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¿Por qué Google está priorizando la privacidad, medición y automatización?

Desde el año pasado hemos estado viviendo en tiempos de crisis e incertidumbre que nos han llevado a mostrar más que nunca nuestras capacidades de resiliencia y determinación. Bajo este contexto, existen 2 cambios evidentes en la forma en que las personas interactúan con las empresas:

  1. Las personas exploran cada vez más, investigan y planifican sus compras en línea, lo que ha cambiado profundamente sus hábitos de compra.
  2. Es evidente el auge en los servicios de streaming de videos para entretenimiento, educación y también, para el descubrimiento de nuevos productos y marcas.

Estas transformaciones han alterado abruptamente las estrategias de las empresas y la forma en que abordan a los consumidores, lo que se traduce en un enorme desafío que demanda creatividad y flexibilidad para adaptarse a todos estos cambios. Hacer frente a los retos que se presentan, implica cambiar la mentalidad con la que hacemos las cosas y un gran caso de éxito, en este sentido, es Google.

La multinacional ha optado por poner foco en una escucha activa a los hábitos de los consumidores, para adaptar sus herramientas y sistemas a lo que ellos quieren y como lo quieren. Las expectativas de las personas respecto a la privacidad en línea son más altas que nunca y continuarán creciendo en la medida en que utilicen herramientas digitales para gestionar más aspectos de sus vidas. Por eso, la inversión en privacidad, medición y automatización se ha convertido en must para hacerle frente al futuro.

En materia de medición, con la salida de las cookies, es necesario centrarse en la información personal recolectada con consentimiento y de forma directa, es decir, en la 1st Party Data. Este sistema debe complementarse con técnicas de modelización que permitan llenar los espacios en el recorrido del consumidor y no olvidar las regulaciones pertinentes para la protección de la privacidad.

Por último, es esencial ser inteligente con la información disponible. La automatización es la mejor manera de acelerar el crecimiento, ya que nos posibilita analizar simultáneamente millones de registros que ayudan a mostrar el contenido correcto a las personas adecuadas, en el mejor momento.

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Pautas sobre el futuro de la automatización de los negocios

El papel de la automatización combinada con la Inteligencia Artificial es encargarse de tareas cotidianas que conviene suplir por procesos automatizados. Esto permite dejar la atención humana a funciones que realmente importan, cómo la creatividad, la gestión o la interacción humana de persona a persona.

Algunas de las principales aplicaciones de la Automatización en el futuro de los negocios son:

  1. Experiencias de alta calidad:  Automatizar las funciones de contacto de persona a persona es aún algo complicado, sin embargo se volverá más conveniente conforme la automatización se vuelva más inteligente. Los datos indican que el 35% de los consumidores quieren que las empresas utilicen más chatbots y el 72% espera que las personas que los atiendan conozcan su perfil y sus necesidades antes de asistirlos; y aunque esto no significa que las funciones de atención a clientes personales se volverán obsoletas, si representa una enorme oportunidad para potenciar la experiencia de compra con Inteligencia artificial.
  2. Alineación de áreas: La colaboración entre departamentos es fundamental paras las operaciones centrales de cualquier empresa. La automatización facilita la alineación de las organizaciones, la transferencia de contactos y el intercambio de datos a medida que un usuario se mueve en su viaje de compra.
  3. Mayor personalización: Después de segmentar a nuestras audiencias, los mensajes personalizados pueden enviarse automáticamente a los usuarios adecuados en el mejor momento, lo que consigue tasas de conversión hasta 6 veces más altas. La automatización de procesos no tiene que estar peleada con la personalización de los mensajes y es justamente este aspecto en el que más ponen foco los especialistas de la industria.
  4. Chatbots como agentes a tiempo completo: Un software automatizado como chat de servicio entre el cliente y la marca, tiene una tasa de satisfacción del 73%. Además, los chatbots reducen los gastos en servicio al cliente hasta en un 30%. Este tipo de canales facilitan las conversaciones en tiempo real dando respuestas a preguntas frecuentes e incluso resolviendo problemas sencillos, lo que los convierte en un agente de atención a clientes optimo y siempre disponible.
  5. Toma de decisiones automatizada: La inteligencia artificial proporciona soluciones inmediatas al otorgar datos de alta calidad que ayudan a tomar las mejores decisiones. Sin embargo, no hay que olvidar que este proceso debe estar acompañado por el factor humano, que analice el aspecto emocional y empático de los negocios.
  6. Optimización en los informes de datos: Los datos erróneos cuestan a las empresas $600 mil millones de dólares al año. Al consolidar todos los datos en un solo lugar y utilizar herramientas de automatización, podemos obtener informes más precisos con datos de alta calidad.

Para obtener los mejores resultados es necesario adoptar buenas herramientas de automatización que permitan a las empresas concentrarse en el trabajo más importante, liberen tiempo a favor y aumenten la productividad y la motivación en las organizaciones.

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Big Data Analytics, clave de una empresa inteligente

Las empresas Data Driven, que utilizan los datos para guiar todas sus decisiones, son las compañías que han demostrado una mejor adaptación en situaciones cambiantes. Cuando ejecutamos estrategias de Big Data Analytics, avanzamos hacía el conocimiento de tendencias, patrones, correlaciones e Insights que nos dicen hacía dónde ir y cual es la mejor forma de hacerlo, además, los Datos nos permiten anticiparnos a las tendencias y actuar óptimamente gracias a las respuestas en tiempo real que ofrecen este tipo de herramientas.

El análisis de datos no es nuevo. Ha existido desde hace ya varias décadas en forma de inteligencia empresarial y minería de datos. Con el paso de los años ha mejorado enormemente y ha permitido manejar volúmenes de datos mucho más grandes, ejecutar consultas más rápidamente y ejecutar algoritmos más avanzados.

Existen 4 categorías principales para diferenciar las herramientas de Big Data Analytics y se definen como:

  • Análisis Descriptivo: Estas herramientas nos permiten saber que fue lo que sucedió en un momento determinado. Crean reportes simples y visualizaciones que ayudan a entender algunos acontecimientos específicos. De todas las herramientas analíticas que existen, estás son las menos avanzadas y se recomiendan solo si se usan como complemento de alguna plataforma más adecuada para el ritmo actual de los negocios.
  • Diagnostico Analítico: Las herramientas de diagnóstico explican por qué sucedió algo. Más avanzadas que los sistemas de análisis descriptivos de informes, permiten a los analistas profundizar en los datos y determinar la raíz de las causas para una situación dada.
  • Análisis Predictivo: Las plataformas de análisis predictivo utilizan algoritmos altamente avanzados para pronosticar lo que podría suceder en un futuro cercano. Es una de las herramientas de Big Data más populares actualmente, ya que hacen uso de Inteligencia Artificial y tecnología de machine learning.
  • Análisis prescriptivo: Un paso por encima del análisis predictivo, el análisis prescriptivo ayuda a las organizaciones a saber qué deben hacer para lograr un resultado deseado. Estas herramientas requieren capacidades de aprendizaje automático muy avanzadas.

La implementación de soluciones de Big Data no siempre es tan sencilla como quisiéramos, siguen persistiendo algunos desafíos importantes:

  • Crecimiento de Datos: La tasa explosiva de crecimiento de los datos es una de las principales problemáticas. Además del espacio en servidores que esto requiere, las soluciones que adoptemos deben ser capaces de funcionar a gran escala y aceptar un crecimiento constante de la información que ingresa.
  • Datos no estructurados: Los datos no almacenados en los sistemas de una empresa no residen en bases de datos estructuradas. Estos datos al no tener una estructura pueden ser muy difíciles de buscar, a menos que tenga capacidades avanzadas de inteligencia artificial, como la examinación y extracción de información mejorada, de los datos no estructurados.
  • Integración de Datos: Las bases de Datos se crean a través de distintas fuentes de origen. Integrar eficientemente todas estos Datos es una tarea difícil y primordial para cualquier empresa y las soluciones que se utilicen deben estar a la altura de estos retos.

En la era del Dato y en medio de una de las crisis más importantes de los últimos años, la necesidad primordial de las empresas es repensarse, reinventarse y adaptarse a las circunstancias cambiantes.

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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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