BOLETÍN
ABRIL 2021
Así las cosas…
Estimados colegas
Como siempre es un gusto saludarlos. En esta edición queremos informarles que recientemente se lanzó un nuevo proyecto denominado CASE FACES, el cual, es un proyecto que nos permite conocer testimonios de nuestros miembros sobre sus experiencias en la profesión de Advancement. ¡Es una gran oportunidad para compartir! ¡Así que los invitamos a participar!
Con respecto a futuros programas de capacitación queremos invitarlos a participar en un programa innovador “ADVANCEMENT WORKSHOPS ONLINE”, el cual tiene como objetivo identificar y analizar la relevancia de los “Servicios de Advancement” (back office) adquiriendo herramientas útiles y mejores prácticas. Los invitamos a que se inscriban y participen. Este programa se llevará a cabo a lo largo del mes de mayo con la ventaja de que los participantes podrán realizar networking durante todo este tiempo. ¡Los esperamos!
Por último, CASE celebra en este mes el lanzamiento de su publicación revisada tanto en libro como digital de “Global Reporting Standards”, misma que invitamos a consultar pues en este se describen los estándares, lineamientos y definiciones que todo personal de Advancement debe de tomar en cuenta para realizar sus reportes de resultados en filantropía.
Agradecemos a todas las instituciones que en este año decidieron participar en nuestro concurso global “Circle of Excellence”. La participación de América Latina tuvo un incremento muy significativo con respecto a otros años, lo cual demuestra, que tenemos muy buenas experiencias que compartir. ¡Enhorabuena!
Es un proyecto global que nos permite conocer a nuestros miembros y sus experiencias.
"Su progreso es nuestro progreso"
DESMITIFICANDO DATOS
Dado el miedo y la incertidumbre que los datos invocan en algunos profesionales avanzados, sigue siendo vital para todos los que avanzan generar confianza, fortalecer la comunicación y fomentar el nivel adecuado de participación cuando se trata de procesos de datos. Eso implica trabajo arduo, adaptabilidad y consideración cuidadosa por parte de los especialistas en datos, los neófitos en números y, por supuesto, el liderazgo institucional.
1.-Genera un puente entre el arte y la ciencia
Stefania Hardacre es la gerente de análisis y estrategia de campaña de la Universidad de Monash, ubicada en Melbourne, Australia. Ella colabora con muchos recaudadores de fondos, algunos de los cuales, ella dice, alguna vez desconfiaban en depender del análisis de información para su trabajo del día a día.
“En el espacio de donaciones, todo se trataba del arte de la recaudación de fondos, no necesariamente sobre la ciencia.” ella comenta. “Lo que planteamos en Monash, es presentar el balance entre el arte y la ciencia; sobre cómo el análisis de datos puede jugar un papel importante.”
Durante los cinco años que Hardacre ha estado en Monash, ha trabajado para comunicar a sus colegas que la ciencia de la recaudación de fondos no está suplantando al arte de hacerlo. El análisis de datos no está suplantando la relación entre los recaudadores de fondos y los donadores. Ella dice que ha usado la información para optimizar el manejo de portafolios, Ahorrándole tiempo a los recaudadores de fondos que están en la primera línea y permitiéndoles estar más concentrados en las relaciones.
Aun así, arte y ciencia pueden terminar colisionando si el personal de “advancement” falla en tomar los pasos adecuados, de acuerdo a Carrie White, vice presidenta de tecnología, datos y estrategia filantrópica de la Universidad de Cincinnati. Ella dice que es importante que todos vean que no es una batalla entre estilos, sino una mentalidad donde arte y ciencia trabajan en conjunto.
“En un mundo perfecto, tendríamos a una Siri o una Alexa que diría `Tienes que llamar a Joe 18 días antes de su cumpleaños para asegurar la mejor contribución para la universidad ́ “Dice White. “Pero todavía toma tiempo al recaudador de fondos conocer al donante [y diga], No, está en el hospital y no debemos de hablarle por ahora ́ Puedes enseñarle a la gente dónde pescar, pero de todas formas tendrán que pescar ellos mismos.
Desmitificar la información
Siete métodos para que la toma de decisiones impulsadas por el análisis de datos sea más accesible.
Imagina que tus amigos te han invitado a un nuevo restaurante. Te sientas, te acomodas y sale tu primer platillo: Una porción de Tarántula frita.
Así es como Anneke Burlinson, Administradora de las operaciones de advancement en la Universidad de Murdoch en Perth, Australia, percibe la experiencia de trabajar con datos para aquellos que son nuevos en la toma de decisiones impulsadas por el análisis de información y datos en el “Advancement”
“Se puede apreciar qué tan terrorífico sería para los miembros del personal que son relativamente nuevos en la recaudación de fondos en la educación superior” comenta, mencionando que algunos recaudadores de fondos o coordinadores de vinculación con egresados puede que nunca hayan trabajado con números.
“La información, en este sentido, se convierte en lo desconocido.”
A esa falta de familiaridad, agrégale la velocidad a la que la nueva tecnología progresa y es fácil entender que aclimatarse a una estrategia centrada en el análisis de datos puede ser abrumador.
“El mundo a nuestro alrededor se está moviendo tan rápido, nuestra habilidad para adaptarnos como individuos y como una organización es frecuentemente desafiante. Nos puede dejar con la sensación de estar intentando ponernos al día todo el tiempo.” Dice Brad Cunningham, vicepresidente, del departamento de análisis y percepción en la Universidad de Iowa, en la ciudad de Iowa, Estados Unidos “Da miedo, esa ambigüedad puede ser fuente de angustia.”
Dado el miedo y la incertidumbre que los datos pueden evocar en algunos profesionales de “advancement” sigue siendo vital para todos en la profesión que construyan confianza, fortalezcan la comunicación y alienten al nivel apropiado de participación cuando se trata de procesos de información. Eso involucra trabajo duro, adaptabilidad y consideración minuciosa de parte de los especialistas datos, los neófitos de los números y por supuesto, del liderazgo institucional.
“Se trata de hacerlo bien, no de bombardear a la gente con datos” Dice Adrian Ballard, que encabeza la “Sherborne foundation” de la Sherborne School, un internado independiente en el Reino Unido “La meta, para empezar, es que no hagamos de la información un lugar misterioso”
Para resolver ese misterio, aquí hay siete métodos sugeridos por expertos en análisis de datos y líderes en “advancement” de alrededor del mundo.
La mayoría de los profesionales en “advancement” que están sumergidos en el análisis de datos, recalcan la importancia entre el arte y la ciencia, ya que el conocimiento institucional puede traer contexto a números que por si mismo pueden ser engañosos. Patricia Bray, analista senior en análisis de datos y sistemas en la Universidad de Dartmouth en Hanover, New Hampshire en los Estados Unidos, compara esta familiaridad contextual e institucional con el conocimiento de los fans de beisbol de la temporada 2020, acortada por la pandemia.
“Hay un asterisco virtual para la temporada de beisbol 2020, porque sabemos que fue diferente,” Comenta Brad, explicando cómo la información no siempre cuenta la historia completa. “Es lo mismo en este caso ¿Recordaremos que la forma en que se desempeñó esta apelación fue porque ocurrió durante el COVID? ¿O que esto ocurrió durante la crisis del mercado de valores en 2008 o la burbuja de dot-com? ¿O una transición de presidentes?”
En enlace entre la ciencia y el arte de la recaudación de fondos, es una relación entre el análisis de datos y la experiencia en el mundo real. La combinación es crucial para el éxito.
2.- Construye confianza
Cuando líderes comienzan a tomar un acercamiento guiado por el análisis de datos, algunos en “advancement” pueden estar preocupados de que los números sean utilizados en su contra. Puede ser intimidante, enfatiza White, puede causar que colegas se resistan a nuevas iniciativas.
“Los datos, son cifras duras. Muestras cuales [prácticas] están funcionando y no funcionando” dice. “Hay una vulnerabilidad que se expone. Así que, necesitamos recordarles a los recaudadores de fondos que su éxito, es nuestro éxito. Estamos aquí para ayudar. Déjanos mostrarte los beneficios.”
White dice que la demostración de confianza debe de ser bilateral. No solo entre el personal de ciencia de datos y los recaudadores de fondos o los coordinadores de vinculación con egresados, pero entre el liderazgo institucional y el personal de “advancement.”
Ese tipo de confianza era crítico para Cunningham cuando llegó a la Universidad de Iowa después de más de una década involucrado con ciencia de datos (“Antes de que siquiera tuviese un nombre”) en el sector privado. Entró con mucho que aprender acerca de la educación superior y de “advancement” mientras tenía el deber de liderar un equipo para crear nuevas estrategias basadas en el análisis de datos. Cerca de cuatro años después, opina que el apoyo y la confianza deben de ser correspondidos bilateralmente.
“Soy un partidario de las 22 personas en mi equipo. Necesito un partidario arriba de mí también. Por suerte, nuestro jefe de operaciones es justo esto para mí. Ella es la que me contrató y creyó en mí,” Dice Cunningham. “Ese tipo de relaciones son muy importantes.”
John Wolfkill está de acuerdo. Como director ejecutivo del “Community College” de la “Aurora Foundation” por casi cinco años, ha trabajado para crear relaciones de confianza con su equipo, el personal del colegio y los miembros de la junta de la fundación.
Parte de ese proceso ha involucrado a Wolfkill en desarrollar, basándose en las habilidades de los presidentes de la junta: Desde un banquero que impulsaba a pensar sobre el impacto del análisis de datos, a un investigador de salud población que incitó a incrementar la visualización de la información, hasta un ejecutivo corporativo que se concentraba en seleccionar y presentar datos a otros de una manera más digerible. Estas colaboraciones resultaron en nuevas iniciativas guiadas por el análisis de datos, lideradas por Wolfkill pero mejoradas por la participación de la junta al igual que del personal de la institución de Colorado en Estados Unidos.
“Absorbí algo de cada uno de esos líderes, apoyándome en sus sets de habilidades particulares,” Dice. “Entonces fui capaz de aprender del equipo [de investigación institucional] del colegio para pensar de manera más amplia sobre cómo utilizar los datos.”
3.-Hazlo hombro con hombro
Pero Wolfkill también habla sobre el tiempo y el compromiso necesario para construir entendimiento con todos los involucrados. En el lado de la información, Monash Hardacre recomienda que el personal de análisis de datos se siente con sus colegas de “advancement” para que entiendan mejor la naturaleza de su trabajo. Dice que una cosa es darles un reporte de indicadores de desempeño y otra es usar el reporte como un medio para estar en la misma página.
“Tómate el tiempo para entender qué motiva a los recaudadores de fondos y qué les despierta interés. Ponte en sus zapatos para ver cómo puedes añadir valor,” Dice Hardacre “Una vez que esa conexión está ahí, puedes lograr mucho más.”
Pero White dice que también es importante que el personal de servicios de “advancement” se vean a ellos mismos como más que solo “un servicio.” Eso es parcialmente la razón por la que la Universidad de Cincinatti cambió el nombre de su departamento de servicios de “advancement” a Tecnología, información y Estrategia Filantrópica.
“Los servicios de `advancement ́ pueden implicar que somos un servicio, como un lavado en seco, pero estamos aquí por la misma meta que los recaudadores de fondos” Dice “Necesitamos pensar acerca de cómo podemos ser buenos compañeros el uno del otro y no solo la gente de tecnología de datos de la oficina de atrás.”
En la universidad de Iowa, Cunningham dice que busca juntar a miembros del personal con ideas, conocimiento y experiencia drásticamente diferentes. Empareja “opuestos” en función de sus habilidades informáticas, para colaborar. La idea es que cada persona puede ganar una nueva perspectiva del rol del otro, al igual que una visión más amplia de “advancement”
a través de esta experiencia de trabajo.
“A veces, la gente no se detiene a mirar y hacer preguntas ¿Necesitas un doctorado en matemáticas para hablar conmigo o alguien de mi equipo acerca de ciencia de datos? En lo absoluto,” Cunningham dice, reflexionando sobre la intimidación que puede llegarse a sentir por algunos sin antecedentes en el análisis de datos. “Sé lo difícil que puede ser decir abiertamente que no sabes o no entiendes, pero si estás dispuesto, podemos aprender mucho el uno del otro y acceder a las fortalezas individuales que tenemos cada uno.”
4.- Comunícate ( ¡Y escucha!)
El acercamiento de Cunningham en este caso es basado en comunicación directa y en escuchar, algo de lo que sabe bastante. Recuerden, Cunningham estaba en el mundo corporativo antes de venir a Iowa en 2017. Ya que era nuevo en el mundo de la educación superior, en sus primeros meses en el trabajo, dice que se concentró en escuchar durante las juntas y las conversaciones. Le otorga a eso el crédito del éxito que ha tenido con el análisis de datos en los últimos años.
“Estaba escuchando mucho más para entender mejor el negocio, las expectativas y lo que mis colegas esperaban acerca de cómo los datos podían ayudarles.” Recuerda. “Una vez que comprendiera eso, podría preguntarme `¿Qué es lo que voy a hacer aquí para ayudar? ́ y fue entonces que vino la inspiración para las ideas.”
Todos parecen tener consejo en cuanto a cómo comunicar la información. Wolfkill resalta la importancia de no solo hacer preguntas, pero identificar las que podrían tener el mayor impacto antes de buscar cómo contestar. White menciona lo que ella llama conversaciones “Estaría cool si…” entre colegas que permitan a la gente pensar de manera distinta en cuanto a estrategias de datos.
Ballard recomienda simplicidad al comunicar cosas acerca de datos a los líderes y fideicomisarios en las escuelas como Sherborne. “Creo firmemente que puedes aventarle tanta información como quieras al equipo directivo de las escuelas, pero tienes que comprender lo que realmente necesitas.” dice, expresando la importancia de conocer la audiencia a la que te diriges. “Con la mía, es muy importante concentrarse en el regreso de la inversión, mientras que, con mi grupo de voluntarios, es acerca de los medidores de desempeño.”
Mientras tanto, Murdoch Burlinson enfatiza cómo la comunicación es un elemento fundacional cuando se trata de introducir cualquier iniciativa nueva, el cual ella trata como un cambio en el proceso administrativo. Sus primeros dos pasos, al comenzar un nuevo proyecto, son evaluar el grado de disposición y hacer un plan de comunicación.
“Hago énfasis en primero entender dónde estás parada.” Comenta. “Sin este conocimiento, es difícil desarrollar la manera más óptima para comunicar cómo utilizamos los datos.”
5.-Haz que la información sea visual
“Representaciones visuales de la información pueden ser un componente dinámico de la comunicación, aunque graficas demasiado complicadas también pueden generar confusión. Muchos de los que trabajan en el análisis de datos en “advancement” aprecian los placeres simples que tienen los visuales simples.
Cuando Hardacre suministra a los recaudadores de fondos de Monash con reportes de datos, ella y sus colegas se aseguran de que la información sea presentada con elementos visuales llamativos.
“No asumimos que absorberán gráficas complejas o tablas enormes” Comenta “Así que, todo el contenido que mandamos a nuestros recaudadores de fondos, lo hacemos lo más visual posible. Les brindamos claridad a través de gráficas interesantes, espacios en blanco y explicaciones. No se trata de solo mostrarles cifras; Les brindamos una narrativa y visión.”
Bray habla sobre como ella y sus colegas en Dartmouth han comenzado a utilizar “visuales condicionales” Estos pueden ser cosas tan básicas como visuales que cambian de símbolos verdes de más a símbolos rojos de menos para ilustrar si la información subyacente, proyecta un resultado positivo o negativo en relación a las metas existentes. Ejemplos más sofisticados incluyen usar los datos para generar una narrativa.
Mientras tanto, el equipo de análisis de datos de la Universidad de Iowa, liderado por Cunningham, creó manteles con pautas para sus colegas recaudadores de fondos. Todo el personal de desarrollo, recibe una ilustración laminada de los caminos al éxito, guiados por el análisis de datos, con partes específicas destacadas para la variedad de roles.
Aun así, un acercamiento visual no tiene que ser tan pulido, estipula White. Ella alienta a su personal en la Universidad de Cincinnatti a usar métodos autodidactas.
“Soy una partidaria de, literalmente, sacar un pedazo de papel, marcadores y decir `Bueno, esto qué puede ser ̈ Comenta `Creo que cada que puedes dejar algo físico frente a dos personas o un grupo de personas, tu enfoque no es en lo que Carrie quiere decir o Joe quiere decir. Está en este espacio neutral entre ustedes dos.”
Wolfkill aspira a ir más allá de gráficas o tablas cuando presenta a la junta directiva de la Aurora Foundation. Le gusta volverlo visual a través de “historias.”
Cuando te comunicas con “Líderes o miembros de la junta, si solo hablas de números, pierdes el aspecto más poderoso de los datos, la historia. No te olvides de contar la historia y de hacerla visual.” dice “Puedes usar ejemplos de estudiantes, usar ejemplos de donadores, úsalos para crear perfiles en términos de impacto. Te puedo mostrar información, pero si la conectó con una historia de la vida real, estás empezando a visualizar lo que fue parte de ese resultado.”
6.- Invita a otros a meterse de lleno
Además de contar historias basadas en los datos, Wolfkill lidera a los miembros de la junta en lo que él llama “búsqueda del tesoro de información.” De esa forma, no solo se le presenta al grupo con conclusiones predeterminadas, sino que se les presenta una oportunidad a los miembros de llegar a las propias.
“No soy un científico de análisis de datos o estadística, pero creo que la información debería de usarse como una linterna y no como un martillo,” dice “Juntos, pueden iluminar tendencias y preguntas que no has hecho. Puedes acercarte a los datos como un proceso de descubrimiento.”
Muchos otros en “advancement” y en la ciencia de datos estarían de acuerdo. Hardacre y Bray han alentado a colegas a hacer sus propias zambullidas en la información y los datos. Tanto Monash y Dartmouth han apoyado a su personal de “advancement” cuando se trata de interpretar y utilizar ellos mismos ciertos datos.
“Tenemos una librería de datos muy grande y ciertas personas solo necesitan la página de resumen, ́ ́ dice Bray. “Otros quieren inmiscuirse en los detalles. Es personalizable y puedes meterte en niveles distintos. Depende de la audiencia.”
Cunningham se sorprendió por el amplio interés del personal de “advancement” en tener los datos y la información en sus manos. Después de que su equipo comenzara a ofrecer una clase de programación en SQL (Utilizado para comunicarse con bases de datos), tuve que agregar una más por el incremento en demanda.
“Ayudó muchísimo en la organización. Fuimos capaces de mostrar que no es tan científicamente difícil como podría pensarse. Puedes hacer esto.” Dice Cunningham. “Había gente que estaba aterrorizada por la idea de ciencia de datos e informática. Los miras un año después y están manejando datos, modelos predictivos, segmentaciones y tableros sofisticados en su trabajo del día a día. Se abrieron sus ojos.”
Dice que el crédito va para ambos lados: el personal de desarrollo, ansiosos por aprender acerca de implementación de datos y a los miembros de su equipo, emocionados por hacer que el tema fuera accesible.
7.- Encuentra el balance
El apetito por datos ha incrementado en muchas instituciones alrededor del mundo, incluyendo a Monash en Australia. Aunque Hardacre elogia esto (especialmente porque ha habido resistencia en el pasado), también quiero asegurarse de que sus colegas le den prioridad a los reportes de datos que son intencional y maximicen el valor.
Murdoch Burlinson está de acuerdo y advierte acerca de utilizar de manera muy rápida estrategias de datos de una forma que deje de lado un discernimiento propio. Comenta que ha visto interpretaciones erróneas bastante preocupantes inclusive entre gente con antecedentes en estadística.
“La falta de entendimiento es uno de los conceptos básicos que pueden llevar a cierta ignorancia y, eventualmente, a conclusiones erróneas,” Dice Burlinson. “Lo peor es cuando la gente abusa de este concepto, como por ejemplo, al forzar a otros a usar una forma de medición sobre otra sin importar lo que esa medida represente, solo para que encaje con una idea o creencia.”
Es por esto que Bray enfatiza un acercamiento más restringido en Dartmouth. Ella se ha movido gradualmente con iniciativas de datos que dependen de software de herramientas de inteligencia de datos, formando un proceso iterativo que se ha expandido continuamente y ha permitido que otros se adentren en él.
“Empieza pequeño. Escoge lo que puedes hacer, el incremento que puedes hacer,” aconseja Bray. “Date la habilidad de fallar: `Lo intentamos y aprendimos que hay una mejor manera. ́”
Wolfkill le recuerda a todos los que están en “advancement” ,ya sea que estén trabajando con datos en una universidad perteneciente a la “Ivy League” o a un “community college”, busquen los recursos en la institución y dentro de la comunidad. Al hacerlo, es posible utilizar los datos para forjar lazos más fuertes con colegas, generar un entendimiento más profundo de los procesos e inclusive comprometerse con nuevos constituyentes.
“Piénsalo, ́Quiénes son las personas alrededor de mí que pueden identificar estos problemas y quiénes en la institución pueden ayudarme a encontrar los datos para contestar las preguntas que tenemos? ́ ̈ Menciona. “Y qué mejor manera para abordar a un futuro donante que pedirle que piense en esto por un tiempo? Puede que tengas a un posible nuevo donante, porque tuvieron voz en el proceso y vieron el impacto que tuvo. Todo regresa al hecho de que no debes de tener miedo en mostrar las áreas en donde no tienes conocimiento o habilidad.”
ACERCA DEL AUTOR
BRYAN WAWZENEK, CREADOR DE CONTENIDO EN CASE