La integración de disciplinas como el data science, el diseño centrado en las personas y la analítica digital nos ayuda a entender y contemplar distintas audiencias, para anticipar sus comportamientos y poder optimizar nuestros mensajes en tiempo real.
De esta forma, el análisis de datos ha dejado de ser un campo exclusivo de las ciencias duras o una herramienta única de ciertos ámbitos académicos y productivos, y se ha posicionado como un recurso indispensable para la comunicación y sus numerosas áreas profesionales relacionadas.
En este artículo conoceremos el papel del analista de datos en comunicación, sus conceptos fundamentales como el de data science, la gamificación y el análisis de datos. Se presentarán las formas de aplicación del design thinking para desarrollar estrategias comunicacionales más eficaces, basadas en evidencia.
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El rol del analista de datos en equipos de comunicación
El analista de datos es en la actualidad un actor irremplazable dentro de los equipos de comunicación, gracias a su capacidad para traducir grandes volúmenes de información en insights utilizables.
La función de este profesional va más allá de la simple recolección de cifras.
El analista de datos se encarga de identificar patrones de comportamiento. Es capaz de medir el impacto de campañas y anticipar tendencias futuras.
Esto permite afinar los mensajes, optimizar la disposición de recursos y justificar la toma de decisiones informadas (es decir, basadas en evidencia).
En este sentido, el trabajo del analista de datos (data analyst) y el uso de herramientas de aprendizaje automático (machine learning) son dos recursos imprescindibles para el crecimiento de las organizaciones, con incidencia en casi todos los aspectos de sus operativas.
Para cumplir con su tarea no es suficiente con que el analista de datos recopile y analice información, sino que es necesario garantizar la comunicación efectiva de los resultados obtenidos al resto de los involucrados en el proceso de trabajo.
Comunicar con claridad y sentido utilitario es uno de los factores más determinantes para el éxito de cualquier proyecto que involucre al análisis de datos como componente integral.
Por ello, en el rol del analista de datos tiene especial valor el dominio de distintas habilidades blandas, muy particularmente las que se relacionan de manera directa con la comunicación en sí misma y la interacción social en distintos formatos y situaciones.
Según se explica en el artículo "Communication Skills for Data Science" (2025), publicado por Prismagic Institute, los analistas de datos tienen que contar con las habilidades necesarias para poder elaborar narrativas claras que traduzcan los hallazgos técnicos a públicos no especializados o no familiarizados con el léxico específico de la disciplina, facilitando así la toma de decisiones y el uso de estos insights.
Como complemento, una encuesta realizada por la consultora MoldStud, presentada en el artículo "The Evolution of Data Analysts Roles in 2025", arrojó como resultado que el 80 % de los proyectos fallidos tuvieron comunicación deficiente en algún punto.
El 85 % de los líderes empresariales encuestados considera que la capacidad de expresar los resultados de forma accesible es tan importante como el propio dominio técnico.
El rol del analista de datos en la actualidad es mucho más que un puente para conectar las áreas técnicas con las estrategias comunicativas. Se trata de un actor fundamental dentro de las organizaciones, con el poder de convertir grandes cúmulos de información en activos confiables para los equipos de comunicación, marketing, recursos humanos y dirección.
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Conceptos clave: data science, análisis de datos, gamificación
Para poder comprender la dimensión real de los aportes que realiza el analista de datos en la comunicación y sus diversas áreas, es necesario diferenciar y describir algunos de los conceptos esenciales involucrados en sus procesos de trabajo.
Data science y análisis de datos
El campo del data science o ciencia de datos abarca distintos métodos avanzados, que van desde la estadística y la programación hasta el machine learning y el uso de inteligencia artificial.
Todos estos métodos y herramientas son utilizados para extraer patrones significativos a partir de los grandes volúmenes de datos estudiados y realizar acciones en función de ellos.
Aunque suelen utilizarse como sinónimos, el data science y el análisis de datos no son exactamente lo mismo.
El análisis de datos se enfoca en descubrir patrones y tendencias, mientras que la ciencia de datos incluye estos análisis pero también incorpora técnicas predictivas, automatización y desarrollo de algoritmos complejos capaces de tomar decisiones autónomas basadas en datos.
El análisis de datos y el data science no pueden formar parte de procesos efectivos basándose solamente en el dominio de sus herramientas técnicas. Sus aportes no funcionan de manera aislada y compartimentada, sino que deben ser dinámicos para integrarse en las demás áreas o secciones de trabajo.
El data science y el análisis de datos tienen que ser capaces de traducir la información para convertirla en narrativas comprensibles que apoyen la toma de decisiones.
Esta condición hace que sea necesario utilizar distintas habilidades analíticas para formular preguntas relevantes, contar con competencias en visualización de datos para comunicar los hallazgos de manera clara y directa, y poseer un entendimiento profundo del área temática en la que se aplican los datos (la comunicación en este caso).
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Gamificación aplicada a la comunicación
La gamificación es una estrategia que aplica mecánicas propias del juego (como recompensas, misiones, competencias o progreso visual) a contextos no lúdicos para mejorar el involucramiento de los usuarios.
En comunicación, la técnica de la gamificación suele utilizarse en campañas, plataformas educativas, redes sociales y entornos corporativos para captar la atención de los públicos y generar una experiencia más memorable.
En el ámbito comunicacional, gamificar implica generar experiencias activas. Por ejemplo, una campaña puede invitar a completar desafíos semanales, otorgar insignias por interacción o establecer rankings entre los participantes.
Esta lógica incentiva la constancia y genera un vínculo emocional más fuerte con el mensaje, favoreciendo la retención y la viralización.
En combinación con el análisis de datos el impacto de la gamificación puede potenciarse notoriamente, midiendo en tiempo real qué elementos (recompensas, formatos, niveles de dificultad) generan mayor engagement entre los usuarios y espectadores, para ajustar las estrategias y acciones comunicacionales en función de los comportamientos observados.
Esto optimiza tanto la experiencia del usuario como los resultados comunicacionales, al tiempo que facilita segmentar audiencias según su nivel de participación o respuesta emocional y aporta insumos valiosos para diseñar futuras estrategias basadas en evidencia.
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Cómo aplicar design thinking a estrategias comunicacionales
El design thinking es una metodología centrada en el usuario que promueve procesos creativos, iterativos y colaborativos, ideales para diseñar estrategias comunicacionales adaptadas a audiencias diversas.
En el estudio de revisión titulado "Design thinking for innovation: context factors, process, and outcomes" (2023), publicado en European Journal of Innovation Management, se describe al design thinking como un proceso integral que se desarrolla a través de tres etapas o factores clave: comprender el contexto, generar ideas y materializar soluciones con resultados orientados a la innovación y la mejora continua.
Dentro del contexto de la comunicación estratégica, aplicar la metodología del design thinking permite abordar los desafíos desde una perspectiva con foco en las personas.
La primera etapa clave para esto consiste en buscar la empatía con la audiencia.
Para ello, suele recurrirse a técnicas como entrevistas, observación directa o dinámicas de creación colaborativa, a fin de comprender en profundidad las motivaciones, expectativas y barreras emocionales del público objetivo.
Esta fase inicial es la piedra angular para diseñar mensajes auténticos y relevantes, alineados con las necesidades reales de las audiencias y que se articulen con los insights obtenidos gracias al trabajo del analista de datos y su equipo.
Una vez recogida y procesada esta información, se define con claridad cuál es el desafío comunicativo.
Detectar problemas concretos permite enfocar los esfuerzos en objetivos claros y priorizar de forma precisa las necesidades de los públicos.
Estos tipos de problemas suelen estar relacionados con una baja participación, dificultades en la comprensión de ciertos mensajes o la falta de conexión emocional con el contenido.
A partir de ese punto tiene lugar la etapa de idear soluciones creativas. En sesiones colaborativas que incluyan distintas herramientas como lluvias de ideas, mapas de empatía o tableros visuales, los equipos generarán propuestas de formatos, canales y líneas narrativas que puedan resonar emocionalmente y fomentar el compromiso, buscando conectar genuinamente con las audiencias.
Las ideas que sean seleccionadas se convertirán en prototipos comunicacionales, que pueden adoptar distintos formatos, como versiones preliminares de campañas, newsletters, piezas para redes sociales, landing pages u otros contenidos.
Estos deben ser testeados con grupos reales antes de su implementación definitiva, para evaluar su viabilidad sin comprometer grandes recursos.
La etapa de testeo y ajuste se basará en métricas e indicadores concretos (como tasas de conversión, tiempo de permanencia o incluso feedback cualitativo), cuya obtención y procesamiento puede involucrar en mayor o menor medida al analista de datos. Estos resultados se utilizarán para refinar el diseño del mensaje, su tono y estilo.
Con base en estos datos y su implementación, se iniciará un ciclo iterativo de mejora continua para asegurar que la comunicación sea progresivamente más eficaz y se adapte mejor a las verdaderas expectativas y necesidades del público.
La aplicación metódica y cuidadosa del design thinking reporta beneficios concretos para la comunicación, destacándose especialmente los siguientes:
- Mayor empatía y foco en las personas: este enfoque asegura que cada pieza comunicacional será pensada y diseñada para responder a las necesidades reales de la audiencia.
- Iteración ágil: el uso de prototipos tempranos permite reducir los riesgos y realizar ajustes estratégicos basados en datos y experiencia real.
- Trabajo colectivo y diversidad cognitiva: al involucrar perfiles variados (diseñadores, comunicadores, analistas, usuarios), se enriquece la estrategia y se evitan sesgos de perspectiva.
Casos destacados de uso del design thinking
La empresa global de transporte y logística Kühne & Nagel aplicó el design thinking para repensar la experiencia de sus equipos logísticos, realizando sesiones colaborativas con empleados de distintas áreas. Así rediseñaron sus procesos de trabajo diarios para mejorar la comunicación interna y fomentar un clima laboral más participativo.
Esta iniciativa permitió reducir tiempos de respuesta, aumentar la satisfacción del personal y fortalecer la cooperación transversal. El caso es citado por DesignThinkers Academy como ejemplo de innovación organizacional centrada en las personas.
Otro caso reconocido es el de la Cruz Roja Internacional, que ha implementado el design thinking en combinación con otros modelos de desarrollo de ideas y productos, entre los que se cuentan el prototipado visual, la colaboración entre los equipos de desarrollo y los de operaciones en Tecnologías de la Información (práctica conocida como dev-ops) y los procesos ágiles para desarrollar soluciones prácticas.
Por último, el Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia (Unicef) ha integrado el enfoque de design thinking en varios de sus proyectos de innovación y comunicación, asegurando que los mensajes y soluciones estén centrados en las verdaderas necesidades de niños, niñas y adolescentes.
Mediante talleres participativos con estos públicos, docentes y líderes comunitarios, se han creado materiales visuales adaptados a cada contexto cultural y lingüístico. Este proceso permitió identificar barreras sociales invisibles y desarrollar soluciones comunicativas más eficaces y culturalmente respetuosas.
La combinación del design thinking con el trabajo del analista de datos y las herramientas de data science genera recursos sin precedentes para diseñar estrategias comunicativas cada vez más éticas, efectivas y centradas en las personas.
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