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¿Cómo crear una estrategia de Datos?

La analítica y la estrategia digital resultan primordiales en el día a día, sobre todo, debido al proceso de transformación digital que las empresas experimentan desde hace algunos años. Estas áreas han cobrado gran importancia para cualquier compañía cuya actividad requiera del uso de herramientas virtuales.

Sin embargo, optimizar la analítica digital y construir una estrategia de datos efectiva no siempre es una tarea fácil. Para empezar, si queremos entender el concepto de analítica, debemos remarcar que aunque el término no es nuevo, su aplicación al ámbito digital aún sigue resultando compleja para algunas empresas. Esto resulta porque cuando cada equipo utiliza herramientas específicas para sus funciones, se convierte en un elemento de complicación porque se generan muchos puntos de contacto entre equipos, herramientas y clientes.

Para solucionar este problema, pongamos un ejemplo. Imaginemos que trabajamos en un medio de comunicación y nos preguntan por el rendimiento de los contenidos de deportes en general. Aquí surgiría un problema, ya que ni los sistemas de medición ni las métricas de estos tienen por qué estar unificadas ni medirse de la misma forma. Un ejemplo de esto es la diferencia que existe entre lo que YouTube entiende como una visualización de vídeo y lo que otra plataforma, como Facebook, identifica como tal.

Por eso:

  • Las herramientas de analítica tienen que adaptarse al negocio, no al contrario.
  • Si lo más importante es el usuario, la analítica tiene que estar centrada en él.

Con estas 2 claves en mente, una buena solución es un sistema de procesamiento único. Esto permitiría a todos los equipos de la compañía tener un punto central en el que almacenar, etiquetar y gestionar los datos recopilados. Así como tener datos limpios y transparentes, pero también seguros.

A través del nexo entre los distintos departamentos, se genera un espacio en el que los datos pueden consultarse de forma unificada, lo que posibilita la optimización de procesos. Para su construcción, resulta primordial homogeneizar la nomenclatura de las acciones que realiza el usuario (visitas, compras, reproducciones de vídeo, preferencias…) De esta manera, cada equipo puede utilizar sus propias herramientas y después poner la información en un lugar común.

Para desarrollar estos sistemas, es recomendable recurrir a profesionales o empresas que puedan hacer estas funciones y, si es viable, incorporar alguien al equipo con este fin. Este proceso implica a toda la compañía y debe seguir los siguientes pasos:

  • Definir el modelo de gobernanza de datos: en primer lugar, cuando ya se han identificado las necesidades, hay que decidir si se optará por un modelo centralizado o descentralizado. Una solución híbrida posibilita que los equipos puedan hacer su trabajo como quieran.
  • Reunir a las partes interesadas para intercambiar necesidades: cada departamento o equipo debe exponer qué necesita, qué herramientas emplea para recopilar información y que aplicación le da.
  • Diseñar un modelo de datos: en esta fase, tras escuchar las peticiones, se procede al diseño de un modelo de datos en el que las demandas realizadas se vean reflejadas.
  • Elección de herramientas: el último paso es redefinir qué herramientas se usarán para recopilar los datos que se introducen en el sistema de procesamiento central.

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Principios y beneficios del Gobierno de Datos

Un Gobierno de Datos contribuye a garantizar que los datos sean accesibles y gobernables, así como a asegurar que se encuentren protegidos. Además, permite a las compañías aprovechar mejor sus procesos de análisis, tanto para hacer más sencilla la toma de decisiones como para satisfacer las necesidades de los diferentes equipos de la organización en el terreno de los datos. 

Sin embargo, este concepto no solo engloba el control y la protección de la información, sino también la apertura de nuevos caminos y la generación de insights. En pleno 2021, un enfoque de gobierno optimizado es esencial para cualquier empresa, y trabajar con la tecnología y el proveedor de servicios adecuado es fundamental para obtener cantidades masivas de datos externos e internos, así como para maximizar el valor de los mismos, gestionar los riesgos que implican y reducir los costos de su gestión.

Actualmente, el modelo de Gobierno de Datos busca liberar el flujo de información en una compañía, impulsar las ventajas competitivas de cada equipo y potenciar la colaboración y un acceso democratizado a los datos. Lograr un Gobierno de Datos proactivo y efectivo permite generar valor a partir de la información, respetando los límites necesarios y asumiendo las responsabilidades referentes a la seguridad y la privacidad. También ayuda a aumentar la agilidad de un negocio, al mismo tiempo que se asegura que se siguen todas las normativas internas y externas.

Beneficios del Gobierno de Datos

  • Control sobre todos los puntos de contacto: Con el constante crecimiento en el numero de dispositivos inteligentes y aplicaciones disponibles, la cantidad de datos que se generan, almacenan y distribuyen no hace más que aumentar, esto conduce a Shopper Journeys cada vez más complejos.
    El Gobierno de Datos es clave para que los equipos aprendan más sobre los clientes, comprendan sus necesidades y dominen el modo en que pueden moldear las interacciones con ellos en todos los puntos de contacto. 
  • Herramientas de negocio específicas para cada equipo: La transformación de los datos en acciones reales a través del Gobierno de Datos requiere que los equipos tengan acceso a las herramientas idóneas y a las tecnologías que precisen para ello. Estas pueden incluir herramientas BI, herramientas de consulta e informes de negocio self-service, así como herramientas de analítica.
  • Seguro frente a las regulaciones en privacidad de datos: Hoy por hoy, las normas en materia de privacidad son un elemento crítico de cualquier programa de Gobierno de Datos. Un modelo centrado en la privacidad, posibilita a las empresas documentar las bases de su actuación y definir las políticas, roles y responsabilidades en el acceso, gestión, seguridad y uso de datos personales.
  • Reducción de riesgos en la filtración de información: Un Gobierno de Datos solido permite evitar riesgos de ciberseguridad ocasionados por políticas inconsistentes, ya que reconoce y documenta los riesgos potenciales de filtración de datos, además de hacer un seguimiento constante de los temas relacionados a la seguridad y crear una línea de defensa.

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El modelo NBO como herramienta para potenciar la experiencia del cliente

Antes de la popularización y crecimiento del ecommerce, la relación entre clientes y marcas implicaba, además de un intercambio económico, una relación personal generada en el acto de consumo en la sucursal física. Ahora con la consolidación de las ventas digitales, el principal desafío para las marcas es trasladar esa conexión al entorno online, que ofrezca una experiencia de compra personalizada y congruente con lo que el cliente espera.

Gracias a la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, este objetivo es cada vez más posible.  La recopilación, interpretación y activación de los datos del consumidor resulta esencial para los negocios, ya que ayuda a predecir y anticipar sus necesidades, así como a crear experiencias altamente personalizadas y segmentadas. Las empresas son muy conscientes del poder de la información; según el informe “State of Data Governance and Empowerment” publicado en mayo de este año, el 84% de las empresas están de acuerdo en que los datos representan la mejor oportunidad para desarrollar una ventaja competitiva.

Es por esto que fortalecer nuestra capacidad tecnológica y analítica es una de las mejores formas de aumentar la rentabilidad, obtener la lealtad de los clientes y mejorar las tasas de retención. Una de las principales áreas en la que las compañías están apostando es en el análisis predictivo y las recomendaciones de producto. El modelo NBO (Next Best Offer) se apoya en algoritmos de aprendizaje automático para ofrecer recomendaciones altamente personalizadas a los clientes, en el momento, con el precio y en el canal más conveniente para conseguir una conversión.

El algoritmo NBO es capaz de mapear los datos de los consumidores, provenientes de diferentes dispositivos y entornos, y establecer frecuencias, comportamientos o hábitos de consumo, al mismo tiempo que establece relaciones similares con otros clientes. De esta manera, al verificar la compra de productos comunes entre varios clientes, la herramienta recomienda artículos complementarios, consiguiendo así mayor eficacia en las campañas comerciales y de marketing.

Los modelos Next Best Offer trabajan atendiendo a dos enfoques principales:

  • Por un lado el filtrado colaborativo, que tiene como objetivo principal al cliente y que estudia los comportamientos de compra de estos estableciendo relaciones entre ellos según patrones similares.
  • Por otro lado, está el modelo basado en contenido, enfocado a los productos, busca entender cuáles son las combinaciones apropiadas entre artículos, permitiendo así la recomendación bajo el sistema “productos comprados juntos” o “productos relacionados” y aumentar tanto las ventas directas como las cruzadas.

Beneficios del Next Best Offer

  • Incremento del CTR: las compañías que han utilizado el NBO para impulsar sus campañas han conseguido una mejora de hasta el 4% en CTR, además de que se obtienen hasta el doble de ventas al recomendar productos relacionados casi al final del proceso de compra.
  • Disminución de la tasa de abandono: Gracias al algoritmo se puede analizar el perfil de consumo de los clientes, obteniendo datos relativos a la frecuencia de compra, las visualizaciones y los clics, para identificar patrones y revertir el posible abandono antes de que suceda.
  • Impulsar la fidelización: Al optimizar la comunicación entre el cliente y la marca, es posible fortalecer la relación y las estrategias de marketing para crear mensajes no intrusivos y si bastante certeros.

La Inteligencia Artificial permite interpretar los datos y guiar las estrategias de las empresas, pero también sugiere acciones inmediatas para aumentar las ventas y retener a los clientes. En un ecosistema empresarial cada vez más competitivo, las compañías que sean capaces de aplicar la IA de forma estratégica para impulsar el desarrollo de sus negocios, serán las que destaquen en el mercado.

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Big Data para estrategias eficientes en Retail

De acuerdo con Mckinsey Global Institute, las organizaciones Data Driven tienen 23% más probabilidades de conseguir clientes y 6% más de posibilidades de retenerlos. Además, Forbes Insights y EY mencionan que el 66% de las compañías que apuestan por Data Analytics en sus estrategias de negocios logran incrementar sus utilidades en al menos un 15%. Forrest Research por su parte, afirma que las empresas Data Driven crecen en promedio un 30% anual.

Estas cifras reivindican el valor de los datos y el poder que tienen para una correcta planeación estratégica. La industria del Retail no es la excepción; las compañías pertenecientes a esta vertical saben que la información de sus clientes puede ayudarlos a obtener mejores resultados comerciales y por eso han cambiado su planteamiento estratégico: ahora se interesan por gestionar y utilizar los datos para mejorar la experiencia de compra de los clientes.

Es fundamental contar con una buena solución de análisis que, mediante algoritmos especializados reciba datos de múltiples fuentes, los integre y a través de un proceso de análisis riguroso obtenga Insights que permitan mejorar las estrategias de Marketing y el rendimiento de las ventas.

Las mejores estrategias de Big Data en Retail

  • Planificación de la disposición de los productos: Gracias al uso eficiente de los datos, es posible aumentar el recorrido de cada cliente en el interior del establecimiento, mejorar el índice de conversión y satisfacción y maximizar los ingresos. Estas soluciones también ayudan a predecir que departamentos atraen mayor cantidad de tráfico, cuando es el mejor momento para inaugurar un departamento de temporada y cómo la colocación de diferentes categorías impacta en el flujo de los clientes.
  • Previsión de ventas: Una potente solución de analítica es capaz de predecir la demanda futura de los bienes comercializados. El resultado de la aplicación de técnicas de previsión es un aumento directo de la rentabilidad que tiene su origen en el incremento del volumen de ventas y el flujo de caja, por una parte; y la minimización de stocks y desechos, por otra.
  • Análisis de fidelidad: Esta es una de las estrategias clave de Big Data en el Retail. El motivo es el hecho de que la adquisición de nuevos clientes es mucho más complicada y costosa que la retención de los clientes existentes, por lo que son éstos últimos quienes deben constituir una prioridad para el negocio. Esta estrategia normalmente se articula mediante la identificación varios aspectos:
    • Análisis del CRM para identificación de clientes más fieles de una marca o un producto.
    • Análisis de las transacciones de los usuarios y alimentar el conocimiento sobre sus hábitos.
    • Detección de patrones de comportamiento
    • Segmentación de clientes
  • Análisis de precios: El objetivo del análisis de precios es la rentabilidad y la maximización de ingresos. Para ello, se emplean técnicas de modelado predictivo que determinan las variaciones de precios y su elasticidad, datos muy útiles para maximizar las ventas en función de la decisión del precio óptimo y los descuentos asociados a cada una de las marcas y productos.
  • Modelado del Mix Marketing: A través de los datos podemos optimizar la combinación de publicidad y tácticas de promoción, conocer el impacto de los diversos modos de comunicación en las ventas y alcanzar el punto optimo de inversión entre los distintos medios de comunicación.

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