Mes: abril 2021

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¿Cómo hacer una limpieza de Datos optima?

Uno de los grandes problemas a los que todos nos hemos enfrentado al menos una vez, es tratar de ejecutar una estrategia con datos antiguos, no actualizados y erróneos. Los datos de baja calidad pueden afectar el desarrollo de estrategias y hacer fracasar iniciativas comerciales y publicitarias.

Siendo los datos un factor central para cualquier compañía Data Driven, la calidad que tengan es uno de los aspectos más importantes que debemos tener en cuenta. Para lograr el objetivo, se puede establecer una estrategia de Data Cleansing, la cual nos permitirá depurar todos los datos erróneos y asegura que la información que se obtenga sea mucho más precisa y útil.

¿Por qué es importante la limpieza de datos?        

Si toda la información de la compañía es confiable, podemos estar seguros que las estrategias que se generen serán certeras. Las cualidades que debemos buscar en datos íntegros y de alta calidad son: exactitud, coherencia, validez y uniformidad.

¿Cómo hacer limpieza de datos?

  1. Eliminar datos duplicados. Cuando contamos con múltiples canales que capturan información de los clientes, es fácil que haya una entrada de datos inconsistentes. Hoy en día existen herramientas que fusionan información y detectan datos repetidos, lo que facilita enormemente la tarea.
  2. Verificar datos nuevos. Es de suma importancia implementar un sistema integral para asegurarse de que todos los datos nuevos sean ingresados de forma correcta. Una buena forma de complementar esta acción es configurar una sincronización de contactos entre distintas herramientas, de esta manera se garantiza que la información sea la misma sin importar en que plataforma estemos trabajando y minimiza los márgenes de error.
  3. Mantener datos actualizados. Algunos reportes recientes, indican que cerca del 70% de los datos dentro de los CRM se vuelven obsoletos anualmente. Esto se debe a varios factores, como los constantes cambios internos, la falta de herramientas que automaticen los procesos y la falta de depuración de datos en desuso. La mejor forma de evitar este problema es con la inversión en sistemas de actualización automática que eviten el trabajo manual y hagan esta táctica posible.
  4. Implementar una entrada de datos coherente. Crear estándares de entrada de datos, es la mejor forma de evitar información de baja calidad. Así, aunque no se pueda implementar la mejor estrategia de depuración si se puede controlar la forma en la que ingresan los datos y ahorrar muchas horas de trabajo.

Por último, no hay que olvidar sincronizar de manera bidireccional los datos en las aplicaciones comerciales clave: hay que minimizar la entrada manual de datos por parte de los clientes y garantizar acciones que busquen la información de contacto más actualizada y precisa en todas las herramientas.  

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La importancia de la seguridad de la información

En plena era del Dato y de cara a los retos cada vez más grandes para preservar la privacidad de los internautas, la seguridad de la información se ha convertido en un aspecto fundamental tanto en el mundo empresarial como en el contexto publico y gubernamental.

Ahora que los datos son el activo más valioso, proteger su seguridad se ha convertido en una tarea prioritaria, además de formar parte de un proceso integral de gestión de Datos. Mantener segura nuestra información nos asegura conservar su calidad, elevar su valor y generar estrategias más efectivas. Y aunque sabemos que existen normativas que regulan la privacidad de los datos respecto a su tratamiento y circulación, también es importante no descuidar los esfuerzos internos para no vulnerarlos desde dentro.

Los elementos que se contemplan en materia de seguridad interna de datos son:

  • La disponibilidad: Es la cualidad de la información de estar al alcance de quienes deben acceder a ella, en el momento que sea requerido.
  • La confidencialidad: Son las condiciones y mecanismos que impiden que la información se divulgue públicamente a individuos u organismos no autorizados.
  • La integridad: Es la garantía de que los datos no han sido manipulados y que la información es completamente veraz.

También es importante identificar el tipo de información que hay que proteger:

  • Crítica: Esta información es indispensable para el funcionamiento y operación de la empresa.
  • Valiosa: Son activos indispensables de las compañías, por lo tanto, deben ser resguardadas y protegidas para evitar poner en riesgo el futuro de la organización.
  • Sensible: Solo debe ser conocida por personas autorizadas.

Una vez que se conocen estos aspectos importantes, hay que contemplar la adopción de un sistema que se centre en los procesos, en el almacenamiento y en las conexiones de red de la empresa, esto puede darse a través de softwares de seguimiento comerciales o de tecnología propia.

Algunas de las garantías que debe tener la gestión de la seguridad son:

  • Administración de sistemas: Es importante ser capaces de configurar, administrar y mantener la infraestructura de los datos, así como tener un acceso rápido al sistema en cualquier momento.
  • Monitorización:  El monitoreo de la información debe ser constante y 24/7, esto posibilita detectar problemas a tiempo y conocer a profundidad la información con la que contamos.
  • Gestión de incidencias: Es necesario contar con un protocolo de resolución de problemas que permita aplicar soluciones de forma rápida y efectiva.
  • Generación de informes:  Los informes reflejan la calidad de las acciones que se implementan y nos permiten establecer un flujo de mejoras continuas.

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¿Qué son los modelos de atribución en Marketing Digital?

En ocasiones es fácil pensar que cuando un usuario visita un blog o da clic en el anuncio de una empresa, en automático se convierte en un cliente que ejecuta una conversión. Sin embargo, en la realidad esto casi nunca pasa y el viaje de los usuarios es una dinámica mucho más complicada

Por ejemplo, normalmente una persona hace clic sobre algún contenido que haya atrapado su atención, ingresa, ve o lee la publicación y después se va sin realizar ninguna acción importante. Posterior a esto, en los siguientes días comenzaran a mostrarse anuncios y publicidad afín al tema que le interesó, buscando ampliar la interacción y conseguir una conversión.

Con base en el ejemplo anterior, podemos visualizar como es un proceso de navegación habitual y llegan dudas como: ¿Qué canal es el efectivo para generar conversiones? ¿En cual de ellos tengo que invertir? ¿Por dónde llegó mi cliente? Son justamente estas dudas las que dan pie a los Modelos de Atribución, los cuales se definen como un conjunto de reglas con las que se asigna un valor determinada a distintos canales por los que un usuario ha pasado antes de realizar una acción que interpretamos como una conversión.  Cada quien distribuye el valor de la conversión de forma distinta en dichos puntos.

El trayecto que realiza el usuario desde que se conecta por primera vez con una marca hasta que finalmente realiza la compra de unos sus productos, es lo que conocemos como Costumer Journey, este viaje es distinto para cada cliente y varía mucho dependiendo del nivel de servicio que ofrezca la empresa.  De forma general, en el Marketing Digital existen 6 tipos de modelos de atribución:

  • Ultima Interacción: Este modelo asigna el merito de conversión al canal en el cual se concretó la acción, después del ultimo clic. Aunque es el modelo predeterminado en la mayoría de las plataformas de análisis, incluyendo Google Analytics, es importante usar este modelo con prudencia para no restar protagonismo a otros canales que suelen impulsar una primera interacción, sobre todo en ciclos de compra largos            .
  • Primera Interacción:  Es muy similar al modelo anterior, sin embargo, el merito se asigna al canal que generó la primera interacción que hizo que desembocara el Customer Journey en una conversión.
  • Ultimo clic de AdWords: Este modelo asigna el crédito de la conversión al ultimo clic no directo, es decir, se eliminan las interacciones orgánicas para dejar únicamente aquellas derivadas de campañas de SEM. Este modelo permite evaluar de mejor forma las estrategias de Marketing pagadas.
  • Lineal: Aquí se divide uniformemente el crédito entre todos los canales que tocó el cliente para llegar a una conversión.  Es un buen modelo para estrategias de Inbound Marketing, aunque se tiene que valorar a conciencia los canales con mayor potencial, para explotarlos adecuadamente.
  • Deterioro del tiempo: Igual que el modelo anterior, se distribuye el valor del crédito en múltiples canales, pero también se toma en cuenta el momento en el que se produjo una interacción. Esto hace que las interacciones que se encuentren más cerca al momento de la conversión, tengan mayor valor de atribución y es de mucha ayuda en ciclos de venta particularmente largos.
  • Basado en la posición: Es también conocido como “U” ya que le asigna el mayor crédito a la primera y ultima interacción, dejando a las de en medio con menor crédito. Habitualmente se asigna un 40% en el punto inicial y final, para dejar el 20% restante distribuido entre los demás canales.

No existen modelos buenos o malos. Cada uno de ellos proporcionan una visión panorámica del Customer Journey y con su uso se puede lograr un mejor cálculo del ROI para los canales de Marketing. Emplear uno u otro dependerá de las necesidades e intereses de cada compañía.

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Tendencias en Customer Experience para el 2021

Con el primer trimestre del 2021 concluido, la transformación que inició el año pasado ha continuado impactando al Marketing y a la dinámica de consumo actual, influenciada principalmente por las preferencias de los consumidores, las nuevas regulaciones de seguridad y lo que denominamos como la “Nueva Normalidad”.

La experiencia del cliente (CX, por sus siglas en inglés) se refiere a como una empresa se relaciona con sus clientes en todas las etapas del recorrido de compra: desde la prospección y la venta hasta el seguimiento post venta.  En gran medida, es la suma total de todas las interacciones que un cliente tiene con su marca.

En este sentido, las tendencias de CX para 2021 sin duda estarán determinadas por los hechos del 2020, pero con un cambio hacía estrategias más proactivas. Algunas de las principales tendencias para para este año son:

  1. Seguridad y protección como prioridad: La salud y seguridad seguirán siendo una prioridad entre los consumidores a lo largo de este año. Las marcas deberán continuar y perfeccionar sus medidas de seguridad y limpieza en tiendas físicas, así como en las entregas y las experiencias sin contacto. En el mundo digital, la privacidad de Datos en la navegación está cobrando más importancia; cada vez más consumidores están exigiendo que sus datos sean protegidos y respetados, por eso, es de esperar una futura expansión del alcance de regulaciones como el GDPR y la creación de nuevas leyes en materia de privacidad de la información.
  2. Experiencia fluida en línea: La inversión por parte de las marcas en ecommerce es la mejor apuesta que pueden hacer. Las compras en línea se han convertido en parte integral de nuestras vidas y los clientes esperan una experiencia intuitiva, fácil y rápida, por lo que los canales digitales refuerzan su papel fundamental en el ciclo de compra.
  3. Excelente servicio al cliente: Con la enorme incertidumbre que la pandemia ha traído, las empresas deben adoptar políticas más favorables para el cliente, así como perfeccionar el servicio al cliente. Las marcas que se preocupan por tener a sus clientes satisfechos, son las que obtienen su lealtad y consiguen consumidores a largo plazo que les permitirán sobrevivir a la crisis actual.
  4. Experiencia de compra sin fricciones para crecer:  Las multinacionales más importantes han sido pioneras en la implementación de modelos de compra super sencillos, con solo unos cuantos clics. Este ejemplo, nos deja como enseñanza la importancia de evitar cualquier tipo de fricción: tediosos campos requeridos, sitios lentos y otras pérdidas de tiempo que pueden llevar al abandono de la compra e inclusive a la perdida total del cliente. La experiencia de uso debe ser diseñada con el propósito de ser lo más fácil y amigable posible.
  5. Popularización de la personalización impulsada por IA:  A medida que aumente la demanda de experiencias de calidad, la tecnología heredada ya no será suficiente.  Los sistemas que son capaces, como máximo, de utilizar datos demográficos para “personalizar” la experiencia, muy pronto dejaran de tener vigencia. Aunque el termino -Inteligencia Artificial- puede parecer muy lejano, la verdad es que es mucho más común de lo que se cree, basta con darse a la tarea de buscar la opción que mejor se acomode a nuestras necesidades.
  6. Bolsillos más apretados: Los consumidores se están volviendo más consientes de su presupuesto y esto implica un esfuerzo mayor por parte de las marcas para ganar negocios. Con este contexto, el Marketing de lealtad será la nueva norma para impulsar los ingresos; esto significa períodos de consideración y ciclos de compra más largos, un impulso para una mensajería más personalizada y reflexiva y un excelente servicio al cliente. 

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CRM vs DMP, ¿Qué es lo que hay que saber?

A medida que surgen más soluciones para la gestión de Datos y que el mercado demanda técnicas más complejas para la lectura de la información, la selección de la mejor opción se vuelve mucho más complicada.  Elegir la plataforma correcta para trabajar con nuestros datos requiere de una evaluación objetiva de cada una de las necesidades que tenemos como empresa.

En esta entrada vamos a explorar algunas de las características más importantes de 2 de las plataformas más populares para la gestión de Datos: el CRM y el DMP.

Objetivo principal:

CRM. El Customer Relation Management o CRM, centraliza toda la interacción con el cliente y la información sobre las conversiones que genera. Un CRM gestiona y conecta las cuentas, los atributos de los clientes y los puntos de contacto con la marca a nivel usuario, todo esto se construye con el histórico de información disponible y las interacciones generadas a diario en los canales web.

DMP. La Plataforma de Gestión de Datos o DMP, ayuda a comprar, vender y gestionar la publicidad digital y optimizar el gasto en medios. Un DMP concentra principalmente información de audiencias anónimas y datos de rendimiento de campañas para crear segmentos basados en criterios específicos y conectar estos segmentos con plataformas publicitarias.

¿Quién necesita uno?

CRM. A pesar de que un CRM es una plataforma que se creó específicamente para los equipos de venta, en la actualidad han evolucionado lo suficiente para ser totalmente útiles para el área de Marketing, ya que les posibilita tomar la información de los clientes y estructurarla en estrategias creadas especialmente para ellos.

DMP. Esta plataforma es utilizada por anunciantes, agencias y medios para optimizar su conocimiento y adquisición de clientes. Debido a que un DMP gira en torno a data anonimizada, es poco probable que sea utilizada por equipos de Marketing que no tengan algún enfoque de publicidad pagada.

Limitaciones:

CRM: Estas herramientas se desarrollaron para almacenar información sobre la participación de los clientes, no para activarla. Además, las plataformas no gestionan la información en tiempo real porque no son capaces de procesar grandes cantidades de datos y unificarlos cuando estos vienen de fuentes diversas. Un CRM solo funciona con usuarios conocidos, lo que imposibilita cruzar la información de los clientes con data anonimizada, lo cual es de suma importancia hoy en día.

DMP. Esta herramienta limita su uso a la publicidad y como se centran en segmentos anónimos y amplios, no pueden respaldar estrategias de participación y retención de los clientes.  Además, los DMP solo almacenan datos durante un período de tiempo limitado, lo que dificulta la precisión de la orientación.

Independientemente del objetivo de cada plataforma, las soluciones deben dejar de ser aisladas y permitir la unificación, enriquecimiento y activación de los datos con lectura en tiempo real. La Enhanced Data Platform de Yopter ofrece la mejor opción, al procesar y modelar la información, para después disponerla en cualquiera de los repositorios propios de nuestros Partners y Clientes. Así, puedes enriquecer y monetizar tu Data y continuar trabajando con las plataformas que ya conoces.

Conoce más de los distintos modelos con los que trabajamos en yopter.com o escríbenos a contacto@yopter.com, nos encantaría ayudar.

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Big data, una herramienta clave del sector financiero

El desarrollo de la digitalización y el crecimiento exponencial de los Datos ha generado que el Big Data se posicione en un plano central de la economía global, y abre infinitas posibilidades para las Industrias de todas las verticales. En el sector financiero, el conocimiento en tiempo real y el aprovechamiento de la información no estructural, hacen del Big Data una herramienta imprescindible.

El sector de las finanzas se ha convertido en líder en todo lo referente a propiciar desarrollos tecnológicos que dirijan la toma de decisiones a través de la Inteligencia Artificial y los Datos. Esta transformación ha logrado que los usuarios adopten naturalmente un cambio de hábitos y nuevos canales digitales para acceder a los servicios de banca.

Desde la aparición de los Bancos como entidad financiera, es normal que estas figuras conozcan la información estructurada tradicional de sus clientes; Si a esta información se le suman Datos externos no estructurados como: la geolocalización, su actividad en Internet, que productos les interesan, entre otros, se podrá componer una base de Datos que permita conocer con exactitud a cada uno de los clientes, para ofrecer una banca personalizada y privada que consiga satisfacción y fidelización.

Algunas iniciativas con las que ya están trabajando las entidades financieras con el aprovechamiento del Big Data son:

  • Gestión de riesgos: La gestión del riesgo es la mayor prioridad del sector bancario. En este entorno, las instituciones financieras precisan de la ayuda de herramientas tecnológicas que identifiquen y mitiguen los riesgos propios de la operación, a través del conocimiento en tiempo real. Son muchos las aplicaciones del Big Data para este fin, desde la incertidumbre en los mercados, susceptibilidad a las responsabilidades legales, riesgo de pérdida de clientes, impacto de desastres naturales, riesgo de liquidez, riesgo de tipos de interés, riesgo operacional, etc.
  • Definición de productos personalizados: Con la creación de un modelo predictivo que ponga al cliente en el papel central del negocio, se puede analizar su comportamiento, que funcionalidades consume de cada canal y cuáles son sus necesidades, para aprender de sus acciones y ofrecer productos personalizados de forma anticipada.
  • Prevención del fraude: Detectar y prevenir fraudes con herramientas de análisis predictivo permite evitar perdidas millonarias. Los datos de comportamiento fraudulento presentan correlaciones que pueden inferirse para descubrir patrones y actividades sospechosas antes de que sucedan. Estas soluciones necesitan operar en tiempo real y analizar fuentes de Datos tanto internas como externas, para que resulten efectivas.
  • Mejora en operaciones de Call Center: Las soluciones de Big Data permiten hacer predicciones de problemas de clientes y resolverlos antes de que impacten en la operación. El objetivo es superar las expectativas del cliente y hacer que regresen para adquirir más productos cuando tengan nuevamente una necesidad financiera.
  • Servicios de asesoramiento: Tradicionalmente las entidades financieras ofrecían servicios de asesoramiento en inversión o gestión de patrimonio a través de personal que asumía la tarea manualmente. Los Datos están ayudando a las personas a extraer ideas y soluciones, del flujo de conocimiento que genera la información disponible. El asesoramiento automatizado basado en algoritmos de aprendizaje autónomo, ha dado pie a un modelo de asistencia hibrido mucho más preciso y oportuno.

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Marketing para la realidad Post Covid-19

Sin lugar a duda, el covid-19 marcó un antes y un después en el sistema de mercadeo actual y en la sociedad en general. Las personas reclaman un futuro más sostenible, equitativo y seguro. Bajo este contexto, las empresas deben estar consientes de su papel en este escenario y un Marketing inteligente, consciente y comprometido es su principal herramienta para lograrlo. 

Alrededor del mundo, múltiples compañías ya analizan algunas buenas prácticas para poner en acción y compartir un nuevo paradigma de Marketing más sustentable. Este cambio reemplazaría un pensamiento cortoplacista y la velocidad insostenible a la que se mueven las cosas por un crecimiento más inteligente, justo y verde.

Crecimiento Inteligente: Si la pandemia nos mostró algo, es que los tiempos difíciles no avisan y que estar preparados es el mejor seguro para superarlos. Una de las primeras medidas para las empresas post covid-19 es el crecimiento inteligente, esto implica crear cimientos sólidos que les permitan actuar y responder oportunamente ante las crisis. Dentro de este modelo, es importante también implementar acciones que ayuden a los clientes a tener un consumo más responsable, que se promueve con esquemas como: los negocios circulares, la filosofía win-win y la responsabilidad social de las empresas.

Crecimiento Justo: Un desarrollo más justo implica tener en cuenta las necesidades de todos los actores de la cadena de producción, desde los clientes y empleados hasta los proveedores. En este punto, se prioriza un sistema de suministro sostenible que desafía el esquema actual, pero al mismo tiempo, representa una excelente solución a largo plazo, que eventualmente todas las empresas terminaran adoptando. Con el nuevo paradigma de pensamiento que tienen los consumidores post pandemia, las marcas que apuestan por este esquema también ven frutos en sus ganancias y la lealtad de sus clientes que ven en ellas una buena alternativa de consumo.

Crecimiento Verde: La pandemia ha acelerado el compromiso de las marcas con la sostenibilidad y las medidas que generen impactos positivos ambientales. Ser responsable con el medio ambiente se ha convertido en una acción imperativa para las compañías que miran hacia el futuro; cada vez más multinacionales proyectan medidas para reducir su huella ecológica, maximizar el uso de recursos e impulsar la transición verde.

Aunque en la práctica actual aún preponderan acciones dirigidas al alto consumo y la enorme rotación de bienes, sobre todo en la región de Latinoamérica, sin duda se está preparando un cambio enorme del sistema que conocemos.

Las empresas más importantes a nivel global están marcando el auge del propósito de marca como elemento diferenciador. Impulsar un Marketing más sostenible, requiere de una revolución en la forma en la que se crean las estrategias actuales y en el rol de los profesionales del sector, por lo que se debe tomar el concepto de los derechos de los consumidores como epicentro de las acciones y valorar su función en torno a soluciones justas y a largo plazo.

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¿Cómo lograr una visión integral del cliente?

La clave para potenciar el ciclo de vida de los clientes es conocerlos y anticiparse a lo que quieren en cada etapa del ciclo. Contar con las herramientas adecuadas para extraer, analizar y accionar los datos es una parte fundamental para entender a nuestros consumidores. Con datos correctos, completos y actualizados podemos lograr una visión integral y estratégica de nuestro negocio.  

En la relación con el cliente, un CRM (Customer Relation Management) es una piedra angular. Esta plataforma permite conocer concretamente qué compran los clientes, cómo lo hacen, con que frecuencia, si están o no satisfechos con su compra y otros comportamientos ligados a su consumo, que son claves para la construcción de estrategias. El primer paso para mejorar la relación que tenemos con nuestros clientes y su grado de satisfacción, es tomar toda esta información, analizarla y enriquecerla para ajustar procesos y mejorar sustancialmente la experiencia de compra de todos aquellos que consumen nuestros productos.

El uso de un CRM forma parte de una estrategia orientada al cliente, las acciones derivadas de esta solución se generan con el fin de obtener una visión integral de nuestros consumidores e identificar momentos clave del ciclo de vida de consumo. El registro de estas etapas permite a las empresas conocer mejor sus hábitos, preferencias y necesidades.

¿Cuáles son los momentos clave del ciclo de vida del cliente?

  1. Identificación de clientes potenciales: El viaje del consumidor inicia cuando él comienza con su búsqueda al tener una necesidad, esta búsqueda eventualmente lo llevará a tener un contacto directo con una marca en específico. En este momento, la empresa debe comenzar a recoger datos del cliente potencial y gestionar su relación de prospección a través de un excelente servicio de atención; este proceso puede hacer la diferencia entre ganar o perder un cliente.
  2. Momento de compra: Cuando un cliente se decide finalmente por la compra, intervienen muchas áreas de la empresa para cerrar la conversión: ventas, Marketing, comunicación, logística, entre muchas otras. Normalmente cada uno de estos departamentos tiene un sistema por separado para la gestión de su rol en la venta, estos sistemas deberían converger en una misma plataforma para conseguir una visión integral, así como minimizar errores y problemas internos entre distintas unidades.
  3. Entrega del producto: De la mano del punto anterior, el paso siguiente después de la compra es la entrega; en los comercios digitales, este paso es fundamental ya que hay que asegurarse que el cliente reciba lo que pidió. De igual forma, se requiere de una plataforma integrada con toda la información del usuario al que todas las partes involucradas puedan accesar para garantizar una entrega exitosa y una entera satisfacción del cliente. En este punto es de suma importancia que la gestión y actualización de datos del CRM sea efectiva, para evitar errores derivados de decisiones con información equivocada.
  4. Servicio post venta: Una vez que la venta se ha completado la relación no se termina ahí; entra en juego una parte fundamental de la relación con el cliente que es la atención post venta. Aquí los problemas, inconformidades o dudas que pudieron surgir deben ser resueltos de la mejor manera y dar una compensación de ser necesario. Todo esto con la finalidad de ganar la lealtad del cliente y generar más conversiones en el futuro. El personal de soporte post venta debe poder acceder a la información actualizada con un proceso ágil que le posibilite responder a las necesidades del cliente de forma oportuna.

Un trabajo constante de recogida de información en los diferentes puntos de contacto, irá forjando la visión integral que todo negocio necesita para funcionar estratégicamente y que no termina cuando se produce la venta, sino que continúa una vez ésta se fue cerrada, para conducir a la empresa al aprovechamiento de oportunidades futuras. 

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Errores a evitar en el análisis e interpretación de Datos

La diversidad de consumidores con gustos, intereses y necesidades diferentes es cada vez más grande y las empresas se esfuerzan diariamente para conocerlos y anticiparse a ellos para lograr satisfacerlos. Uno de los aspectos fundamentales para tener éxito en el mercado actual, es entender a tus Audiencias para orientar correctamente todos los esfuerzos comerciales.

Gracias al análisis de datos, las compañías pueden acceder a información concreta que facilita la toma de decisiones y la construcción de estrategias basadas en criterios rigurosos. Sin embargo, aprovechar las oportunidades que la gestión de Datos pone a nuestra disposición requiere de una ejecución efectiva y la identificación de los errores más comunes para lograr evitarlos oportunamente.

¿Qué hay que evitar para hacerlo de la mejor manera?

  • Separar los Datos del resto de la compañía: Es muy común que los Datos y el negocio principal se encuentren en mundos separados, lo que provoca una falta total de comprensión para el resto de la empresa, sobre las ventajas y el potencial de las herramientas de gestión de datos. Esta desvinculación evita que los hallazgos e Insights que proporcionan los datos se puedan accionar en el desarrollo del negocio y por lo tanto, se vuelven ineficaces para tomar decisiones.
  • Comenzar a lo grande: Aunque todos quisiéramos iniciar con grandes proyectos y análisis a gran escala, lo recomendable es situar el punto de partida con planes más pequeños que involucren datos más locales. Esta practica nos permite ganar experiencia, reducir errores y pulir procesos para cuando llegue la hora de explorar bases de Datos más grandes.
  • Omitir el diseño de una estrategia:  No es viable trabajar con un enfoque basado únicamente en la toma de decisiones inmediata. Mirar hacia atrás e identificar verdaderas necesidades evita que se inviertan recursos en vano y dirigir esfuerzos en problemas que no valen la pena.
  • Falta de compromiso:  Para que el análisis de información cumpla su objetivo, es fundamental crear una cultura empresarial basada en los Datos. Conseguir este nuevo enfoque requiere de un líder que haga efectiva la transformación y comprenda que los resultados obtenidos de la correcta gestión de datos pueden afectar positivamente a diferentes áreas de la compañía.
  • No contar con el equipo correcto: Cuando una empresa toma la decisión de cambiar a un enfoque Data Driven debe considerar que su estructura interna también requiere transformarse. Aunque se tengan las mejores herramientas de interpretación de Datos, si no se cuenta con los perfiles profesionales óptimos para llevar los hallazgos a la acción, no se podrá obtener los mejores resultados.

Aprovechar todo el potencial de la Data requiere de cambios significativos que nos posibiliten modificar el modo de hacer las cosas, pero sin pasos en falso y siempre evitando los errores que lleven a tomar decisiones incorrectas para el desarrollo del negocio.

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¿Cómo serán los negocios digitales del futuro?

Hoy en día, las empresas requieren ser agiles para reconvertirse y adaptarse a los constantes cambios que van surgiendo. La transformación digital ya había comenzado desde hace algunos años, pero en el 2020 con la llegada de la pandemia, estos cambios se aceleraron de forma súbita, obligando a las personas a moverse a un mundo casi 100% digital y esta tendencia no retrocederá, incluso cuando el covid-19 haya sido controlado, el movimiento digital seguirá avanzando.

Bajo este contexto, las empresas deben decidirse por el uso de la tecnología como primera opción para acelerar su negocio. En el año 2022, se espera que las compañías con soluciones de Inteligencia Artificial obtengan grandes resultados 25% más rápido que sus competidores; por eso, es necesario adoptar tecnologías que aporten un valor real, automatizar procesos y buscar Partners estratégicos que contribuyan con herramientas que permitan escalar los resultados.

Aunque ya muchas compañías se encuentran en el camino de la integración digital, en la práctica aún persisten modelos híbridos de operación. Aquí algunas reglas importantes para adaptarse a las nuevas formas de trabajo.

  • Cambio permanente: Es necesario crear la flexibilidad suficiente tanto en la estructura interna como en las relaciones externas, para moverse a la dirección que indique el mercado. Ayuda mucho contar con una gestión de Datos ágil, global, segura e inteligente.
  • No enfocarse en un único público: Por muchos años, las empresas se han enfocado en los segmentos más jóvenes, justificándose en que constituyen el grupo que más consume. Sin embargo, la dinámica generacional va a cambiar y en unos años esto no va seguir siendo así. La solución está en diversificar la oferta y entender que todos los grupos demográficos pueden ser altamente rentables si se conoce lo que el consumidor quiere.
  • Acercamiento a los clientes a través de los canales digitales: Con el uso de Datos y su análisis, las empresas podrán entender los hábitos de consumo de sus clientes y sus necesidades. Una vez que estos Insights son encontrados, se pueden habilitar modelos flexibles en que permitan accionar soluciones concretas.
  • Automatización: Automatizar procesos nos permitirá ser más eficientes y trabajar con soluciones en tiempo real. Las plataformas automatizadas nos llevan a responder de manera más asertiva, continua, rápida y eficiente en términos de costos.
  • Auge de los servicios en la nube: El uso de la nube ayudará a distribuir de forma más optima la información y habilitar mecanismos de acción a distancia. Además, estas herramientas posibilitan responder más estructuradamente a nuevos retos.

Anticiparse a los cambios que están por venir, es la mejor forma de recibir el futuro. Todas las tendencias indican un escenario dónde los Datos y la tecnología de vanguardia serán los protagonistas; es momento de poner manos a la obra y comenzar a ejecutar las acciones que nos lleven a transformar los modelos de negocio tradicionales.

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