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Sharon Biggar: "El comportamiento del usuario es más importando que su opinión"

La directora de análisis de datos de Social Point, Sharon Biggar, defiende que ni la privacitat ni la moral están en riesgo con el Big Data

Biggar explica que un buen equipo de Big Data tiene que saber analizar pero también comunicar y convencer Biggar explica que un buen equipo de Big Data tiene que saber analizar pero también comunicar y convencer

Sharon Biggar es la directora de análisis de datos de Social Point. Uno de los principales desarrolladores de juegos por móviles con más de 50 millones de jugadores activos por mes. VÍA Emprendida la entrevista al Big Data Congress para hablar de la estrategia de la compañía, las virtudes de los datos pero también de sus riesgos. Partidaria de hacer más que de decir, defiende que la clave de un buen equipo de datos no es sólo el análisis sino también la capacidad de comunicación y convicción. De su experiencia al frente de Path Intelligence, nos explica como nos comportamos en un centro comercial.

En qué fase se encuentra actualmente el Big Data?

Es una buena pregunta. Todavía estamos al comienzo. Hay algunas compañías que están muy implicadas con la interacción de los datos pero todavía se tiene que convencer bastante gente. También hay otros temas como la privacitat, el almacenamiento o cómo compartimos los datos que encara no hemos resuelto.

Retos también por Social Point?

Nuestra compañía está muy avanzada en la implementación de Big Fecha. Tenemos una gran infraestructura y estamos recolectando tres mil millones de datos de acontecimientos por día. Lo estamos utilizando para mejorar nuestros juegos y aprender de nuestros usuarios.

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Biggar ha realizado la ponencia 'Creación de equipos de análisis de alto rendimiento' al congreso

Qué haced exactamente para personalizar la experiencia del usuario en juegos como Dragon City o Monster Legends?

Nuestro análisis consiste en si el usuario disfruta o no del juego. Al usuario no le gusta si el nivel es muy fácil o muy difícil y por lo tanto, tiene que estar entremedias. Utilizamos los datos para intentar entender cuál es el mejor nivel para cada usuario y también medimos la dificultad del juego en función de la satisfacción y de cómo se juega. Nuestro modelo no es 100% cuidadoso pero intentamos mejorarlo.

Confías más en el comportamiento o en la opinión del usuario?

En Big Data, damos más importancia a los hechos que a las palabras. El comportamiento del usuario es más importando que su opinión. Cuando trabajaba en ventas y preguntaba a los clientes de un centro comercial qué tiendas frecuentaban, muchos no decían que iban a tiendas de ropa interior como Victoria's Secreto.

Pero lo hacían.

Sí y preferían no decirlo. Encontramos la verdad cuando podemos observar el comportamiento. Cuando preguntas, la gente te quiere complacer y hay información que no quiere revelar.

"Cuando preguntas, la gente te quiere complacer y hay información que no quiere revelar"

Un sesgo entre aquello que se hace y aquello que se llama no pone las cosas fáciles…

El sector de los videojuegos también es un buen ejemplo. Nos centramos en grupos concretos y hemos comprobado que a los usuarios no se los gusta ser especialmente críticos. Te pueden decir que se los gusta jugar a un juego pero después dejan de jugar. No es una valoración real si no seguirían jugando.

Antes de Social Point, creaste Path Intelligence. Cuál es el comportamiento general de un comprador en un centro comercial?

Depende mucho del centro comercial. Ahora bien, la atracción es muy grande en centros de referencia como El Corte Inglés, John Lewis o Wallmart. Mucha gente va pero el más importante es que se hace cuando se marcha. Aquí entran las conexiones entre tiendas. Te pongo un ejemplo: la tienda de Lego y John Lewis están muy conectadas en el Reino Unido.

"Si John Lewis está en un centro comercial, sus clientes se moverán para encontrar una tienda de Lego"

Sorpresivo.

No nos lo esperábamos pero si John Lewis está en un centro comercial, sus clientes se moverán para encontrar una tienda de Lego allá donde vayan. No necesitan estar juntas. También estudié la proximidad entre diferentes tiendas y si esto los beneficiaba o no. Uno de los retos en ventas es la limitación del espacio físico. Esto no pasa en los videojuegos porque aquí si encuentras algo mal, lo puedes cambiar rápido. Podemos detectar a las 4 una batalla de un videojuego que no gusta y a las 6 ya haberlo cambiado.

La tienda de Lego no se puede cambiar en dos horas, Monster Legends sí…

Es la estructura y es el modelo de negocio. En los videojuegos no hay ningún tipo de contrato legal porque son gratuitos. Podemos cambiar y hacer todo el que queramos porque tenemos flexibilidad. Es diferente cuando el juego tiene suscripciones o se paga.

Sharon Biggar

Antes de trabajar por Social Point, Biggar creó Path Intelligence para analizar el retail en los centros comerciales

A veces tengo un pensamiento crítico con el Big Data. Lo controlamos o nos controla?

Creo que nosotros lo controlamos. De momento, no hay nada que me asuste del Big Data. Todavía hay mucho para mejorar. Vivimos en un mundo con recursos limitados y tenemos que descubrir como optimizarlos. La mejor manera de tomar estas decisiones es con información y Big Fecha. Estoy muy entusiasmada con todo el que se está haciendo en smartcities y con todos los recursos que podemos ahorrar.

"No he encontrado nada que me asuste del Big Data"

En una entrevista con Sarah Harmon me habló de un libro Weapons of Math Destruction que alerta de los peligros de un algoritmo mal creado sin contexto. El Big Data es un riesgo por la privacitat o la moral?

A Social Point, si creas un algoritmo y no conoces el contexto quiere decir que estás utilizando un mal modelo. Se tiene que crear un modelo esmerado dentro de un contexto concreto. Ahora bien, el modelo también nos puede informar sobre el contexto que estamos intentando prever y podemos aprender mucho del proceso. Es un camino muy interactivo.

Aprender en el camino de forma bidireccional es una buena manera de trabajar. Cuáles son las nuevas tendencias?

Mucha gente se ha encaminado en las tecnologías de la nube pero todavía hay muchas cosas para hacer en servicios. El que hemos visto con Amazon y Google es que están intentando optimizar estos servicios. En el futuro, la infraestructura de los datos será mucho más fácil también para las familias y se personalizará todavía más la experiencia del usuario.

La interacción entre máquinas y humanos será necesaria?

El nivel de tareas que hace un humano incrementará. Siempre necesitaremos una persona que decida qué datos se tienen que recolectar y que se asegure que están comprimidas. Además, también se podrán centrar en las decisiones estratégicas más importantes.

Qué es lo más importante que has aprendido a Social Point y Path Intelligence?

No es una pregunta fácil de responder. El mejor aprendizaje que me llevo de las dos es que no sólo puedes tener datos o análisis. Path Intelligence evolucionó muy rápidamente con YATE y Big Fecha pero necesitamos la comunicación, el contexto, la interacción para hacer beneficiosas los datos. El mismo por Social Point. Tenemos mucha gente trabajando con datos pero el valor real viene de cambiar el producto y por eso el equipo también tiene que estar integrado a la filosofía de la empresa. Se tiene que utilizar el Big Data para convencer la gente sobre cuál es la mejor acción que se puede hacer.

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