4 formas responsables de comunicar datos

De todas las herramientas de persuasión que los especialistas en marketing de contenidos tienen en su caja de herramientas, los datos son una de las más sólidas.

Según un estudio de 2014 realizado por Cornell Food and Brand Lab , las personas tenían un 40% más de probabilidades de creer que un medicamento funcionaría si lo conocieran a través de un gráfico en lugar de solo leer un texto.

¿Ves lo que hice ahí?

Pero los datos también son complicados.

Es fácil ver patrones donde no los hay, o sesgar la presentación para expresar su punto. Y si eso sucede, incluso sin querer, puede socavar la confianza que ha construido con tu audiencia.

Entonces, ¿cómo pueden los especialistas en marketing de contenidos inteligentes aprender a utilizar los datos de manera efectiva y responsable, de una manera que genere confianza en lugar de erosionarla?

Para ser claros, aprender a notar y corregir sus propios prejuicios al interpretar y presentar datos puede llevar toda una vida.

Pero, afortunadamente, existen pautas que pueden mantenerse en el camino correcto, para que pueda aprender a compartir datos persuasivos de manera efectiva y responsable.

Vemos cuatro de ellos.

1. Cuestiona la fuente

Si comparte los resultados de un estudio (o cualquier tipo de datos recopilados por otra persona), es importante pensar críticamente si confía en los hallazgos antes de compartirlos con su audiencia.

La mayoría de las veces, observar quién realizó un estudio o recopiló datos y por qué puede revelar pistas importantes sobre su credibilidad.

Si citando un estudio y tienes acceso a su texto completo, observa su metodología y usa tu sentido común: ¿crees que su experimento probó lo que te propones probar?

Otra estrategia para ayudar a comprobar la credibilidad de un estudio es realizar un análisis de vínculos de retroceso para ver quién más ha citado el estudio y qué tienen que decir al respecto.

Recopilar más información sobre su fuente y leer lo que otros dijeron al respecto (y, lo que es más importante, quién dijo esas cosas) puede ayudarle a decidir si se puede confiar o no en esa información.

2. Sea claro sobre el origen de los datos

Si estás compartiendo los datos de otra persona, esto es fácil.

Generalmente, es suficiente vincular a la fuente donde encontró los datos. Después de todo, usted es un especialista en marketing de contenidos, no un investigador, por lo que no es necesario el estilo MLA.

Pero, ¿qué pasa si estás compartiendo datos que recopilaste?

Tal vez esté utilizando los datos de su propio sitio web o de las redes sociales para mostrar la eficacia de diferentes estrategias de marketing, o esté compartiendo sus propios datos de una encuesta a un cliente.

En este caso, es importante considerar las limitaciones de sus datos.

Una encuesta con sólo 20 respuestas puede revelar algo interesante, pero es difícil sacar conclusiones concretas a partir de tan pocas respuestas.

Eso no significa que no puedas compartir lo que aprendiste de esos datos; simplemente significa que debe quedar claro que la información solo provino de 20 encuestados.

3. Recuerde que correlación no es igual a causalidad

Esta es la regla de oro del análisis de datos y probablemente la haya escuchado antes.

El quid de la cuestión es: sólo porque dos tendencias parezcan estar relacionadas, no significa que lo estén .

Eso no significa que la correlación nunca sea útil.

A menudo, la correlación puede indicarle que algo podría estar sucediendo entre dos variables. Pero hay que permanecer abierto a la posibilidad de que sea sólo una coincidencia.

Por ejemplo, si recibe más tráfico a una hora determinada del día, es probable que suceda algo que influya en su tráfico en ese momento. Pero esa correlación no te dice qué.

No lo sabrás hasta que hagas más preguntas.

Es perfectamente válido citar una correlación en su marketing de contenidos, pero no cometa el error de confirmar una conexión que puede existir o no.

4. Utilice una buena etiqueta en los gráficos

Los gráficos pueden ser poderosas herramientas persuasivas.

Cuando se usan de manera responsable, pueden exponer un punto clave mucho más rápido y claro que intentar explicarlo con texto.

Pero hay que utilizarlos con cuidado.

Aquí hay algunas buenas reglas generales que he aprendido a lo largo de los años:

Mantenlo simple

Pregúntese:

¿Qué estoy tratando de comunicar?

Luego, elimine todo lo que no le ayude activamente a expresar su punto, incluidos los elementos que sean simplemente redundantes.

Por ejemplo, ¿qué punto crees que estoy tratando de transmitir con este gráfico?

Si usted dijo: "No lo sé", esa es una respuesta válida.

Hay buena información en ese gráfico, pero usted, como lector, no tiene idea de lo que estoy tratando de comunicar con él.

En el siguiente gráfico, eliminé los datos de la tasa de apertura y la etiqueta superflua, para que podamos centrarnos exactamente en un punto: el correo electrónico 5 tuvo la mejor tasa de clics.

No le pida a su lector que busque ideas: ese es su trabajo .

Presente los datos para que su punto quede claro de inmediato.

Cuidado con la báscula

Las escalas son una de las formas más fáciles en que un gráfico puede resultar engañoso.

Lo más seguro es comenzar el eje Y en cero, ya que esto ayuda a mantener todo en perspectiva.

En este primer gráfico, el correo electrónico 6 se ve horrible.

Pero tras una inspección más cercana...

¡Oye, ese eje Y comienza en el 25%!

Con la escala adecuada, podemos ver que, sí, el correo electrónico 6 tuvo la tasa de apertura más baja, pero no fue tan terrible como parecía la primera escala.

Utilice etiquetas y colores significativos

En una visualización de datos, cada elemento debe tener significado; de lo contrario, se interpondrá en el camino de lo que intentas comunicar.

Asegúrese de que cuando elija diferentes etiquetas, estilos o colores, ayuden a aclarar su punto en lugar de ser redundantes o inútiles.

En este primer gráfico, cada correo electrónico tiene un color diferente, lo que no sólo es difícil de ver, sino que además carece de significado.

Sí, hay seis correos electrónicos diferentes, pero ya lo sabemos porque hay seis barras: los diferentes colores son redundantes.

En su lugar, utilice un color de acento para llamar la atención sobre aquello en lo que desea que se concentre el lector.

Todo el mundo necesita alfabetización en datos

Los datos solían ser dominio de científicos y académicos. Ya no.

Ahora que todo el mundo tiene acceso a más datos que nunca, la alfabetización en datos ya no es una preocupación específica.

Ser capaz de interpretar y utilizar los datos de forma responsable y eficaz puede mejorar tu marketing de contenidos, sí.

Pero también, cuando das un paso adicional para pensar detenidamente los datos que lees y compartes, estás haciendo tu parte para mejorar la forma en que nuestra sociedad utiliza los datos en general.

Entonces, la próxima vez que cites un estudio o creas un gráfico para usarlo en tu marketing de contenidos, tómate un tiempo para pensar críticamente sobre los datos y cómo los compartes.

Hacerse algunas preguntas críticas puede ayudarle a pasar de ser un compartidor pasivo de datos a una fuente en la que su audiencia confiará.

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