Make Uber (en México) Great Again

Buda y meditación

Capítulo 1. El enfado
Esta mañana estaba muy enfadado. Porque ya van varios días seguidos en los que, ni guiados por Waze, los conductores de Uber que tienen que recogerme no consiguen llegar, o se pasan de largo, o cancelan sin dar más explicación. Lo que para mí, que decidí no tener coche para apoyarme en servicios como Uber, Lyft o Cabify, representa un problema, porque por cada cancelación me quedan diez minutos menos para llegar al lugar al que tengo que ir. Si vives o has estado en la Ciudad de México sabrás cuán azaroso se vuelve entonces el llegar puntual, en vista del tráfico que puebla la ciudad diariamente.

He optado entonces, cuando tengo la oportunidad, por pedir mi Uber con mucha (hablo de un par de horas) antelación para minimizar el efecto de las cancelaciones de los conductores al venir por mí. Porque vivo en un sitio al que no es tan fácil llegar, pero totalmente accesible si tienes unas nociones básicas de cómo usar Waze o Google Maps.

Pero no siempre tengo un par de horas, como los tres días de esta semana, así que cuando voy con el tiempo justo, pedir un Uber para llegar a tiempo es apostarle al destino. Y esta semana perdí las tres veces y llegué tarde a todas partes.

Así que esta mañana, les digo, estaba muy enfadado. Pero intenté revertir mi estado de rant de desahogo “internetesco” a otro más zen (ommmmmmmm) y convertir este texto en algo que pudiera ser más constructivo.

Capítulo 2. Big Data y Small Data
Una enorme tentación se cierne sobre nosotros cada vez que vemos a Uber desde fuera: salivar ante la cantidad de información que (pensamos/sabemos) la plataforma dispone de cada uno de nosotros usuarios: a dónde vamos, de dónde venimos, si usamos este servicio o aquel, etc.

Pero si lo piensan bien, la utilidad del Big Data no es tanto el analizar todos los datos a lo salvaje, sino encontrar pequeños subsets de datos que nos ayuden a comprender qué hay de particular en este o aquel viajero.

Así, el modelo de Uber se sustenta en un subset de datos muy simple:
Necesito un viaje en coche + Coordenadas GPS de dónde estoy

Todo lo demás (el destino, si elijo UberPOOL o UberX, si me dan agua o no, la calificación promedio del conductor, etc.) es vestimenta. Importante sí, pero vestimenta al fin y al cabo.
Y este subset se alimenta principalmente de un importante factor: el crecimiento exponencial del número de teléfonos en cada lugar donde Uber está presente. En esta ecuación, entonces, se entiende que cuantos más teléfonos, más posibles usuarios de Uber (por eso estas tendencias de publicidad de las compañías tecnológicas), y cuantos más usuarios, más conductores hacen falta para dar servicio a todos sin que las tarifas se eleven hasta el cielo.

Capítulo 3.1. El VIAJE MÍNIMO ACEPTABLE
Llegué a mi cita esta mañana y lo primero que hice fue garabatear en una hoja esta gráfica, para poder ilustrar este post de forma más o menos coherente:

Límite de coches de Uber en Ciudad de México

En la parte inferior tenemos el eje X, que indica el número de coches/conductores de Uber en la Ciudad de México. Del lado izquierdo vemos el eje Y, que nos sirve para mostrar la calidad promedio de los viajes, entendiendo ésta como el promedio de estrellas con los que se califica a cada conductor.

Así, tracé líneas horizontales en las 5 estrellas (la calificación máxima) y en las 4. Por debajo de eso, mejor ni hablamos. Entre medias tracé una línea horizontal de puntos en el 4.7, que se supone era la calificación promedio por debajo de la cual Uber exigía a sus conductores volver a examinarse para saber si podían seguir ofreciendo servicio (nadie sabe qué pasó con este tema).

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Lección para creativos: nadando entre datos

(vía Unscriptd)

Shane vs Kobe

Si Shane Battier hubiera sido creativo publicitario, probablemente habría esperado a que su departamento de Planning le hubiera proporcionado datos relevantes sobre el ataque de Los Angeles Lakers. Probablemente, la información recibida sería algo similar a “Kobe Bryant es una pieza fundamental del juego ofensivo de los Lakers”, lo cual ya es por todos conocido. Así que Shane Battier decidió sumergirse en los datos existentes para averiguar cómo y por qué Kobe Bryant era semejante pieza:

Para eso para lo que sirve la inmensa cantidad de información que generan día a día billones de dispositivos conectados a Internet, para que alguien se zambulla en ella y encuentre una observación, un dato o un número, a partir del cual se pueda crear una gran idea (o defender mejor, si se puede, a Kobe Bryant).

Si tu departamento de Planning te dice algo que ya sabes, como que Real Madrid o Barcelona tienen muchos seguidores, o que los adolescentes ven mucho YouTube, intenta sumergirte en datos para descubrir, por ejemplo, cuantos aficionados del Real Madrid tienen hijos aficionados al Barcelona, o viceversa. Algo interesante, algo que no sepa ya todo el mundo.

Big Data y la Espada del Augurio

Imagen de León-O (Thundercats)

Se ha hablado mucho de Big Data en publicidad, pero la realidad es que casi todos los ejemplos que existen de su aplicación tienen que ver con la optimización de medios (Display y Search, básicamente). Lo que no hay son ejemplos de cómo usar Big Data para crear experiencias a través de historias que le aporten valor a los usuarios.

En Flock tuve la oportunidad de colaborar con el departamento de Big Data de la agencia, así que pensé que valdría la pena compartir un poco de lo que aprendí en vista de la escasez de referencias.

¿Qué es Big Data?
Para entender Big Data debemos primero hablar de la digitalización lo que nos rodea. La digitalización de algo sucede cuando logramos representar ese algo (objeto, imagen, sonido, documento o señal) en forma de unos y ceros. O sea, en un formato que puede leer una computadora. Los ejemplos clásicos de la digitalización son los documentos, la música, los libros y las imágenes, pero cada día se digitalizan más cosas menos obvias como la actividad física de una persona, las vibraciones de un motor y el estrés de un puente.

Gracias a la digitalización, estamos presenciando una explosión de datos. Estudios estiman que en el 2002 se generaron en el planeta 5 exobytes de información nueva (un exabyte es un billón de gigabytes). En el 2006 se generaron 161 exabytes; en el 2010, 988 exobytes y en el 2012, 2837.

El avance de la digitalización y la consecuente explosión de los datos han provocado un diluvio de información en muchas organizaciones. El concepto de Big Data se acuñó cuando el volumen de información/datos se volvió tan grande que no se podía examinar con las capacidades ni las herramientas de las computadoras, así que los ingenieros tuvieron que desarrollar nuevas herramientas para analizarla.

Aunque no existe una definición rigurosa, Big Data se refiere a los insights y nuevos tipos de valor que podemos generar a partir de examinar datos a gran escala. En muchos casos, estos insights y nuevas formas de valor son tan poderosos que pueden transformar industrias enteras.

Espada del Augurio

La Espada del Augurio
Me gusta pensar que Big Data es como la Espada del Augurio. Para aquellos que no la conocen, la Espada del Augurio es el arma de León-O, señor de los Thundercats y el héroe principal de la serie animada del mismo nombre. La Espada del Augurio era única porque tenía un ojo de cristal incrustado en su base capaz de verlo todo. A través de este ojo, León-O podía “ver más allá de lo evidente”: observar eventos y cosas lejanas u ocultas que le ayudaban a derrotar a sus enemigos y salvar a los habitantes del planeta. Por sí sola, la espada no servía de mucho, pero en manos de León-O, la espada se volvía un arma formidable difícil de superar.

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El perfil social y la evolución artificial de las ideas

social profiling

La “sociedad” se ve y se trata como una “red”, en vez de como “una estructura” (menos aún como una “totalidad” sólida): se percibe y se trata como una matriz de conexiones y desconexiones aleatorias y de un número esencialmente infinito de permutaciones posibles.
– Zygmunt Bauman

Este es un post acerca de las posibilidades de optimización creativa que plantean tecnologías como el Content Testing y el Social Profiling a través de herramientas de Big Data.

Decidí abrir mi primer post en este ínclito blog (¡gracias, Dani!) con un quote del sociólogo polaco más famoso por tres razones:

1.- Sus exploraciones sobre la modernidad líquida son relevantes para cualquier profesional involucrado en el marketing.
2.- La proposición de la sociedad conectiva -en lugar de estructural- plantea un punto de partida para entender el dinamismo e incertidumbre que enfrentamos a diario, particularmente al estar expuestos a caudales de información en estado bruto.
3.- Citar autores que nadie lee es cool.

Bajo estas tesis podremos apreciar de manera preclara una faceta de los rápidos cambios que sufre uno de los ámbitos centrales de la economía: la publicidad. A un tiempo factor y subproducto de la modernidad, la transmisión unidireccional de mensajes desarrollados artesanalmente con el objeto de influir el subconsciente colecivo se ha visto fragmentada, fundamentalmente, por dos razones:

a) Los medios de consumo y producción de contenido se han democratizado. El tótem televisivo ha sido reemplazado por la experiencia multipantalla de una red ubicua, permanente y sin censura.
b) Los arquetipos de consumidor, si bien falaces de origen, no tienen cabida ya en un mundo donde incluso los niños reclaman su individualidad como forma de reafirmar su persona ante la globalización.

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Big Data y ecuaciones geek

Hay tantos, tantos y tantos datos generados por tanto aparato conectado a Internet en estos días que extraer conocimiento de ello debería ser una obligación de toda compañía que tenga como tarea ofrecer servicios o productos a usuarios finales. Justo de eso tratan los sistemas que se clasifican bajo ese término conocido como Big Data, que sirven para generar desde cuestiones simples como “De cada diez aficionados del Real Madrid, cinco tienen hijos aficionados del Atlético de Madrid” (lo que te puede servir para crear una idea de “reconquista” para una campaña) hasta modelos predictivos de saber cuándo vas a pedir tu próxima pizza viendo el registro de las que has pedido hasta ese momento.

Es por eso que creo que el futuro de la planeación estratégica (o planning, como la llaman en las agencias de publicidad) tiene mucho más que ver con destilar conocimiento a partir de datos duros que seguir sirviendo “lugares comunes” como “los adolescentes ven más horas de YouTube que de televisión”. Coño, ya lo sé, el tema es cuántas más y por qué. Así que, como suelo decir, adiós planners, hola data scientists: los nerdstars son los nuevos rockstars.

Y bueno, en esta santa casa llamada Flock tenemos un departamento relacionado con ese tema, donde diariamente sus integrantes trabajan para ofrecer soluciones a nuestros clientes basadas en recolección y análisis de datos. Y como son gente brillante pero muy geek, uno acaba por contagiarse y también decide escribir en modo ecuación cualquier cosa que se le pasa por la cabeza, como por ejemplo:

Que explicado brevemente significa que ROFL es un LOL de X, cuando X tiende a Infinito. ¿No? Ahhh, los nerds, que dominarán el mundo, como ya pasó en las últimas elecciones de Estados Unidos.