Campbell Law: The Dark Side of the Data Driven Approach – Ida Blog

Concevoir

Selon McKinsey, des flux de travail intelligents et des interactions fluides entre les humains et les machines sont attendus d’ici 2025. Comme pour l’équilibre des entreprises, et la plupart des employés utiliseront des données pour optimiser presque tous les aspects de leur travail.

Aujourd’hui, les données ont acquis une pertinence cruciale dans le domaine des affaires. Alors que certaines entreprises basent leurs stratégies sur les intuitions, la méthodologie basée sur les données (axée sur les données) a pris une importance lors de la prise de décisions et de la planification stratégique. Cela implique la collecte et l’analyse d’informations pour fonder la prise de décision et la planification. Ainsi, l’utilisation de Big Data permet aux organisations d’obtenir une vision plus précise et d’améliorer leur capacité opérationnelle.

La culture basée sur les données va au-delà d’une simple collecte de données. Il représente une mentalité dans laquelle la valeur réelle des informations générées à partir des données est reconnue, pour les utiliser et promouvoir le succès de l’entreprise. Lorsqu’une entreprise déclare «axée sur les données», cela signifie qu’il prend des décisions stratégiques basées sur l’analyse et l’interprétation des données. Cette approche permet aux organisations d’examiner et d’organiser leurs données afin de mieux servir leurs clients et leurs consommateurs.

Défis basés sur les données

L’utilisation de grandes quantités de données implique divers défis qui doivent être relevés efficacement. Certains incluent le manque d’organisation des données, les difficultés de stockage et d’analyse, les problèmes de confidentialité et la conformité à un cadre réglementaire.

Les indicateurs de satisfaction des clients sont métriques que les entreprises utilisent pour identifier la satisfaction des clients avec les produits, les services et l’attention fournis. Ces données aident les entreprises à identifier les domaines à améliorer et à prendre des décisions stratégiques pour améliorer la satisfaction et encourager les acheteurs

Il est important de reconnaître que, dans notre empressement d’atteindre certaines mesures qui ajoutent de la valeur à notre service ou à notre entreprise, nous pouvons tomber dans un piège dangereux. Parfois, nous nous concentrons à la fois sur l’obtention de certains résultats que nous pouvons perdre de vue des aspects cruciaux, tels que l’expérience client ou l’éthique dans la gestion des données.

Une optimisation métrique excessive peut également compromettre les utilisateurs et les objectifs commerciaux d’une organisation. Il est dangereux de dépendre uniquement d’une métrique pour évaluer les performances, car il peut être manipulé sous des formes non liées à son objectif initial, selon la loi de Campbell.

Cette loi prévient Plus une métrique de prise de décision est cruciale, plus la probabilité de manipulation est grande.

Exemples de la loi de Campbell

L’utilisation d’une métrique unique pour mesurer le succès ou l’échec peut conduire à des comportements extrêmes et nocifs, car les gens peuvent se concentrer sur l’optimisation des métriques au lieu de traiter le thème sous-jacent. La loi de Goodhart, en revanche, souligne que lorsqu’une mesure devient l’objectif principal, il perd sa valeur en bonne mesure.

La loi de Campbell et la loi de Goodhart sont nées de la frustration des spécialistes des sciences sociales qui ont observé comment les mesures individuelles ont remplacé une compréhension complète et nuancée des comportements complexes

La loi de Campbell peut être appliquée aux situations quotidiennes. Par exemple, dans la zone de santé, une métrique a cherché à réduire le temps d’attente des patients dans les appels téléphoniques. Mais les employés ont fait taire les appels et le temps d’attention prolongé pour améliorer la métrique, sans améliorer l’expérience du patient.

De même, dans les services d’économie de concerts tels que Airbnb ou Uber, les notes de cinq étages sont cruciales pour les conducteurs et les hôtes, ce qui conduit à des manipulations telles que demander directement aux clients un score parfait. Ces pratiques reflètent la tendance des organisations pour optimiser les mesures au détriment d’autres aspects importants.

Le cas Facebook illustre comment la priorisation extrême d’une métrique, telle que le nombre d’utilisateurs actifs quotidiens, peut déformer l’expérience utilisateur et entraîner des conséquences nocives, telles que les dépendances et la désinformation. Bien que tous les cas ne soient pas si extrêmes, l’obsession de la métrique unique peut avoir des effets désastreux pour les objectifs commerciaux.

Être dans les mesures avec responsabilité

Pour éviter une obsession des mesures, nous devons reconnaître que tous les indicateurs ont des limites et refléter des décisions sur ce qui est considéré comme important. Au lieu de dépendre d’un paramètre, ils doivent être combinés pour obtenir une compréhension plus complète du phénomène étudié.

De plus, il est essentiel de compléter les données quantitatives avec des données qualitatives pour comprendre les conséquences nuancées des décisions de conception. Ils doivent être utilisés comme un outil de prise de décision, mais ne devraient pas être le seul facteur déterminant. La clé est de créer des relations à long terme positives qui ajoutent de la valeur à la durée de vie des utilisateurs au lieu de leur faire du mal.

Les mesures quantitatives sont essentielles pour la réussite et la conception des entreprises, mais doivent être utilisées avec responsabilité. Lorsque l’optimisation des mesures est prioritaire sur les relations à long terme avec les clients, il existe un risque d’échec de la satisfaction commerciale et des utilisateurs.

Il est essentiel de trouver un équilibre entre l’utilisation des données et d’autres facteurs plus larges, tels que la satisfaction du client et le respect des réglementations éthiques. Lorsque vous relevez ces défis de manière intégrale, nous profiterons de tout le potentiel des données, sans perdre de vue notre responsabilité pour nos utilisateurs et l’environnement réglementaire.

Références

https://www.nngroup.com/articles/campbells-law/
https://www.zendesk.com.mx/blog/indicadores-de-satisfaccion-del-liente-que-son/
https://www.zendesk.com.mx/blog/data-Driven-Que-es/
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-data-duven-enterprise-of-2025