Sharon Biggar és la directora d’anàlisi de dades de Social Point. Un dels principals desenvolupadors de jocs per mòbils amb més de 50 milions de jugadors actius per mes. VIA Empresa l’entrevista al Big Data Congress per parlar de l'estratègia de la companyia, les virtuts de les dades però també dels seus riscos. Partidària de fer més que de dir, defensa que la clau d'un bon equip de dades no és només l'anàlisi sinó també la capacitat de comunicació i convicció. De la seva experiència al capdavant de Path Intelligence, ens explica com ens comportem en un centre comercial.
En quina fase es troba actualment el Big Data?
És una bona pregunta. Encara estem al començament. Hi ha algunes companyies que estan molt implicades amb la interacció de les dades però encara s'ha de convèncer força gent. També hi ha altres temes com la privacitat, l'emmagatzematge o com compartim les dades que encara no hem resolt.
Reptes també per Social Point?
La nostra companyia està molt avançada en la implementació de Big Data. Tenim una gran infraestructura i estem recol·lectant tres mil milions de dades d’esdeveniments per dia. Ho estem utilitzant per millorar els nostres jocs i aprendre dels nostres usuaris.
Biggar ha realitzat la ponència 'Creació d'equips d'anàlisi d'alt rendiment' al congrés
Què feu exactament per personalitzar l’experiència de l’usuari en jocs com Dragon City o Monster Legends?
La nostra anàlisi consisteix en si l’usuari gaudeix o no del joc. A l’usuari no li agrada si el nivell és molt fàcil o molt difícil i per tant, ha d’estar entremig. Utilitzem les dades per intentar entendre quin és el millor nivell per a cada usuari i també mesurem la dificultat del joc en funció de la satisfacció i de com es juga. El nostre model no és 100% acurat però intentem millorar-lo.
Confies més en el comportament o en l’opinió de l’usuari?
En Big Data, donem més importància als fets que a les paraules. El comportament de l'usuari és més important que la seva opinió. Quan treballava en vendes i preguntava als clients d’un centre comercial quines botigues freqüentaven, molts no deien que anaven a botigues de roba interior com Victoria’s Secret.
Però ho feien.
Sí i preferien no dir-ho. Trobem la veritat quan podem observar el comportament. Quan preguntes, la gent et vol complaure i hi ha informació que no vol revelar.
"Quan preguntes, la gent et vol complaure i hi ha informació que no vol revelar"
Un biaix entre allò que es fa i allò que es diu no posa les coses fàcils…
El sector dels videojocs també és un bon exemple. Ens centrem en grups concrets i hem comprovat que als usuaris no els hi agrada ser especialment crítics. Et poden dir que els hi agrada jugar a un joc però després deixen de jugar-hi. No és una valoració real si no seguirien jugant.
Abans de Social Point, vas crear Path Intelligence. Quin és el comportament general d’un comprador en un centre comercial?
Depèn molt del centre comercial. Ara bé, l’atracció és molt gran en centres de referència com El Corte Inglés, John Lewis o Wallmart. Molta gent hi va però el més important és que es fa quan es marxa. Aquí entren les connexions entre botigues. Et poso un exemple: la botiga de Lego i John Lewis estan molt connectades al Regne Unit.
"Si John Lewis està en un centre comercial, els seus clients es mouran per trobar una botiga de Lego"
Sorprenent.
No ens ho esperàvem però si John Lewis està en un centre comercial, els seus clients es mouran per trobar una botiga de Lego allà on vagin. No necessiten estar juntes. També vaig estudiar la proximitat entre diferents botigues i si això els beneficiava o no. Un dels reptes en vendes és la limitació de l’espai físic. Això no passa en els videojocs perquè aquí si trobes alguna cosa malament, ho pots canviar ràpid. Podem detectar a les 4 una batalla d’un videojoc que no agrada i a les 6 ja haver-ho canviat.
La botiga de Lego no es pot canviar en dues hores, Monster Legends sí…
És l’estructura i és el model de negoci. En els videojocs no hi ha cap mena de contracte legal perquè són gratuïts. Podem canviar i fer tot el que vulguem perquè tenim flexibilitat. És diferent quan el joc té subscripcions o es paga.
Abans de treballar per Social Point, Biggar va crear Path Intelligence per analitzar el retail als centres comercials
A vegades tinc un pensament crític amb el Big Data. El controlem o ens controla?
Crec que nosaltres el controlem. De moment, no hi ha res que m’espanti del Big Data. Encara hi ha molt per millorar. Vivim en un món amb recursos limitats i hem de descobrir com optimitzar-los. La millor manera de prendre aquestes decisions és amb informació i Big Data. Estic molt entusiasmada amb tot el que s’està fent en smartcities i amb tots els recursos que podem estalviar.
"No he trobat res que m'espanti del Big Data"
En una entrevista amb Sarah Harmon em va parlar d’un llibre Weapons of Math Destruction que alerta dels perills d’un algoritme mal creat sense context. El Big Data és un risc per la privacitat o la moral?
A Social Point, si crees un algoritme i no coneixes el context vol dir que estàs utilitzant un mal model. S'ha de crear un model acurat dins un context concret. Ara bé, el model també ens pot informar sobre el context que estem intentant preveure i podem aprendre molt del procés. És un camí molt interactiu.
Aprendre en el camí de forma bidireccional és una bona manera de treballar. Quines són les noves tendències?
Molta gent s’ha encaminat a les tecnologies del núvol però encara hi ha moltes coses per fer en serveis. El que hem vist amb Amazon i Google és que estan intentant optimitzar aquests serveis. En el futur, la infraestructura de les dades serà molt més fàcil també per a les famílies i es personalitzarà encara més l’experiència de l’usuari.
La interacció entre màquines i humans serà necessària?
El nivell de tasques que fa un humà incrementarà. Sempre necessitarem una persona que decideixi quines dades s’han de recol·lectar i que s'asseguri que estan comprimides. A més, també es podran centrar en les decisions estratègiques més importants.
Què és el més important que has après a Social Point i Path Intelligence?
No és una pregunta fàcil de respondre. El millor aprenentatge que m'enduc de totes dues és que no només pots tenir dades o anàlisi. Path Intelligence va evolucionar molt ràpidament amb IoT i Big Data però vam necessitar la comunicació, el context, la interacció per fer beneficioses les dades. El mateix per Social Point. Tenim molta gent treballant amb dades però el valor real ve de canviar el producte i per això l’equip també ha d’estar integrat a la filosofia de l’empresa. S'ha d'utilitzar el Big Data per convèncer la gent sobre quina és la millor acció que es pot fer.