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CTO de Rover.com trabaja para desatar la innovación impulsada por datos

Scott Porad, ejecutivo jefe de tecnología en el servicio de pareo de cuidadores de perros Rover.com, explica por qué es importante para las empresas en la economía colaborativa el ser impulsadas ​​por datos.

Scott Porad no creció con perros o tuvo uno propio hasta la vida adulta. Pero ahora su vida es todo acerca de los perros… y de traer la innovación impulsada por datos a la economía colaborativa.

Porad llegó a su actual cargo como director de tecnología de Rover.com, que ha sido llamado la Airbnb del cuidado de perros, no mucho después de conseguir su primer perro, hace unos cinco años. Él y su esposa estaban planeando unas vacaciones para Memorial Day y de repente se le ocurrió: ¿Qué hace uno con un perro cuando estás de viaje?

"Nunca en mi vida había tenido esa experiencia en la que tienes que tratar con el cuidado de mascotas", dijo Porad, quien en ese momento era director de tecnología del operador de sitios de humor Cheezburger Inc.

Después de hablar con sus amigos acerca de qué hacer, descubrió que uno estaba lanzando Rover.com, y la idea tuvo sentido para Porad. En esa ocasión particular dejó a su perro con su hermana, pero la semilla de la idea fue plantada en su mente. Dos años más tarde se unió al equipo.

Emparejar cuidadores de perros se trata de algoritmos

Como CTO, Porad y su equipo trabajan en algoritmos que emparejan a los dueños de perros con cuidadores de perros. El equipo utiliza algoritmos de aprendizaje automático que ven cuáles cuidadores tienen los más altos índices de satisfacción, reservan con más frecuencia y tienen menor cantidad de problemas de seguridad. También toma en cuenta factores como la geografía, ya que los dueños de perros por lo general quieren una niñera que está en su vecindario.

Con el tiempo, los algoritmos aprenden lo que los dueños de los perros buscan en una niñera. No solo los algoritmos usan esto para mejorar las recomendaciones, sino que la plataforma da consejos a los cuidadores que actualmente no están en los primeros puestos, ayudándoles a mejorar.

"No se puede confiar en la intuición, en este caso", dijo Porad. "Uno tiene que confiar en los datos debido a que está tratando con tantas cosas diferentes".

Para desarrollar y mantener los algoritmos, Porad ha contratado a un equipo con un conjunto diverso de antecedentes. El equipo de ciencia e ingeniería de datos se compone de 25 personas que tienen grados en biología e ingeniería nuclear, además de los campos más convencionales como la informática y la estadística.

La ventaja de este enfoque, dijo Porad, es que se obtiene diferentes perspectivas sobre los problemas. La gente de campos divergentes verá los problemas de manera diferente, lo que puede conducir a la innovación basada en datos. "Usted está trayendo diferentes puntos de vista a la mesa", dijo Porad.

Si bien muchos administradores de analítica favorecen el personal que tiene familiaridad con los problemas de negocios, Porad está contratando personas salidas de la academia. Lo que es importante es que tengan una mentalidad científica. Esto funciona en Rover debido a que la naturaleza del problema en que se está trabajando –emparejar a dueños de perros con cuidadores seguros y convenientes– se presta a un enfoque científico más que otras actividades analíticas, como el marketing impulsado por datos o la automatización de procesos.

Para hacer los análisis, Porad y su equipo confían en una herramienta llamada Periscope, que permite a los usuarios escribir consultas SQL y construir y compartir tableros de datos. La herramienta está conectada a un almacén de datos de Amazon Redshift, una base de datos PostgreSQL y una base de datos de clientes de Zendesk. Más trabajo duro de ciencia de datos se realiza en Python Notebook, una herramienta Python basada en navegador.

Porad dijo que apoyará otras herramientas en caso de necesidad. Por ejemplo, el equipo de tecnología de Rover ha utilizado el lenguaje de programación de código abierto R hasta cierto punto en el pasado. Pero él es crítico de la tendencia de soportar cualquier herramienta que pidan los analistas. Intentó ese enfoque en los trabajos anteriores, pero encontró que cuando todo el mundo utiliza su propia herramienta, eso hace que sea más difícil para las personas trabajar en colaboración.

"Simplemente vi que las cosas se pusieron muy inflexibles", dijo Porad, que también trabajó previamente en la farmacia en línea Drugstore.com. "En realidad, solo te ata mucho las manos detrás de la espalda".

Altas expectativas para innovar sobre analítica

Hay mucho en juego para Porad y su equipo. Él dijo que a lo largo de toda la economía colaborativa, las empresas todavía están tratando de averiguar la mejor manera de atender a los clientes. Es particularmente difícil debido a que, ya sea que esté hablando de Rover o Uber o Airbnb, las empresas no interactúan directamente con los clientes. En su lugar, los clientes tratan principalmente con contratistas independientes. El papel de la plataforma es asegurar que las interacciones sean fluidas y ofrecer una buena experiencia.

Esta es la razón por la que la analítica es tan importante. Mientras que un negocio en la economía colaborativa podría no ser capaz de basar sus decisiones en la experiencia real de interactuar con los clientes, por lo menos tienen los datos, que todavía pueden decirles mucho. Se necesita la innovación impulsada por los datos para sacarle provecho a los datos.

"Las empresas que pueden averiguar mejor lo que está pasando con sus clientes son las empresas que van a ganar", dijo Porad.

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Este artículo se actualizó por última vez en mayo 2016

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