19
May

“Si alguien entra por la puerta y me dice que un producto es caro o barato, si es Dios, le creo, si no, me tiene que traer datos”.

 

¿Cuál es la clave para preparar bien una reunión?. Conocer bien a los componentes de la reunión y sus verdaderos objetivos sin duda ayudará mucho al éxito de la misma, pero tener bien preparado todos los datos numéricos es algo básico.numeros

Sé que parece obvio lo que estoy contando, que preparar números para las reuniones es algo que ya sabíais, ahora te pido que observes en las últimas reuniones que has tenido, en cuántas de ellas había datos buenos y análisis serios para poder añadir a la conversación, y sacarás una conclusión distinta.

De todo se puede opinar, y a todo se le puede poner cualquier adjetivo calificativo siempre  (bueno, malo, barato, caro, Premium, lujo, commodity, etc). Esto tiene un problema, como decía el filósofo Jacques Derrida; el lenguaje humano es pobre para explicar correctamente las cosas que nos sucede y los adjetivos calificativos significan en cada persona, cosas distintas. Por lo tanto deberemos definir con precisión los conceptos antes de ser discutidos.

Otro dato que la gente desconoce es que el cerebro humano, al contrario de lo que la mayoría de la gente piensa, es muy mal estadístico recordando datos numéricos. El cerebro no recuerda por importancia, los eventos que se recuerdan son aquellos que han tenido una carga emocional más importante, por tanto están claramente sesgados.

La mejor prueba de que esto es cierto es tomar datos numéricos sobre algo que pensamos a priori que conocemos. Luego hay que hacer números en serio y nosotros mismos nos daremos cuenta de los errores graves de memoria que tenemos. Gastos detallados de un mes, número de días que ha llovido este año vs. el año pasado, número de accidentes comparativo de coches, aviones, trenes, etc. Si observáis os daréis cuenta de la cantidad de conclusiones diarias que sacamos falsas, por pensar que los datos que tenemos en nuestro cerebro son correctos.

Por último no olvidar que los datos numéricos han de ser interpretados correctamente, ya que se pueden sacar conclusiones erróneas de ellas, bien por desconocimiento o bien porque el que nos la presenta lo hace de forma intencionada (gráficos con escalas no adecuadas con el tamaño, colores, etc). Siempre pongo el mismo ejemplo; una vez leí una estadística que decía que el 30% de los accidentes graves en coches eran producidos por gente que había bebido, por lo tanto pensé ‘qué peligro tenían los que iban serenos’ porque producían el 70% de los accidentes. Desde ese día procuro montar en el coche con alguien que haya bebido algo….

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