4 grandes empresas que demuestran el poder de la visualización de datos

Nov 11, 2021

Hoy en día todos sabemos que no sólo existen las divisas tradicionales. Y ni siquiera estoy hablando de criptomonedas, en realidad, sino de lo que se ha convertido en uno de los activos más valiosos del mundo contemporáneo: la información, los datos. Pero las riquezas y las fortunas no son nada sin saber utilizarlas, y por eso cosas como el manejo de datos se han convertido en una parte tan importante del trabajo en todas las industrias. Y con la visualización de datos, especialmente, empresas de todas partes del mundo han sido capaces de convertirse en protagonistas de sus áreas.

Sin embargo, esto no debería sorprendernos. Como dijo James Haight, de Blue Hill Research: "Las herramientas de visualización de datos entran en ese punto perfecto de nuestra biología. Puede que la mente humana no entienda intuitivamente los modelos estadísticos complejos o cosas como los valores de "R al cuadrado", pero somos bastante hábiles a la hora de detectar patrones en las presentaciones visuales".

Esto es fascinante y crea un montón de posibilidades para que las empresas cambien su forma de presentarse, o incluso la forma de entender cosas que antes no sabían o pensaban de una manera diferente. Así que veamos cómo grandes empresas han utilizado este superpoder para llegar al siguiente nivel.

GE

Cuando se habla de una buena visualización de datos, se suele tener a GE como uno de los principales ejemplos. Desde 2009, este gigante de la industria ha utilizado la visualización de datos como fuente para ser más grande y mejor. En una entrevista con Harvard Business Review de 2013, afirmaron que ha sido un mundo completamente nuevo desde que se puso sobre la mesa esta estrategia, y que ha afectado a todo, desde el storytelling hasta los informes anuales para inversionistas e incluso liderazgo de pensamiento (o thought leadership, en inglés). Esta imagen es una de las primeras que realmente resonó con la gente y llevó su juego de visualización de datos a nuevas alturas.

Una de las primeras visualizaciones de GE

Refinery 29

La compañía global de medios de comunicación centrada en las mujeres jóvenes obtuvo su valor de la visualización de datos de una campaña que reforzaría sus valores como empresa y les permitiría crear una conexión emocional con sus lectores en 2018. En medio del movimiento #MeToo, Refinery 29 descubrió que el 67% de las mujeres en Estados Unidos eran de talla grande. La campaña tomó esa cifra como título y la empresa se centró en utilizar modelos que representaran esta realidad para fundamentar y aterrizar su mensaje.

Campaña de 67% de Refinery 29

Valuenex

Valuenex es todo sobre visualización de datos. Con esto quiero decir que es literalmente su negocio. Fundada en 2006, la empresa ofrece servicios de análisis predictivo y visualización de datos en varios idiomas para "permitir a los clientes encontrar información en lugar de buscarla". Valuenex utiliza modelos de aprendizaje automático y análisis predictivo para llegar a lo que sus clientes quieren ver, en lugar de dedicar horas y horas de trabajo humano a ello.

Visualización de datos de Valuenex

Spotify

Ya hemos hablado de Spotify en este blog. Y lo que Spotify ha creado con la visualización de datos es nada menos que sorprendente. No sólo están aportando valor a sus usuarios con su campaña Wrapped (al presentarles con cifras su comportamiento en la plataforma), sino que han hecho de ella un evento, algo que los oyentes esperan todo el año e incluso intentan amañar con sus comportamientos de escucha en los últimos meses, de modo que las visualizaciones sean compartibles y geniales, en lugar de los placeres culpables que han reproducido durante todo el año. Esto, por supuesto, se traduce en más streams y más interacción con la plataforma, y ganan ventaja sobre sus competidores porque los usuarios no quieren quedarse fuera de esta tradición anual.

Spotify Wrapped

Así que, volviendo a lo que decía Haight, si como humanos somos capaces de interactuar más fácilmente con estos elementos visuales, si es realmente nuestro punto perfecto de comprensión, entonces deberíamos ser capaces de crearlos con esa misma facilidad, ¿no estarían de acuerdo?