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14.03.2022

INMA: Los beneficios y riesgos de la democratización de los datos de los medios

La Asociación Internacional de Medios de Comunicación (INMA) publicó un reporte basado en cómo las empresas de medios pueden democratizar los datos para la toma de decisiones, haciendo foco en las soluciones prácticas que los editores pueden utilizar.

El reporte expone los resultados del Audience Analytics Accelerator Latinoamérica 2021, un programa desarrollado en conjunto con Proyecto Meta Periodismo y la Asociación Internacional de Medios de Comunicación (INMA), en colaboración con el Centro Internacional para Periodistas (ICFJ).

El proyecto ofreció un programa de capacitación de ocho meses y US$250,000 en subvenciones a organizaciones de noticias de toda América Latina para transformar sus negocios en línea a través de información y análisis de datos. El objetivo fue explorar la manera en que las compañías de medios de noticias pueden transformar sus negocios en línea al ayudarlos a analizar y actuar basados en datos en formas nuevas y creativas.
Kantar IBOPE Media
Resumen

La democratización de los datos en las compañías de medios es parte de una tendencia más amplia hacia la toma de decisiones basada en evidencia que es impulsada por las nuevas presiones económicas en materia de eficiencia, manejo de ideas con el objetivo de mejorar la efectividad y los avances tecnológicos.

El principal impedimento para la democratización de datos en las salas de redacción es la cultura, un reciente sondeo, realizado durante una reunión de la INMA, reveló que el 87% veía una cultura displicente como el principal obstáculo. Esto es parte por las preocupaciones en las salas de redacción de que los datos dicten las decisiones editoriales.

“Los beneficios y riesgos de la democratización de los datos en los medios” fusiona la labor realizada en el Audience Analytics Accelerator de Latinoamérica 2020 del Meta Journalism Project, los hallazgos del primer año de la Smart Data Initiative de la INMA e investigaciones académicas.

El proceso de democratización de datos, en particular para las compañías de medios, consiste en comprender el propósito de los datos, elegir métricas relevantes, desarrollar productos de datos, adoptar el método científico en la toma de decisiones y motivar a los responsables de tomar decisiones.

A. Casos de estudio

Este reporte desglosa este proceso tomando en cuenta los casos de estudio del Audience Analytics Accelerator para Latinoamérica.

1. Definir los beneficios de los datos y las métricas

Mediahuis (Países Bajos) descubrió la importancia de crear un negocio más enfocado en los clientes a través de los datos. Esto significa plantear las 5 preguntas básicas de la data: ¿Por qué? ¿Por qué? ¿Por qué? ¿Por qué? ¿Por qué? Al hacerse esas preguntas con más regularidad, las compañías de medios pueden llegar al fondo de sus problemas (al igual que con una falla técnica) y encontrar la manera de complacer al cliente. Los datos también son útiles para ir más allá de las metas, y encontrar los impulsores y factores de influencia apropiados para cada uno.
La cadena de televisión SBT News (Brasil) descubrió que el lugar en el que insertaba sus elementos multimedia, como imágenes y videos, en su portal, marcaba una gran diferencia en el engagement. A través del uso de datos adquiridos mediante pruebas A/B, la compañía fue capaz de aumentar interacciones por sesión y el regreso de visitantes, y gozar de un crecimiento durante tres meses consecutivos.

2.Mitigar los riesgos de abuso de datos y métricas

Para Público (Portugal), parte de desarrollar una cultura impulsada por usar los datos en la toma de decisiones, incluyó la creación de un sólido departamento de análisis para presentar la información a sus equipos. Enseñar a todos los departamentos qué hacer con los indicadores clave de rendimiento (KPIs) recabados mediante análisis les permitió maximizar el engagement, adquirir más lectores y alcanzar otros objetivos.

UOL (Brasil) quería determinar qué piezas de contenido funcionaban mejor detrás de un muro de pago, pero también había algunos requisitos sobre el tipo de contenido que no tenía permitido colocar. Para mantenerse dentro de esos márgenes, realizó una serie de análisis y definió áreas para probar la implementación de un paywall. Al utilizar estos análisis, fue capaz de identificar múltiples etiquetas y fuentes de tráfico que pueden funcionar dentro de los lineamientos especificados. Y ahora está repitiendo ese proceso para descubrir más.

3. Medir el periodismo

Editora Globo (Brasil) buscaba la manera de mejorar el proceso de toma de decisiones en su sala de redacción, así que identificó cinco entregables que le ayudarían a hacerlo. Construir un panel que lleva al equipo paso a paso a través de la experiencia del usuario le ha permitido ver dentro del embudo y entender cuáles son los pasos que se requieren.
Dos de los principales objetivos de Caracol TV (Colombia) eran implementar Google Analytics y crear un panel técnico avanzado. El tablero le permite enfocarse en qué publicar, qué promover y qué hace la audiencia en términos de consumo y engagement. Ha trabajado en la evolución del panel y ahora desarrolla su sexta versión para que sea más amigable de usar y más fácil de entender.

4. Elegir métricas

Una de las principales interrogantes del Diário do Nordeste (Brasil) era qué hacían los usuarios en su portal. Incluso después de registrarse, el periódico no tenía una buena manera para seguir la actividad en línea de sus usuarios. Así que construyó un ecosistema para rastrear lo que consumían los lectores y usó los datos recolectados para crear un mapa que daba seguimiento el comportamiento del usuario, crearon identificaciones de usuarios y desarrolló un tablero para el embudo de registros y suscripciones de usuarios.

Los Andes (Argentina) quería reforzar su posición como una compañía con visión de futuro al explorar las herramientas para el análisis de datos y aprender a utilizarlos para aumentar las suscripciones. En el programa Accelerator, aprendió que no contaba con los mecanismos para alcanzar sus metas e implementó análisis Wyleex para empezar a identificar grupos de usuarios, lo que le permitió una segmentación de audiencias y un entendimiento de cuál era el contenido más relevante para cada grupo de usuarios.

5. Desarrollar productos de datos

Para Grupo Reforma (México), entender por qué un usuario cancela su suscripción es una prioridad máxima. Consideró que desarrollar herramientas cualitativas y cuantitativas para entender los motivos de las cancelaciones ayudaría a la compañía a transformar el contenido y/o la manera en que era presentado, y descubrir qué tan relevantes eran sus ofertas de suscripción. Aunque estas herramientas siguen en su primera versión, ayudaron a Grupo Reforma a encontrar la mayoría de los principales motivos de cancelación y le permitieron tomar acciones.

Para mejorar su proporción de CTR (click-through rate), Página 12 (Argentina) quería encontrar la manera de darle a los editores más información sobre el rendimiento de artículos en específico, y aprender a presentarlos de una manera más atractiva a los lectores. Para hacerlo posible, crearon una herramienta que puede pronosticar la probabilidad de éxito de cada uno de esos artículos y ahora el periódico utiliza inteligencia artificial para ayudarlos con los titulares, lo que también ha mejorado la manera en que los lectores reaccionan a ellos.

6. Adoptar el uso de experimentos

El Tiempo (Colombia) lanzó su modelo de suscripciones en 2020, y actualmente la empresa trabaja para incrementar la tasa de conversión de su contenido detrás del muro de pago. Actualmente, al utilizar un algoritmo de aprendizaje automático, la compañía puede calcular el éxito de cierto contenido noticioso y decidir si merece o no estar protegido por el muro.
El Universal (México) quería ver si podía recrear el comportamiento de sus suscriptores leales y persuadir a los usuarios durmientes y registrados a adquirir suscripciones. El equipo creó un modelo RFV (reciente, frecuencia, volumen) y al dar seguimiento a registrados y suscriptores en cada una de esas categorías, fue capaz de mapear las travesías de sus usuarios. Luego, usó esos datos como un punto de partida para elaborar una estrategia por correo electrónico, en la cual ha realizado pruebas A/B.

7. Promover un cambio

Cuando Die Presse (Austria) lanzó su estrategia digital en 2019, se enfocó en cuatro áreas: datos, tecnología, personas y producto como parte de su crecimiento. Pero eventualmente se dio cuenta que estaba recabando la información equivocada y no podía tomar buenas decisiones basándose en lo que recolectaba. Esto llevó a la creación de un nuevo ecosistema que incluye tableros accionables que dan seguimiento a la segmentación, el engagement y conversión; monitoreo del desempeño de cada historia, y análisis predictivo para definir la publicación, ritmo y técnica de cada historia.
Grupo AM (México) quería que su sala de redacción se enamorara de los datos. Así que se dispuso a hacer que los datos fueran fáciles de leer y entender, fáciles para satisfacer las necesidades y deseos de los amantes de la marca y fáciles de probar para que la compañía pudiera aprender y mejorar. Después de desarrollar las herramientas apropiadas, creó newsletters semanales (“cartas de amor”) para brindar estadísticas sobre los segmentos de usuarios, una guía para ayudar a la sala de redacción a aprovechar las pruebas A/B y tableros para entender de mejor manera el comportamiento de los segmentos clave de usuarios.

B. Conclusión

No tiene caso recolectar datos que no se utilizan. Esta es la razón por la que los datos son fundamentales en la transformación del sector de noticias, al hacer que los medios se centren más en los consumidores, tengan mayor impacto y sean sustentables en materia financiera.

De manera práctica, los medios deben sobreponerse a la resistencia de las salas de redacción y ganarse la confianza al hacer concesiones hacia una autonomía de la redacción. Por ejemplo, darles a los reporteros menos datos duros y más análisis basados en datos. Crear rituales en donde todos reflexionen sobre los datos. Los estudios de la INMA muestran claramente que la mayoría de medios creen que los datos deben informar las decisiones, pero no impulsarlas.

Existen algunos resultados editoriales que pueden cuantificarse y otros que no. Por ejemplo, uno puede ver el número y la longitud de los artículos, el tiempo que se pasó investigando las historias, la cantidad de fuentes, la interacción de los usuarios, la disposición a pagar, entre otras cosas. Sin embargo, no se puede medir el impacto del periodismo en los individuos y en la sociedad. Los medios están utilizando datos para cerrar esas brechas de conocimiento y mejorar de forma constante.

Elegir las métricas correctas para medir la producción editorial es crucial. A medida que los medios se alejan del juego de las páginas vistas, se lleva a cabo una enorme cantidad de trabajo para medir el impacto en la sociedad y cuántas personas están conscientes o confían en las noticias. El cambio hacia los ingresos procedentes de los lectores ha dado relieve a nuevas métricas y procesos. Por ejemplo, primero hay que definir los objetivos editoriales y comerciales, y luego decidir las métricas.

Crear productos de datos internos es fundamental para democratizar el acceso a los análisis. Este reporte delinea los procesos y las mejores prácticas para llevar a cabo este trabajo en una compañía de medios: análisis de oportunidades, idear qué datos pueden mejorar las decisiones y métricas de éxito de productos basados en datos. Enfrentar la desilusión respecto a los datos del director general, el consejo y los colegas es una ramificación práctica de este proceso. La industria periodística está repleta de ideas, así que ¿cómo elegir y priorizar? La mejor respuesta parece ser la experimentación, pero incluso ella requiere de rigor y estructura que no son comunes en las compañías de medios. Esto involucra grupos de control, variables y efectos promedio de tratamientos.

Finalmente, ¿cómo puede uno impulsar el cambio hacia el uso de datos? Hay que darles armas a los líderes con historias del uso de datos. El cambio es una campaña constante que nunca termina. Los procesos en el cambio continuo incluyen la segmentación de empleados según la forma en que usan los datos: escépticos contra optimistas contra entusiastas contra defensores. Hacer que los empleados usen los datos requiere entender las motivaciones, las capacidades y los desencadenantes; y, como dijo un medio austriaco, crear una comunidad en torno a los datos.

Este reporte es sobre democratización de datos — no una dictadura de datos. Se requiere de paciencia, creatividad y concentración para que los datos funcionen para las compañías de medios. Es algo que vimos reiteradamente en el Audience Analytics Accelerator Latin America 2021. Se deben hacer concesiones a las realidades humanas del periodismo, pero también debemos identificar la manera para desatar la plena productividad de cada sala de redacción que utiliza datos. ¿Cómo le resulta conveniente a una sala de redacción? Debe haber muchos planteamientos para tener éxito: ¿Damos prioridad a los lectores? ¿Queremos mejorar? ¿Queremos enfocarnos en historias de mayor impacto? ¿Cuáles son las métricas que realmente necesitamos seguir?


VEA EL INFORME COMPLETO



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