Lo que todavía es increíble es cómo los servicios de noticas pronosticaron mal el resultado de las elecciones estadounidenses del martes pasado. Parecía que Clinton era la ganadora y prácticamente todos estaban equivocados. Las estrategias de análisis dirigida por Clinton parecía llevarla, en gran parte, a un mensaje anti Trump y gastar lo que era un presupuesto mucho más grande que el de su contrincante. Mientras tanto, Trump utilizó el concepto Analytics para mejorar la posición de su presupuesto limitado, de su tiempo y de su mensaje. La ironía es que durante las dos últimas elecciones, Obama superó a sus rivales republicanos utilizando análisis, algo que solo Trump ha parecido entender mejor que Clinton.
Los partidarios de Trump fueron vilipendiados por los medios de comunicación y el campamento de Clinton. Esto no era una estrategia sabia porque en lugar de obligarlos a cambiar de lado, al parecer alimentaron sus sentimientos de ser atacados y engañados. Pero el mayor problema para los analistas es que esto hace que no quieran responder, o si responden, no respondan con veracidad. Esto introdujo un sesgo masivo pro-Clinton y debería haber invalidado los estudios relacionados.
A diferencia de Clinton, la gente de Trump identificó correctamente estas cuestiones. Diez días antes de las elecciones, un pequeño equipo reescribió la metodología de muestreo para eliminar tanto el sesgo como el llegar a los votantes potenciales. Esto les permitió asesorar mejor a sus clientes a dónde ir y cómo gastar sus fondos limitados.
En resumen, se dieron cuenta de que todo el mundo estaba haciéndolo mal y que había habido pruebas sustanciales durante las primarias. De esta manera, crearon un arma estratégica para su cliente y que les ayudó significativamente a convertir lo que era probablemente una pérdida en una de las mayores y sorprendentes victorias en la historia de Estados Unidos.
Parte de lo que probablemente funcionó para Trump es que no quería creer en los malos números de las encuestas que estaba viendo. A Clinton, en cambio, sí que le gustaron. No desafiar la muestra es un error común enorme porque te lleva a un mal resultado. Por ello, es importante tener en mente tres reglas de análisis que se debe tener en mente siempre.
En primer lugar, usted tiene que asegurar su fuente de datos. Si usted no tiene una metodología de muestreo fuerte, no tendrá resultados precisos y, por lo tanto, sería mejor no dar mal consejos a los tomadores de decisiones. En segundo lugar, hay que identificar y eliminar prejuicios. Y finalmente, los responsables de tomar decisiones deben aprender a desafiar el análisis, especialmente cuando les dice lo que quieren oír. Así pues, hay que asegurar los datos, identificar y mitigar el sesgo, y desafiar siempre el análisis para asegurar que el consejo que usted consigue conduce a un resultado positivo.
-IDG.es
