Analytics y atribución multimercado
Conecta con el background de Joan en Western Union y los 40 mercados. Atribución, segmentación y analytics cuando el producto opera en geografías y monedas distintas.
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Medir un producto que opera en una geografía es difícil; medir uno que opera en decenas, con monedas y comportamientos distintos, es donde casi todos se engañan con la media. Apoyado en el background de Joan en Western Union y sus mercados, esta sesión va de leer datos multimercado sin mentirte.
La media es la mentira mejor educada de tu dashboard: un cambio puede mejorar cada mercado por separado y empeorar el total a la vez (la paradoja de Simpson). Y cuando quien decide la compra es un agente, tu atribución sigue contando clics humanos que ya no ocurren: premia al canal equivocado.
Qué veremos
- Qué medir antes que cómo: la métrica que de verdad mueve el negocio.
- La media que engaña: segmentar, percentiles y la paradoja de Simpson entre mercados.
- Atribución multicanal y multi-geografía: el mismo usuario por países y monedas distintas.
- Métricas comparables entre mercados: normalizar moneda, estacionalidad y comportamiento.
- Experimentos fiables: por qué casi todos los A/B test mienten y cómo evitarlo.
- Contar el dato para que mueva una decisión, no para decorar un dashboard.
Qué te llevas
- Sabrás leer datos de un producto multimercado sin que la media te engañe.
- Un marco de atribución multi-geografía y multimoneda reutilizable.
- Criterio para decidir qué métrica es comparable entre mercados y cuál no.
Aplícalo desde el minuto uno Coge hoy tu métrica estrella y pártela por tus dos mercados principales. Si la dirección de la tendencia cambia al separarlos, acabas de encontrar una decisión que estabas tomando con el dato equivocado.
Ejemplos de uso
- Comparar dos mercados sin que la media te oculte lo que pasa en cada uno.
- Montar atribución cuando el mismo usuario entra por canales y países distintos.
- Segmentar por geografía y moneda sin multiplicar el trabajo por N.
- Decidir qué métrica es comparable entre mercados y cuál no.
Caso de estudio
Berkeley y la discriminación que no existía donde se miraba
En 1973 los datos de admisión de posgrado de Berkeley parecían claros: admitían a un porcentaje menor de mujeres que de hombres. Olía a discriminación. Pero al desglosar por departamento, el sesgo desaparecía e incluso se invertía a favor de las mujeres en la mayoría. El motivo: ellas solicitaban más a los departamentos más competitivos, con menos plazas para todos. La media agregada decía una cosa; el dato segmentado, la contraria. Es la paradoja de Simpson, y vive en cualquier dashboard multimercado.
Bickel, Hammel & O’Connell · Science (1975)Para quién es
Diseñadores de producto que operan en más de un mercado o moneda.
Cómo funciona
- Mes
- M06
- Formato
- En directo · 2 h
- Calendario
- Segundo jueves · 19:00 CET
- Suelta
- 29 € · gratis con el Programa
- Acceso
- Queda grabada
- 00–15
Novedades del campo
Qué ha cambiado este mes y qué deberías mirar.
- 15–45
El marco
Los conceptos que sostienen la sesión, sin relleno.
- 45–85
Demo en vivo
Se construye delante de ti, sobre herramientas reales.
- 85–105
Aplícalo a tu proyecto
Lo llevas a tu caso ahí mismo: sales con una mejora hecha, no con apuntes.
- 105–120
Preguntas
Traes tu caso; se resuelve en directo.
Antes de empezar · Lecturas
Para llegar con contexto. Los libros enlazan a Amazon.
