Un Marketero sabio se preguntará qué sesgos pueden aplicar antes de tomar una decisión de negocio importante. En efecto, varias personas intervienen en un proceso de Marketing – entre ellas Consumidor, Vendedor, Analista, Marketero mismo – y cada una puede traer sus propios sesgos. Una visita a Wikipedia para explorar sesgos concluye con una lista de más de 100, suficiente para marearse y tirar la toalla… Una estructura es requerida. Varias propuestas de agrupación de sesgos son muy útiles, pero enfocadas en un solo grupo de interés o fuente de sesgo:

Consumidores
Paul Dolan propone una clasificación de sesgos en 9 grupos, recordada con la palabra mnemotécnica MINDSPACE. Me parece idónea para reflexionar sobre los sesgos del consumidor, pero no tanto sobre los sesgos de un Usuario de Negocio con el Marketero.
Usuarios de Negocio
Otros sesgos particularmente difíciles de identificar para el Marketero son sus propios sesgos. Tienen que ver con el Usuario de Negocio como individuo y como parte de un equipo. Para este tipo de sesgo recomiendo la clasificación en 5 grupos por McKinsey.
Modelos Analíticos
El Marketero moderno soporta su decisión con data a través de modelos predictivos cada vez más complejos y menos transparentes. La data puede incluir sesgos de decisiones humanas pasadas (ej. Reclutamiento de hombres para ciertas posiciones), la selección de la data por el Analista para entrenar los modelos también puede influenciar (ej. Incluir mayor volumen de data de un segmento de mercado particular por disponibilidad en vez de representatividad) y el modelamiento (ej. La función por optimizar) igualmente afecta.

Integrar estas 3 propuestas de estructura de sesgos (Consumidor, Usuario de Negocio, Máquina) me parece adecuado y muy útil para el Marketero analítico, pues cada grupo de interés requiere una atención particular. Los sesgos del Consumidor son relativamente fáciles de anticipar y gestionar con conocimiento en ciencia del comportamiento o psicología. En contraste, los sesgos de Usuarios de Negocio (propios del Marketero y de sus colegas) son mucho más difíciles de mitigar, por lo cual se recomienda un diseño organizacional y de procesos a prueba de sesgo. Los sesgos de modelos analíticos pueden ser identificados y en muchos casos mitigados aplicando las buenas prácticas de la ciencia de datos.

Espero que esta nueva visión integrada y estructurada de los sesgos les sea útil y práctica para sus futuras decisiones de Marketing. Para una ilustración novedosa de su uso en Pricing, les recomiendo esta ilustración

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