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Drill 07

Elegir la métrica antes de mirar

Hay tres números que podrían medir esto. ¿Cuál miro?

Cómo escoger con qué se mide algo antes de ver cuál salió mejor.

Cuándo se saca

Antes de un lanzamiento, un test o un tablero nuevo, cuando todavía nadie sabe qué número va a quedar bien parado.

Cómo se usa

Actividadlo que la gente haceResultadolo que lograValorlo que le queda al negociose mueve rápido, dice pocose mueve lento, dice mucho
Hay tres números que podrían medir esto. ¿Cuál miro?
  1. Escribe qué tiene que pasar en el negocio si esto funciona, en una frase y sin nombrar ninguna métrica.
  2. Ordena las candidatas en una escalera: actividad (lo que la gente hace), resultado (lo que logra) y valor (lo que le queda al negocio). Las de abajo reaccionan rápido; las de arriba tardan, pero son las que importan.
  3. Elige una principal y como máximo dos de control, y déjalas escritas antes de ver los datos. Las de control avisan si se ganó en la principal rompiendo otra cosa.

Una métrica elegida antes es una decisión. Elegida después, es una defensa.

Una escena típica

Escena ilustrativa, sin datos de un caso real.

Escena típica en un equipo de producto.

Lo que se veíaUn cambio de diseño sube los clics de forma clara y el equipo lo presenta como un éxito.

Lo que eraNadie había definido antes con qué se medía. Las compras, que eran lo que el cambio buscaba mover, casi no se movieron.

En qué terminóLa conversación dejó de ser si el cambio ganó y pasó a ser qué se quería lograr. Con eso claro, la conclusión fue otra.

Dónde se cae la gente

Elegir la métrica después de ver los resultados. Con varios números sobre la mesa siempre hay uno que sube, y la tentación es declarar que ese era el importante.

Fuego rápido

4 preguntas sobre esto mismo. Si fallas una, la línea de abajo dice por qué.

    Dónde se pone a prueba

    Saber el método no es la habilidad. Estos challenges no te dicen cuál usar, y ese es justamente el ejercicio.

    Quién lo revisa

    Foto de Rodrigo Urrea
    INS-01

    Rodrigo Urrea

    Analítica · Forecasting · Productos digitales

    • 14 años
    • Chile · Alemania · EE.UU.
    • Varias industrias
    • Forecasting
    • Productos digitales
    • MSc Business Analytics
    • AI-ready

    Catorce años en analítica, en Chile, Alemania y para compañías en Estados Unidos.

    Empecé en consumo masivo y bebidas, donde los pedidos llegaban con apuro y sin contexto. Después forecasting, productos digitales, y empresas sin equipo de datos que necesitaban una respuesta usable el lunes y no el mejor modelo posible. Un MSc en Business Analytics en el camino. Trabajé en varias industrias, y el patrón se repite en todas: el problema casi nunca es la técnica o la herramienta.

    Hoy trabajo en construir capacidades AI-ready para tareas de analítica: qué parte del trabajo conviene automatizar y qué parte sigue siendo criterio. La segunda es más grande de lo que parece.

    Los 21 challenges salen de pedidos que me hicieron a mí.

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