bueno. El marketing impulsa ese crecimiento. Y el marketing personalizado lo impulsa m\u00e1s que cualquier otra forma de marketing. \u00bfPor qu\u00e9? Pues porque el marketing conecta a las personas con bienes y servicios que no encontrar\u00edan por s\u00ed solas. Ese es el motor que est\u00e1 detr\u00e1s del crecimiento de las empresas. Esas empresas crean empleo; ese empleo financia las vidas de la gente; esos empleados pagan impuestos; esos impuestos financian carreteras, ambulancias, servicios p\u00fablicos. Este es nuestro sistema econ\u00f3mico fundamental. Por supuesto, no es perfecto, pero aun as\u00ed merece la pena recordar que el crecimiento es bueno y que el marketing es lo que lo impulsa.<\/p>\n El problema empieza cuando se confunde el objetivo de una empresa con la m\u00e9trica para medir sus resultados. Schultz pone el ejemplo de Facebook. El objetivo que ten\u00eda la compa\u00f1\u00eda era conectar al mundo a trav\u00e9s de sus servicios. La m\u00e9trica que se utiliz\u00f3 para medir si se alcanzaba el objetivo o no era el n\u00famero mensual de usuarios activos. Pero esa m\u00e9trica ten\u00eda un defecto: se med\u00eda desde el servidor. \u00bfPor qu\u00e9 era un problema? Pues porque cuando las aplicaciones de los m\u00f3viles empezaron a llamar al servidor para precargar el feed de noticias, el sistema contaba eso como un usuario activo. El usuario no hab\u00eda hecho nada, no hab\u00eda abierto la aplicaci\u00f3n. Pero el sistema lo contaba como si en efecto lo hubiera hecho. As\u00ed es que hay una brecha entre el objetivo y la m\u00e9trica. Siempre la hay.<\/p>\n Un buen objetivo funciona como una estrella polar. Conectar al mundo. Que todo el mundo se sienta en casa est\u00e9 donde est\u00e9, en el caso de Airbnb. Ese objetivo tiene que implicar renuncias. Si no duele, no es prioritario. En Facebook, el departamento de ventas quer\u00eda hacer lo que hac\u00eda MySpace: que Hulk destrozara la pantalla de inicio para promocionar una pel\u00edcula de Marvel. Eso daba mucho dinero, pero iba contra el objetivo de conectar al mundo. Es cierto que hubo momentos en que la empresa necesitaba ese dinero. Pero la segunda prioridad, por tentadora que sea, no puede tragarse a la primera. Tu mayor amenaza no es tu d\u00e9cima prioridad. Es tu segunda prioridad.<\/p>\n Una vez que tienes el objetivo y la m\u00e9trica, llega la ley de Goodhart como un tren. Schultz cuenta el caso de eBay. All\u00ed cambiaron la m\u00e9trica de usuarios registrados a usuarios registrados activados. Aquello supon\u00eda un avance, pero dio lugar a la aparici\u00f3n de incentivos perversos en el programa de afiliaci\u00f3n. Los afiliados animaban a la gente a pujar en subastas para que contaran como usuarios activados y luego los compradores ganaban la subasta y no pagaban. As\u00ed es que la m\u00e9trica se manipulaba sin que nadie lo hubiera dise\u00f1ado as\u00ed. Los resultados fueron el reflejo de las decisiones que se tomaron. As\u00ed es que hace falta poner algo para detectar los errores que no se ven.<\/p>\n Esto lleva a Schultz a abordar algo que considera esencial: la medici\u00f3n de incrementalidad. Su filosof\u00eda vital y profesional cabe en una frase: quiero que importe que yo haya aparecido. Quiero que algo sea diferente porque hice mi trabajo. En marketing digital, lo habitual es decir que alguien hizo clic en un anuncio, compr\u00f3 un producto y por tanto el clic gener\u00f3 la compra. Pero eso es malinterpretar el embudo de marketing. Cuando alguien busca WhatsApp en Google y compra un anuncio para que se lo instale, detr\u00e1s de esa b\u00fasqueda hay cientos de millones de d\u00f3lares gastados en visibilidad. As\u00ed es que no se puede atribuir todo el m\u00e9rito al \u00faltimo clic.<\/p>\n Schultz lo demostr\u00f3 de forma radical. Cuando Meta tuvo que realizar despidos, el departamento de finanzas pregunt\u00f3 qu\u00e9 impacto ten\u00eda el marketing. Entonces, Zuckerberg quiso apagar todo el marketing en el mundo entero para demostrarlo. Pero como su equipo le dijo que aquello era infantil, lo apagaron solo en India para Facebook. El resultado fue que Facebook dej\u00f3 de crecer all\u00ed. De esta forma se demostr\u00f3 que el marketing importaba de verdad. Por eso, la pregunta que todo equipo de marketing debe poder responder ante su consejo de administraci\u00f3n es: \u00bfqu\u00e9 habr\u00eda cambiado si no hubi\u00e9ramos hecho marketing? Si se necesita un cient\u00edfico de datos y un microscopio para saber si se tuvo impacto, es que no se tuvo.<\/p>\n Schultz describe una jerarqu\u00eda de medici\u00f3n. En la cima, los tests de control aleatorio: se expone a un grupo al anuncio, a otro no, y se mide la diferencia. Es el est\u00e1ndar de oro. Si no puedes hacerlo, entonces se utilizan los mercados emparejados: se toman dos regiones equivalentes, se hacen promociones en una, pero no en la otra. Si tampoco se puede, entonces enciendes y apagas la campa\u00f1a y observas qu\u00e9 pasa. Solo en \u00faltimo recurso recurres a la atribuci\u00f3n por clic.<\/p>\n Pero advierte de los peligros del P-hacking: parar el experimento el d\u00eda que sale verde, descartar 19 tests negativos y quedarte con el positivo, cambiar la m\u00e9trica a mitad del experimento, bajar el umbral de confianza. Hay que establecer la hip\u00f3tesis antes de empezar.<\/p>\n La ley de Goodhart sigue vigente. Cuando una m\u00e9trica se convierte en un objetivo, deja de ser una buena m\u00e9trica. Pero si se construye una cultura donde el equipo se pregunta cada d\u00eda qu\u00e9 impacto real tuvo, esa cultura compensa y permite superar todo lo dem\u00e1s.<\/p>\nEl papel del marketing en el crecimiento empresarial<\/h3>\n
Cuando la m\u00e9trica deja de representar el objetivo<\/h3>\n
La importancia de una \u201cestrella polar\u201d<\/h3>\n
Incentivos perversos y manipulaci\u00f3n de m\u00e9tricas<\/h3>\n
La medici\u00f3n de incrementalidad<\/h3>\n
El experimento de Meta en India<\/h3>\n
C\u00f3mo medir correctamente el impacto del marketing<\/h3>\n
Los riesgos del P-hacking y la cultura de la medici\u00f3n<\/h3>\n