Ciencia de Datos y Design Thinking generando soluciones innovadoras y centradas en el usuario.
- Categorías BIG DATA, Design Thinking, Management
- Fecha 28/06/2023
La Ciencia de Datos y el Design Thinking o Pensamiento de diseño son dos disciplinas poderosas que, cuando se combinan, pueden generar resultados de alto impacto y agregar un valor excepcional a las organizaciones.
Esta combinación en las organizaciones, de la Ciencia de Datos y el Design Thinking puede ser altamente beneficiosa para obtener resultados de alto impacto y agregar el máximo valor posible. Ambas disciplinas abordan problemas desde perspectivas complementarias y se enfocan en comprender las necesidades y oportunidades del negocio, así como en resolver problemas de manera creativa y centrada en las personas.
Cuando unimos la analítica de la Ciencia de Datos con el enfoque centrado en las personas del Design Thinking, se produce una sinergia única.
El Design Thinking proporciona herramientas y técnicas para la innovación y la resolución de problemas, comenzando con las personas en lugar de enfocarse únicamente en la tecnología o el mercado.
Dentro del proceso iterativo del Design Thinking, se pueden aplicar técnicas que reorienten los esfuerzos de la Ciencia de Datos hacia preguntas más significativas y relevantes.
Esto implica una interacción cooperativa entre los científicos de datos y las áreas de negocio, trabajando de forma rápida y creativa para identificar y ejecutar las decisiones y acciones necesarias.
La combinación de ambas disciplinas ha demostrado ser exitosa en varios casos.
Caso 1:
En el sector de servicios financieros, se utilizó el Design Thinking para comprender el comportamiento de un segmento particular de clientes y se construyó una herramienta propia de análisis de datos para explorar conjuntos de datos multivariantes. Esto permitió generar hipótesis y guiar el pensamiento durante los ciclos de entrevistas, proporcionando una visión más completa y perspicaz.
Caso 2:
Se aplicó el Design Thinking para diseñar un panel de control que presentara datos complejos de forma simple para un ejecutivo de negocios. Mediante prototipos rápidos y la iteración con el cliente, se logró desarrollar una solución útil en cuestión de semanas, en lugar de meses, acelerando el proceso y asegurando la entrega de un panel de control funcional desde el principio.
Importancia de tener una comprensión profunda del negocio.
El conocimiento de negocio no siempre está estructurado y puede encontrarse disperso en diferentes áreas de la organización. Es necesario fomentar la colaboración y la curiosidad a todos los niveles para descubrir y apropiar este entendimiento, identificando los problemas más relevantes en los que la potencia analítica debe centrarse. Aquí es donde el Design Thinking puede desempeñar un papel crucial al involucrar a diferentes partes interesadas y utilizar técnicas de descubrimiento de necesidades para comprender mejor el contexto empresarial y las demandas de los clientes.
Importancia de combinar el análisis predictivo de la Ciencia de Datos con la perspectiva del contexto.
No solo se trata de responder al “qué” mediante el análisis de datos, sino también al “por qué” al comprender el contexto en el que se generan esos datos. El Design Thinking aporta un enfoque centrado en las personas, lo que implica comprender las motivaciones, comportamientos y necesidades de los usuarios finales. Al combinar el análisis de datos con este enfoque centrado en las personas, se puede obtener una comprensión más completa y generar soluciones más efectivas.
¿Por qué aplicar este doble enfoque Design Thinking con Ciencia de Datos?
Reto: Imaginemos una empresa de comercio electrónico que desea mejorar la experiencia de compra de sus clientes y aumentar las ventas.
Aplicaríamos el enfoque del Design Thinking junto con la Ciencia de Datos para abordar este desafío.
- Empatizar:
Comenzamos por comprender las necesidades y motivaciones de los clientes. Realizamos entrevistas, encuestas y análisis de datos de comportamiento de compra para obtener información sobre las frustraciones, deseos y preferencias de los clientes al utilizar la plataforma de comercio electrónico.
- Definir el problema:
Basándonos en la información recopilada, identificamos el problema principal, como la dificultad de los clientes para encontrar productos relevantes o la falta de información detallada sobre los productos. Por ejemplo, descubrimos que muchos clientes abandonan el proceso de compra debido a la falta de recomendaciones personalizadas.
- Idear soluciones:
Generamos ideas creativas para abordar el problema identificado. Aquí es donde entra en juego la Ciencia de Datos. Utilizamos técnicas de análisis de datos para comprender los patrones de compra de los clientes y desarrollar algoritmos de recomendación personalizados. También exploramos la posibilidad de implementar chatbots o asistentes virtuales para brindar soporte y resolver consultas de los clientes en tiempo real.
Prototipar:
Creamos prototipos de las soluciones propuestas. Por ejemplo, diseñamos una interfaz interactiva que muestra recomendaciones personalizadas en función del historial de compras de cada cliente. También desarrollamos un chatbot para proporcionar respuestas rápidas y precisas a las consultas de los clientes.
- Probar y obtener feedback:
Realizamos pruebas piloto con un grupo de clientes para evaluar la efectividad de las soluciones propuestas. Recopilamos comentarios y datos de uso para iterar y mejorar aún más las soluciones.
- Implementar y evaluar:
Una vez que las soluciones han sido refinadas, las implementamos en la plataforma de comercio electrónico. Seguimos monitoreando y evaluando los resultados para medir su impacto en las ventas, la satisfacción del cliente y otros indicadores clave.
Este ejemplo ilustra cómo la combinación de Ciencia de Datos y Design Thinking puede generar soluciones innovadoras y centradas en el usuario.
Al comprender las necesidades de los clientes y utilizar técnicas de análisis de datos, la empresa puede ofrecer recomendaciones personalizadas que mejoran la experiencia de compra y aumentan las ventas.
Además, para mejorar la comunicación y hacer el discurso más accesible, es importante utilizar un lenguaje claro y evitar tecnicismos innecesarios. También se pueden agregar ejemplos y metáforas para ilustrar conceptos complejos de manera más comprensible. La narración de historias y la presentación de casos prácticos como el mencionado anteriormente también ayudan a captar el interés del lector y a mostrar la aplicabilidad de las ideas presentadas.
Recuerda que la clave para optimizar el contenido y hacerlo más comunicativo es encontrar el equilibrio entre la profundidad de los conceptos y la claridad en la transmisión de la información.
Etiqueta:Ciencia de datos, design thinking