Cómo utiliza GE la visualización de datos para contar historias complejas

GE, quizás más que ninguna otra empresa importante, se dedica al uso de la visualización de datos como una parte clave de sus esfuerzos de marketing y comunicación. Gracias a nuestro Centro de información sobre la visualización de datos, hablé con Linda Boff, directora ejecutiva de marketing de marcas globales de GE, sobre las ventajas y los desafíos de este enfoque. A continuación encontrará una versión editada de nuestra conversación.

¿Cuál es la historia de la visualización de datos en GE? ¿Cómo se desarrolló su estrategia en torno a esto?

GE se especializa en desafíos complejos para resolver los problemas más difíciles del mundo: infraestructura, energía renovable, atención médica asequible. Cosas que realmente tiene que pensar.

Al intentar hacerlo, el grupo de marcas de comunicación y marketing siempre busca formas convincentes de hacer realidad estos desafíos. Hace unos cinco años, empezamos a utilizar la visualización de datos.

Una de las primeras fue en 2009 y tuvo que ver con las causas de muerte. Los separamos en hombres y mujeres y por intervalos de edad. Así que si tiene 24 o 36 años o lo que sea, estas son las tres cosas por las que tenía más probabilidades de morir. Ahora parece muy simple, pero era realmente convincente:

Recibimos una respuesta tremenda. A los medios les encantó. Nuestras diferentes partes interesadas, ya sean clientes o empleados, todos pensaron: vaya, qué buena manera de contar una historia, y en cierto modo nació de ahí.

¿Qué opina de utilizar la visualización de datos cuando se trata de diferentes públicos y partes interesadas, tanto dentro como fuera de su empresa?

Como gran empresa multinacional, tenemos muchos públicos. Y van desde empleados y jubilados hasta inversores minoristas y líderes de opinión. Al principio pensamos en ello —y creo que en gran medida seguimos haciéndolo— como una forma de contar historias externas, pero hemos descubierto que funciona en muchos niveles diferentes.

Como resultado, hemos utilizado la visualización de datos en lugares tan diversos como nuestros informes anuales o nuestra aplicación de informes anuales, que obviamente está dirigida a los inversores. Lo hemos utilizado con líderes de opinión. Cuando publicamos un libro blanco el otoño pasado sobre la Internet industrial, la visualización de datos fue una forma estupenda de contar esa historia.

La verdad es que funciona en diferentes públicos. Esa es una de las cosas que quizás sea más emocionante de esto. …

¿Cómo trabaja para analizar todos esos datos, realizar trabajos de diseño y otros elementos digitales?

El enfoque que adoptamos —y es un enfoque que adoptamos a menudo— fue que un par de personas del grupo de marketing de marca dedicaran mucho tiempo a ello, pero también nos asociamos con los mejores de los mejores del sector externo. Y estas son personas como Ben Fry, Lisa Strausfeld, Carlo Ratti en el MIT y Jer Thorp, luego en El New York Times.

No dijimos: vale, simplemente vamos a trabajar con el estudio de diseño Pentagram o simplemente vamos a trabajar con El New York Times o qué tiene. Y ese fue un enfoque fabuloso porque nos dio los ojos y la sensibilidad de la gente en varios ámbitos diferentes.

Además, somos GE. Nos dedicamos a todo, desde el transporte hasta la salud, la curación de las personas, la energía y la construcción de cosas. Queríamos una diversidad de puntos de vista sobre una diversidad de temas.

¿Qué proyectos le han tenido más éxito? ¿Y cómo define el éxito?

Como lo hemos abordado en gran medida como narración, siempre queremos experimentar. …

También prestamos mucha atención al tipo de cosas que hacen los editores de contenido y los vendedores de contenido para captar la atención, los comentarios y la cobertura de las noticias. A lo largo de los años, la gente de las publicaciones, los blogueros, todos los cuales son influyentes. Eso significa mucho para nosotros porque es una forma de contar la historia de GE, y la amplificación de esa historia es muy, muy importante.

Y también ha sido una forma de «hacer doble clic» en ciertas cosas. Deje que le dé un ejemplo de lo que hablo. Somos patrocinadores olímpicos y no hay muchos patrocinadores olímpicos. GE está ahí, con Coca-Cola, McDonald’s, con sus máquinas de marketing, por así decirlo.

Estaba recordando algunas de las cosas que hicimos en los juegos de verano del año pasado en Londres. Y data vis fue una forma transformadora de hablar de los datos relacionados con el juego. Hicimos una visualización maravillosa que fue 100 años de récords mundiales en los juegos de verano. Y podría hacer clic en él obviamente y ver por país y hora, etc.

Lo que quiero decir con doble clic es que era otra forma de que GE hablara de la importancia de los Juegos Olímpicos y diera un poco de perspectiva sobre los mismos a lo largo del tiempo, pero con una herramienta que hace una década nunca tendríamos. Nos ha permitido contar historias más profundas y ricas.

Otro ejemplo, uno que me gusta mucho, empieza con el hecho de que GE genera alrededor de una cuarta parte de la electricidad mundial. Eso es mucho. Ahora mismo tenemos una visualización que muestra 713 turbinas y la energía generada en dos semanas:

Puedo sentarme ahí y decir, hasta que las vacas regresen a casa: «Generamos una cuarta parte de la electricidad mundial». Pero si lo ve como una visualización, creo que es mucho más memorable.

¿Cuáles son algunos de los experimentos o proyectos de visualización de datos en los que está trabajando ahora?

Estamos trabajando en uno que me entusiasma especialmente. No hace mucho, hicimos lo que llamábamos Misión de vuelo,… una iniciativa con la que lanzamos Kaggle. Hemos publicado algunos datos de nuestros clientes [de las compañías aéreas], así como datos del Sistema Nacional del Espacio Aéreo sobre horarios de vuelo, horas de llegada, números de vuelo, orígenes, ciudades de llegada nunca antes publicados.

Lo publicamos todo para la comunidad de científicos de datos de Kaggle de todo el mundo y dijimos: mejore los viajes.

Había cinco algoritmos ganadores que permitían una mejora del 40% en las horas de llegada de los vuelos. Con el tiempo, podría ser un software que se pudiera incorporar al sistema de una aerolínea para mejorar las horas de llegada. Pero en lo que estamos trabajando ahora es en una visualización interactiva en 3D de los algoritmos ganadores. [La segunda fase del proyecto comienza en junio.]

¿Cuáles son sus mayores desafíos a la hora de crear nuevas visualizaciones?

Uno de los mayores desafíos actuales es que la gente espera que los datos estén actualizados y en tiempo real… Y la otra parte es, ¿cómo puede hacer que sean relevantes? Creo que El New York Times ha hecho un trabajo fantástico [en estos frentes]. Creo que Cableado ha hecho un buen trabajo en esto.

Pero al mismo tiempo, si el objetivo es simplificar una historia o hacer que el tema sea una historia bien contada, si se complica demasiado, va en contra del propósito original. Creo que esa es la línea que todos debemos tener un poco de cuidado. Y lo hemos aprendido a medida que avanzamos, ya sea por el tema o por lo agradable que es la interfaz. Algunas cosas son más interesantes por naturaleza que otras.

Y solo tiene que experimentar para averiguar qué funciona y qué no.

Creo que sí. Y no me arrepiento de la experimentación porque creo que no estaríamos donde estamos si no hubiéramos experimentado a lo largo del camino.

¿Qué consejo daría a otras empresas, ya sean grandes o pequeñas, sobre por qué deberían tomarse en serio la protección de los datos? ¿Y qué lecciones les enseñaría?

No se puede exagerar el poder de una buena historia bien contada en cualquier tipo de medio. Data Vis nos ha permitido dar lo mejor de la narración. La experimentación también es clave, entrar ahí, entender un medio y una técnica y no tener miedo de experimentar con ellos y de ser abiertos y colaborativos. Hemos tenido maratones de datos en muchas universidades en las que hemos incorporado a estudiantes, les hemos dado un problema y les hemos dicho: Ey, trabajemos durante los próximos días para resolverlo.

Es un espacio abierto. Este hecho es increíblemente importante. La experimentación abierta es una excelente manera de dar vida a los desafíos a través de una narración vívida