¿Afecta la estructura organizacional al Dato?

La experiencia de todo analista digital puede estar influenciada por múltiples factores, por ejemplo,
  • el tipo de web a gestionar (si se trata de un e-commerce o es un medio de contenidos o quizás un site de juegos o una web que da servicio al ciudadano por pertenecer a una institución pública, ...), 
  • el equipo de compañeros de trabajo
  • etc... 
Sin embargo y bajo mi punto de vista, existe una variable verdaderamente significativa en el desarrollo del trabajo con el dato: el tamaño de la organización.

No es lo mismo trabajar para un pequeño e-commerce donde todos los datos están recogidos en Google Analytics (u otra herramienta de medición), que para uno intermedio que dispone de fuentes externas de información que han de integrarse con los datos de medición para adquirir la foto completa del negocio, a trabajar en una organización con una compleja estructura.

Está claro que una gran organización ha de ordenarse de alguna manera, y eso se consigue mediante la definición de divisiones, áreas, equipos de trabajo, ... con el fin de organizarse mejor a la hora de acometer las rutinas y tareas diarias. Es un orden necesario que evita el caos: el hecho de que los roles estén bien definidos es clave para que cada persona conozca su misión dentro de la organización.


El problema de este tipo de ordenación es que genera procesos verticales que hacen más difícil adquirir una visión de la empresa a nivel de dato. La verticalidad y la rutina diaria de las tareas favorecen el aislamiento, la no colaboración entre los distintos equipos y la pérdida de esa visión general.

Este hecho choca frontalmente con la idea de que el dato digital es una competencia transversal

Un analista digital en este tipo de organizaciones, se puede encontrar con las siguientes situaciones:
  • Por ejemplo, si tiene que acometer una tarea que afecte a cada una de las verticales, le va a ser costoso cumplir su objetivo porque cada equipo va a querer hacerse responsable únicamente de su parte. La consecución de este tipo de tareas se complica en casos de que no exista una figura que vele por la visión global.
  • También es habitual que un analista requiera hacer implementaciones técnicas adicionales para enriquecer la información que por defecto se recogen en la herramienta de medición y de esa forma, aportar un mayor contexto y favorecer el análisis de los datos. En este caso serían los equipo correspondientes los que lo impulsarían el desarrollo sin ser conscientes de que son datos relevantes para toda la organización.
  • Lo mismo sucede en cuestiones de Reporting: las distintas verticales solicitan datos de sus islas para defender sus responsabilidades y competencias sin embargo, en términos de datos digitales, es fundamental que adquieran un mayor contexto ya que sus datos pueden venir influidos por otros que no están teniendo en cuenta. Por ejemplo, un equipo responsable del rendimiento de una funcionalidad (como puede ser un proceso de contratación), debería estar al tanto de cómo está funcionando la web a nivel de captación, ya que la bajada o subida en el número de formalizaciones puede venir causado no por una mala definición o errores en el proceso, sino porque se activen determinadas campañas o se logre captar tráfico de distinta calidad.


Existe una ley, la "Ley de Conway" que dice lo siguiente:

La estructura afecta de manera indirecta a distintas disciplinas, entre ellas al DATO


Voy a poner un ejemplo:

Imaginaos una organización con una gran estructura que vende y ofrece servicios por internet.

(1) Supongamos que la estructura la conforman dos equipos: un equipo responsable de la parte "no logada", y otro equipo de la parte "logada".

(2) A nivel de navegación sucede lo siguiente:

- un usuario nuevo aterriza en la web accediendo a la parte "no logada" y puede hacerse o no cliente. Si se hace cliente, entonces podrá acceder a la parte "logada".

- También puede suceder que aterrice en la web un usuario ya cliente que accede directamente a la parte "logada" pero que también, pueda navegar por la parte "no logada" manteniendo su registro.

Si os dais cuenta, el párrafo (1) hace referencia a la estructura de la organización mientras que el (2) analiza la navegación del usuario.

En el momento de definir la estructura de vistas en Google Analytics, ¿qué criterio de los dos consideraríais más adecuado? Es lógico crear una "Vista Global" que recoja todos los datos pero... en el momento de crear unas vistas más concretas, ¿generaríais una vista siguiendo el criterio de los equipos de la organización (parte "logada" - parte "no logada") o el criterio de negocio (cliente - no cliente)?

La respuesta a esta pregunta nos la tenemos que dar a nosotros mismo cuando nos cuestionamos cómo vamos a analizar el dato. Preguntarnos desde el punto de negocio qué es lo que realmente interesa conocer, es vital. 


¿La compañía ha de impactarles mediante acciones de igual o distinta naturaleza? ¿el comportamiento navegacional diverge o es parecido? Estas son las preguntas que nos debemos hacer para que la estructura de la organización no nos haga perder la perspectiva del negocio.

Sin duda, es uno de los muchos retos a los que todo Analista Digital debe enfrentarse.

En fin, espero que esta reflexión os haya gustado y ayude en vuestro día a día 😀😀😀😀

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