¿Interpretaste mal los datos?
“Los datos son concluyentes”, me dijo él, “nuestra proporción de cierre es mucho más alta cuando nuestros clientes nos llaman por teléfono en vez de ir a nuestra página web. Por lo tanto, debes escribir anuncios que hagan que lleven a los clientes al teléfono”.
“Estoy de acuerdo que los datos son concluyentes”, le dije, “y lo que dicen es que necesitas arreglar tu mediocre página web”.
La comunidad de investigación a abrazado una nueva palabra de moda. Ellos se deleitan en demandar que todo sea “basado en evidencia”. Es como escuchar un loro: “Basado en evidencia.” “Basado en evidencia.” “Basado en evidencia.” “Basado en evidencia.”
Por sí solas, estas palabras parecen inofensivas. Después de todo, cada idea nueva está basada en evidencia. Pero el lado altanero y endiablado de esta tendencia hacia la metodología “basada en evidencia” es que esa frase ha llegado a significar “científico, concluyente y, por lo tanto, más allá del debate”.
En otras palabras, si quieres que todo el mundo se calle y se trague tu recomendación, lo único que necesitas es alzar la voz y anunciar que está “basado en evidencia”.
Pienso que aprendieron este truco de los publicistas en línea. (Antes que la brocha ancha de esa aseveración pinte a personas inocentes con una falla que no es la de ellas, permíteme decir que conozco a varios brillantes publicistas en línea que recolectan datos de forma responsable y los examinan desde todas las perspectivas posibles. Ellos están de acuerdo con que los números pueden susurrar cosas opuestas cuando se miran desde ángulos distintos.*)
Nunca he visto a alguien tomar una decisión que no estuviera basada en evidencia.
Así que la cuestión no es si estás basando tus decisiones en evidencia. Por supuesto que lo estás haciendo. La cuestión es si estás interpretando la evidencia de forma correcta.
Yo explico cómo este sesgo cognitivo se ha convertido tan alarmantemente evidente de esta forma: “El intelecto siempre puede encontrar lógica para justificar lo que el corazón ya decidió. Consecuentemente, los datos muchas veces son utilizados en la misma forma en que un borracho utiliza un poste; para apoyarse, no para iluminarse.”
Examinemos los hechos.
HECHO: Los japoneses comen muy poca grasa y sufren menos ataques al corazón que los británicos o los estadounidenses.
HECHO: Los franceses comen mucha grasa y sufren menos ataques al corazón que los británicos o estadounidenses.
HECHO: Los japoneses no toman vino tinto y sufren menos ataques al corazón que los británicos o estadounidenses.
HECHO: Los italianos toman mucho vino tinto y sufren menos ataques al corazón que los británicos o estadounidenses.
HECHO: Los alemanes comen salchichas con cerveza y sufren menos ataques al corazón que los británicos o estadounidenses.
CONCLUSIÓN BASADA EN EVIDENCIA: Come y toma lo que quieras. Es hablar inglés lo que te mata.
La mala interpretación de los hechos es tan vieja como la humanidad. “Post hoc, ergo propter hoc”, es el nombre en latín antiguo para la esta falacia más común de la lógica. Significa: “la segunda cosa siguió a la primera cosa, por lo tanto, la primera cosa causó la segunda cosa.”
Pero la correlación rara vez indica causalidad.
Otra limitación de los hechos es que no te pueden decir qué es lo correcto de hacer. Sólo te pueden decir el resultado de lo que ya hiciste.
¿Estoy en contra de los datos? Claro que no. Los hechos son información y la información es poderosa.
Pero como todas las cosas poderosas, te pueden dañar si los manipulas mal.
Cinco seguros que deberías utilizar cuando estés evaluando hechos.
Pregunta:
- ¿Cuáles son los métodos de recolección de hechos?
- ¿Pueden esos métodos haber influido en los descubrimientos?
- ¿Existe otra forma de ver esos números? (O sea: ¿Están diciendo “lleva a los clientes a los teléfonos” o están diciendo “arregla el sitio web”?)
- ¿Hay alguna posibilidad que las personas que prepararon esta información tengan un sesgo o una agenda?
- Si lo que revelan los hechos es una sorpresa, ¿está esa sorpresa apoyada por indicadores afuera de los hechos?
Has escuchado que dicen que “los números no mienten”. Yo también lo he escuchado. Pero también recuerdo a mi abuelo Roy verme después que un vendedor que citaba hechos se fuera. Me dijo: “Pequeño Roy, nunca lo olvides: los números mienten cuando los mentirosos hacen números.”
Abuelo, han pasado cincuenta años.
Nunca lo olvidé.
Roy H. Williams
* Jeffrey y Bryan Eisenberg, Ryan Deiss, Cedric Yau, Michele Miller, Sarah Klenke, Austin Leonard, Robert Brace, Paul Boomer, (y todos los Magos de la Publicidad).
