El Falso Ideal de las Métricas y los Números Grandes

El Falso Ideal de las Metricas y los Numeros Grandes

Hace unos días inicié una campaña de publicidad en Facebook. Hoy revisé las métricas y hasta ahora los resultados son bastante alentadores. La respuesta ha sido buena, el público elegido parece ser el correcto, está habiendo bastante difusión orgánica y en general hasta el momento todo es una historia de amor.

Sin embargo algo me tenía intranquilo y no sabía que era. Tras ver con detenimiento las gráficas y las cifras me dí cuenta que era lo que me inquietaba:

Los números eran los adecuados, pero no eran enormes.

La campaña está diseñada para un público de nicho relativamente pequeño. No hay manera de que resulten cantidades gigantescas. Los números que tenemos están en centenares, no en miles y eso es correcto. Eso es lo que tenía que suceder y está sucediendo.

Pero la expectativa inconsciente era que los números fueran muy grandes.

Y eso es algo completamente equivocado. La escala de los resultados no siempre tiene que ser gigantesca. Quizá cuando se trabaja en escalas masivas con TV y medios tradicionales así sea, pero este no es el caso. Esto es algo muy dirigido, local y específico. Los resultados que queremos se miden en centenares también, no hay por qué esperar miles o millones.

Me pregunto que tan frecuente es este error de pensar que el hecho de hacer algo en medios sociales implica por fuerza lidiar con cantidades enormes de gente, de resultados y de actividad. Una campaña adecuadamente hecha con un alcance bien delimitado no siempre va a implicar grandes números. No envidio a quien tenga que explicarle a un cliente por qué su campaña exitosa no tiene millones de clicks o personas interactuando, cuando eso es lo que equivocadamente se espera. Dejar las expectativas claras es esencial en este negocio. Al final inevitablemente lo que importa son los resultados reales.

Por eso no hay que confundir las estadísticas con los resultados.

Y sobre todo, mirar las cosas en la escala y proporción adecuada.

Sigo escribiendo.

¿Alguna vez has visto este problema de expectativas de métricas en una escala diferente a buenos resultados reales?

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