Data Driven VS Data Informed

En el mundo del desarrollo de productos digitales, los datos son cruciales. Pero, ¿cómo los utilizamos de manera efectiva?

Dos enfoques principales emergen: data-driven y data-informed. Entender sus diferencias y saber como se complementan puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso de tu producto.

Data-Driven:
- Se basa completamente en los datos para tomar decisiones
- Busca optimizar métricas específicas
- Puede llevar a pequeñas mejoras incrementales consistentes

Data-Informed:
- Utiliza datos como una herramienta más en el proceso de toma de decisiones
- Combina datos con intuición, experiencia y contexto
- Permite innovaciones más audaces y creativas

Diferencias clave:
1. Flexibilidad: Data-informed es más flexible, permitiendo ajustes basados en factores cualitativos.
2. Innovación: Data-driven puede limitar la innovación al centrarse en optimizaciones, mientras que data-informed deja espacio para ideas disruptivas.
3. Riesgo: Data-driven tiende a ser más conservador, data-informed permite tomar riesgos calculados.
4. Contexto: Data-informed considera el contexto más amplio, no solo los números.

Cómo aplicar estos enfoques en el desarrollo de productos digitales:

1. Define claramente tus objetivos:
- Data-driven: Funciona para pequeñas optimizaciones de procesos existentes.
- Data-informed: Mejor para explorar nuevas funcionalidades y tener un mejor entendimiento del contexto de las funcionalidades ya existentes.

2. Recopila datos relevantes:
- Cuantitativos: Métricas de uso, tasas de conversión, etc.
- Cualitativos: Feedback de usuarios, entrevistas, observaciones.

3. Analiza con perspectiva:
- No te limites a los números; busca patrones y tendencias.
- Considera el contexto de tu industria y las necesidades de los usuarios.

4. Combina datos con creatividad:
- Usa los datos para informar tu proceso creativo, no para reemplazarlo.
- Organiza sesiones de brainstorming basadas en insights de datos, no en los datos en si mismos.

5. Experimenta y aprende:
- Implementa A/B testing para validar hipótesis.
- Mantén un ciclo de feedback continuo con tus usuarios.

6. Balancea corto y largo plazo:
- Data-driven para optimizaciones a corto plazo.
- Data-informed para estrategias a largo plazo y visión de producto.

7. Fomenta una cultura de curiosidad:
- Anima a tu equipo a cuestionar los datos y buscar el "por qué" detrás de las métricas.

8. Personaliza tu enfoque:
- Adapta tu estrategia según la etapa de tu producto y su ciclo de vida.

9. Mantén la agilidad:
- Estar data-informed te permite pivotar rápidamente cuando sea necesario.

10. Comunica efectivamente:
- Comparte insights, no solo números, con tu equipo y stakeholders.

Recuerda, los datos son una herramienta poderosa, necesaria pero no suficiente, y nunca deben reemplazar la intuición, la experiencia y la empatía con el usuario.