Transformación de datos para un crecimiento continuo

En un contexto donde la complejidad de datos va aumentando, los formatos evolucionan y la personalización se ha convertido en la norma, es necesario optimizar el procesamiento y el uso de la información para poder elevar el rendimiento empresarial.

Las herramientas adecuadas pueden generar un proceso de transformación de datos, que permitan extraer información desde cualquier fuente y convertirlo a un formato utilizable. Para que una empresa se mantenga competitiva y en crecimiento, necesita eficientar todos sus datos disponibles para convertirlos en algo más simple e integrado.

Sin embargo, el número y el tamaño de las fuentes de datos se expanden a diario, lo que dificulta enormemente la gestión eficiente de la información. Es por eso, que el 94% de las organizaciones necesitan acceder a múltiples fuentes de datos para poder tomar decisiones y la mitad de ellas usan alrededor de 5 fuentes internas y 3 externas.  Un proceso de transformación de datos eficiente y automatizado, aporta a las empresas varios beneficios significativos:

  • Optimización de la toma de decisiones: Cuando se dejan atrás las principales limitaciones asociadas a los formatos y las fuentes de datos, el paso a la acción empieza a estar sustentado en decisiones bien informadas. El uso de plataformas de gestión de datos hace posible aumentar la velocidad y la precisión de la toma de decisiones, la visibilidad se amplía y la perspectiva se adapta rápidamente a las necesidades cambiantes del negocio.
  • Aumento de la eficiencia operativa: ¿Qué sucede cuando la automatización sustituye a los procesos manuales? Gracias a la inteligencia artificial, se multiplican las probabilidades de éxito del proceso de transformación de datos. Cuando se ahorran las laboriosas tareas manuales, no sólo se reduce el tiempo de desarrollo, sino que se disminuye la probabilidad de aparición de errores. El aumento de la eficiencia y la calidad de los procesos, se traducen en una mejor integración y la minimización de costes operativos.
  • Mejora el cumplimiento: Al plantear un proceso de transformación, no se debe olvidar la importancia de alinear las acciones de la empresa con la legislación vigente en materia de datos. En un momento en que la convivencia de entornos y la globalización son una realidad, contar con una herramienta capaz de garantizar el cumplimiento de las normas, leyes y estándares, es sinónimo de sumar una ventaja competitiva.

A medida que las empresas avanzan y se consolidan, van advirtiendo que las fuentes de procedencia de información son muchas y se multiplican. Por eso la implementación de una analítica apropiada no es una opción, es una necesidad crucial, ligada a los procesos comerciales y de operación. Los datos empresariales son una fuente de valor y la meta es una gestión de datos eficaz, todos los días y en cada paso.

YOPTER BIG DATA MADE EASY

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.

YOPTER BIG DATA MADE EASY

¿Por qué elegir los servicios en la nube para gestionar nuestros datos?

Hoy en día, cada vez más empresas están adoptando servicios de datos en la nube como parte de sus estrategias de analítica e inteligencia empresarial, debido a los beneficios que ofrecen. Los servicios en la nube brindan escalabilidad, flexibilidad y elasticidad a las organizaciones.

Estos servicios permiten a las empresas beneficiarse de una gestión de datos completa de extremo a extremo, con un enfoque uniforme y sin silos, todo a través de una plataforma. El hecho de no tener que almacenar información en los equipos físicos de la compañía, también ha permitido a las empresas abaratar costes considerables en tecnología ya que no tienen, por ejemplo, que adquirir licencias de software.

Características clave de los servicios en la nube

  • Es un servicio creado y accedido a través de una plataforma en la nube.
  • Permite a los usuarios de empresa alojar datos sin comprar hardware dedicado.
  • Puede ser gestionado por el usuario o ser ofrecido como un servicio y gestionado por un proveedor.
  • Puede dar soporte a las bases de datos SQL o NoSQL.
  • Se accede por medio de una interfaz web o una API proporcionada por el proveedor.

Beneficios de los servicios de datos en la nube

  • Fácil acceso: Las empresas pueden accesar a su información prácticamente desde cualquier lugar, utilizando una API o una interfaz web.
  • Escalabilidad: La información almacenada en la nube puede expandir sus capacidades de almacenamiento fácilmente para adaptarse a las necesidades cambiantes.
  • Seguro contra desastres y accidentes: En el caso de un desastre natural, algún fallo del equipo o un corte de energía, los datos se mantienen seguros gracias a las copias de seguridad en servidores remotos.

¿Qué consideraciones hay que tomar para contratar servicios en la nube?

1.- Que opciones hay de control: Los usuarios pueden elegir entre una gestión con una base de datos tradicional y una base de datos como servicio del proveedor.

2.- Tecnología de la base de datos: Existen algunas opciones que hay que tomar en cuenta; las bases de datos SQL son difíciles de escalar, pero son muy comunes, mientras que las bases de datos NoSQL escalan de una forma más fácil, pero no funcionan con algunas aplicaciones. Elegir entre alguna de ellas dependerá de las necesidades y alcances de la organización.

3.- Seguridad: La gran mayoría de los proveedores de bases de datos cifran los datos y ofrecen otras medidas de seguridad que garantizan la integridad de la información. Las compañías deben considerar que partner tiene lo mejor para ofrecer en este sentido.

4.- Mantenimiento: Cuando se comienza a utilizar servicios en la nube, es necesario que asegurarse de que el personal de TI puede mantener la infraestructura y el control requeridos para el funcionamiento óptimo.

YOPTER BIG DATA MADE EASY

Claves para potenciar el Marketing con datos de origen

Las cookies de terceros se van alejando cada vez más de las estrategias de Marketing y con esto, también se comienza a explorar los beneficios que traen los datos propios o de origen. Con un enfoque orientado a la privacidad de los usuarios, el 1st Party Data se vuelve más importante ya que nos permitirá adaptarnos al nuevo paradigma comercial y publicitario.

A diferencia de los datos de terceros que suelen estar disponibles para múltiples empresas, los datos de origen son exclusivos para la compañía que los genera. Son datos que son obtenidos directamente de los clientes, con un consentimiento informado y apegado a las nuevas regulaciones en materia de privacidad, además, se recopilan a través de las interacciones en apps y sitios web propios, así como de los resultados de los esfuerzos de Marketing de la empresa, como las campañas de email o los programas de lealtad.

Cuando se usa correctamente, el 1st Party Data puede ayudar a las marcas a crear una relación directa con sus clientes, crear valor y optimizar el rendimiento de sus campañas publicitarias. Las empresas que usan datos de origen para realizar tareas clave de Marketing logran hasta un 29% más de ingresos y un 15% más de ahorro en sus costos. Aquí hay 5 recomendaciones clave para utilizar datos de origen y lograr una ventaja competitiva.

  • Adaptar la estrategia a los objetivos del cliente: Las marcas deben establecer objetivos claros acerca de la experiencia que tienen sus clientes y alinearlos a los objetivos comerciales. Crear un plan coordinado ayuda a diferenciar entre los datos que son necesarios y aquellos que no son esenciales.
  • Ofrecer valor a cambio de los datos: Las personas desean obtener más transparencia en cuanto a cómo se usan sus datos y quieren más control al respecto. Cuando las marcas demuestran que son responsables con el uso de datos y que los utilizan para brindar valor a través de ofertas y beneficios exclusivos, los clientes tienen una mayor predisposición para compartir su información. Es importante preguntarse ¿Los clientes comprenden fácilmente los beneficios de compartir sus datos con la empresa? Si la respuesta no es clara, es necesario reevaluar la forma en la que lo estamos comunicando.
  • Invertir en tecnología: Contar con los recursos óptimos también es fundamental para aprovechar al máximo los datos propios. Uno de los enfoques más eficientes es el hibrido, es aquel en el que una compañía desarrolla habilidades relacionadas con el análisis y procesamiento de la información a nivel interno tanto por parte del equipo humano como con las herramientas disponibles para llevar a cabo las tareas y, a su vez, trabaja con un socio de confianza para cubrir las brechas de experiencia.
  • Testear: Una vez que se haya determinado cuales son los datos más significativos y cual es la mejor manera de recopilarlos y enriquecerlos, es necesario centrarse en cómo se utilizaran para mejorar la experiencia de los clientes. Para optimizar este paso, puede ser de mucha ayuda un enfoque de prueba y aprendizaje para detectar el nivel de personalización que es necesario en cada segmento. Así se determina qué tipo de implementación se necesita para lograr los objetivos.
  • Usar KPI´s para evaluar los avances y mejorar la estrategia: La clave final para implementar una estrategia exitosa con 1st Party Data es la medición. Los datos propios brindan estadísticas valiosas que pueden ayudar a mejorar la experiencia del cliente y lograr mejores resultados comerciales, así como a redirigir las estrategias que no estén funcionando como se tenía planeado.

YOPTER BIG DATA MADE EASY

3 aspectos fundamentales a tener en cuenta para priorizar la privacidad

A lo largo de los últimos años, los departamentos de Marketing se han visto más inmersos en el campo de acción de los datos. La información se usa cada vez más para detectar oportunidades comerciales y mejorar la experiencia general con los clientes. En este sentido, los directores de Marketing están buscando nuevas maneras de replantear la actual postura reaccionaria, a una que no solo se anticipe a las necesidades de los clientes, sino que también agregue valor al negocio.

Responder a un nuevo panorama regulatorio y a los hábitos cambiantes de los consumidores no es una tarea fácil. Por un lado, los consumidores buscan experiencias más personalizadas que satisfagan necesidades únicas, y por otro, están preocupados por su privacidad y quieren el control sobre la forma en la que se recopilan y utilizan sus datos.

Afrontar este desafío requiere de cambios estratégicos y premeditados en toda la organización. Aquí 3 áreas que se deben priorizar para brindar una experiencia personalizada al cliente preservando la privacidad.

  1. Comunicación directa desde la dirección: Dado que la nueva dinámica para la recopilación y tratamiento de datos afecta a todas las áreas de una empresa Data Driven, todos los equipos deben estar unidos en torno a una meta en común y en los pasos necesarios para llevarla a cabo. Este plan de transformación inicia desde la dirección y avanza hacía la implementación de estrategias que no solo prioricen la privacidad sino que generen un compromiso real con la protección de los datos del consumidor en todo momento. Cuando las necesidades y las expectativas de los clientes sobre la protección de sus datos definen las políticas de recolección de datos, el resultado es una relación de valor mucho más significativa y basada en la confianza. Una vez que la dirección tiene un plan de acción bien definido, puede comunicarlo al resto del equipo y lograr que estos trabajen de manera transversal hacia un objetivo común.
  2. Empoderar y experimentar: La privacidad debe convertirse en parte integral del ciclo de vida del producto y todos los miembros del equipo deben estar capacitados para resguardar la información. Para esto, es necesario desarrollar pautas que ayuden a los equipos a usar los datos de origen de forma responsable, desde la recopilación hasta la activación y el almacenamiento. Estas pautas también deben incluir a proveedores externos y socios. Defender la estrategia de privacidad es uno de los pilares fundamentales para asegurar a los clientes que sus datos están seguros con nosotros. También es importante experimentar sobre nuevos enfoques de privacidad para el uso de los datos. Esto garantizara desarrollar un ciclo de retroalimentación que involucre a las principales áreas de la empresa y que nos dé luz sobre la eficacia y el ROI de la estrategia, así como si vale la pena escalar el enfoque a toda la empresa.
  3. Alinear objetivos con socios y proveedores: Una empresa típica suele subcontratar muchas de sus soluciones y herramientas tecnológicas, esto lleva a que el riesgo de atentar contra la privacidad o de que las regulaciones sean violadas sea bastante alto. 76% de lideres empresariales en Europa, América y Asía, consideran que las regulaciones en materia de privacidad de datos están afectando sus decisiones de subcontratación. Por eso, hay que garantizar que todos los participes en la operación de la empresa, tanto internos como externos, sean conscientes de los requisitos de privacidad y que se vean reflejados en los contratos y procesos establecidos.

Con un aumento en la conciencia del consumidor y en medio de un marco regulatorio más exigente, las compañías que incorporen la privacidad y la ética a su estrategia de Data podrán construir relaciones más significativas, crear una presencia más sólida en el mercado y demostrar a los consumidores los beneficios de compartir sus datos sin necesidad de vulnerarlos.

YOPTER BIG DATA MADE EASY

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.

YOPTER BIG DATA MADE EASY

¿Cómo crear un compromiso continuo con el cliente?

Actualmente los consumidores comparten más datos que nunca con las empresas, más de 2.5 trillones de bytes de datos todos los días. La velocidad con la que se genera está nueva información crece exponencialmente, por eso, más del 80% de los datos disponibles se crearon tan solo en los últimos 2 años.

Todo lo que hacemos en Internet deja un rastro y estas asombrosas cantidades de información se deben a interacciones explicitas, como crear un perfil e ingresar datos personales, y también a interacciones implícitas, como abrir un correo electrónico o marcar una página web como favorita. Sabemos que las empresas aprovechan este mundo de información para conocer a sus consumidores y detectar oportunidades para el desarrollo de estrategias; sin embargo, actualmente repunta la preocupación de las personas por el tratamiento y privacidad de sus datos, lo que dificulta aún más tener en los inventarios datos de calidad.

Investigaciones recientes demuestran que los consumidores sienten que los datos personales que comparten se utilizan más para beneficio exclusivo de las empresas, que para ellos mismos. Esto representa el principal motivo de desconfianza por parte de los clientes. * Pero el lado positivo de estas mismas investigaciones, destaca que la mayoría de las personas estarían dispuestas a compartir más datos si se garantiza que estos se utilizarán para enriquecer sus experiencias con las marcas y proporcionar beneficios. *

La clave para lograr un compromiso real con los clientes y obtener su lealtad, son los datos conectados para brindar las experiencias que desean. Esta metodología en combinación con datos de calidad, puede ayudarnos a comprender mejor el quién, el qué, el dónde y el cuándo del marketing para que nuestros mensajes sean lo más efectivos posible.

La unificación de datos como medio para organizar la información y procesar las decisiones de marketing, consigue desbloquear todo el potencial de los datos y forma parte del elemento protagonista de las plataformas de análisis actuales. Ahora los conceptos de CDP/DMP abarcan muchas más áreas, gracias a que han sido enriquecidos con tecnologías de ciencias de datos, como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.

La tecnología desconectada, los datos desiguales y erróneos, así como los sistemas heredados que ya no compaginan con las necesidades actuales, son a menudo los grandes obstáculos para maximizar el uso correcto de los datos. Una plataforma potente de análisis, nos ayudara a transformar la información en experiencias personalizadas para nuestros clientes y crear un compromiso continuo de su parte.

YOPTER BIG DATA MADE EASY

*https://www2.deloitte.com/content/dam/insights/us/articles/4020_To-share-or-not-to-share/DUP_To-share-or-not-to-share.pdf

¿Qué es DataOps y por qué es importante implementarlo en tu organización?

Con el fin de conseguir una visión holística del negocio y de los clientes, las empresas necesitan gestionar sus datos y obtener valor de ellos en el momento correcto. Es por esto que las organizaciones se esfuerzan día con día para desarrollar prácticas de Data Management y cumplir con los estándares establecidos para dirigir como se almacenan y analizan los datos y que sean útiles en toda la compañía.

Por todo esto, hoy se habla mucho de DataOps, un tipo de administración vinculada con metodologías agiles y eficientes. DataOps refiere a la aplicación de procesos analíticos y de gestión en todo el ciclo de vida de los datos para optimizar el rendimiento de cada paso. En rigor no es una tecnología ni un proceso, sino una disciplina emergente que busca conectar a los consumidores de datos con los creadores de datos para permitir la colaboración y acelerar la innovación.

La implementación eficaz de DataOps ha demostrado acelerar el plazo de comercialización de las soluciones de análisis, mejorar la calidad y el cumplimiento de los datos, y reducir el costo de la administración de la información. Básicamente, ofrece la capacidad de mejorar los cuellos de botella y acortar los tiempos de ciclos de análisis.

5 razones para implementar DataOps en una organización

  1. Eficiencia de extremo a extremo: Las soluciones ágiles de DataOps permiten gestionar, procesar, seleccionar y proveer datos en toda la cadena de suministro. 
  2. Integración en entornos híbridos: Una plataforma de DataOps con un panel único de control posibilita unificar diversas fuentes de datos y buscar más fácilmente cualquier elemento dentro de un gran catálogo. Además, puede ser extensible a cada fuente local o que se encuentre en la nube y ampliar su utilidad a través de nuevas tecnologías
  3. Colaboración analítica: Al proporcionar funciones de colaboración en el descubrimiento, la administración y el enriquecimiento de datos se obtienen mejores resultados de inteligencia artificial y aprendizaje automático. 
  4. Control automatizado: Una administración DataOps automatiza el ciclo de vida del análisis de datos para reducir errores, mejorar la calidad de los datos y promover la agilidad. 
  5. Metadatos personalizables: Para lograr el éxito en el descubrimiento de datos y las recomendaciones predictivas, el DataOps agrega campos de metadatos y etiquetas personalizables.

Esta nueva y poderosa disciplina, reúne a personas, procesos y tecnologías que optimizan los canales y la transferencia de datos. Por eso, las compañías que implementan este tipo de administración logran una verdadera escalabilidad en sus iniciativas de datos y aceleran toda la cadena de valor de la información, para transformarla en conocimiento a través de tecnologías modernas que integran los datos en tiempo real.

YOPTER BIG DATA MADE EASY

¿Cómo afrontar el constante cambio en la gestión de datos?

El aumento exponencial de datos y la diversidad de fuentes disponibles, supone un enorme desafío para la gestión de la información, sobre todo en lo que respecta a lograr extraer Insights de valor real para la operación de una empresa. El reto se centra en poder combinar múltiples herramientas y generar bases de datos relacionales que enriquezcan nuestras estrategias.

La gran mayoría de las empresas no cuentan con la madurez digital para hacerle frente a estos desafíos, es por esto que es fundamental implementar, cuanto antes, las tecnologías de gestión adecuadas que nos ayuden a responder a las exigencias asociadas a un tratamiento de la información adecuado, asegurar la eficacia de los procesos y responder óptimamente a los problemas de seguridad que se puedan presentar.

Tener una visión clara del futuro es el primer paso para el buen manejo de nuestra información, además, hay que apostar por una gestión de Datos integral que nos ayude a sacar el máximo provecho de la información disponible y que brinde una vista completa del escenario actual. Este planteamiento nos permitirá utilizar correctamente los datos procedentes de fuentes dispares y asumir que el constante cambio es una parte inherente del mundo en el que vivimos.

El objetivo es conseguir análisis cada vez más rápidos y en tiempo real, así como resultados fiables listos para ser accionados en áreas como Marketing, ventas, logística e incluso en las operaciones mismas de la compañía. La idea de generar un ecosistema de gestión de datos que sepa responder al momento y sirva de base para transformar el enfoque de la empresa nos posibilitará traducir los datos en decisiones de Business Intelligence, incrementar las conversiones y lograr más rentabilidad.

YOPTER BIG DATA MADE EASY

1st Party Data, la clave para aumentar ingresos

Para darnos una idea de la velocidad a la que crecen los datos, basta con saber que se estima que la cantidad de megabytes generados cada día es igual al número de estrellas de todo el universo. Este crecimiento abrumador nos hace cuestionarnos de que manera es posible abordar todos estos datos de manera eficiente para transformar nuestras estrategias de Marketing y adaptar a nuestros equipos a esta forma de trabajo.

Según una reciente investigación de Google en colaboración con Boston Consulting Group (BCG), cerca del 60% de las compañías no se sienten listas para aprovechar el máximo potencial de los datos que recopilan de los usuarios. Esta cuestión está vinculada directamente con el grado de madurez digital que tienen las empresas, pues no cuentan con los sistemas, habilidades y la configuración de equipo adecuada.

El ecosistema publicitario online está transformándose rápidamente. Si a esto le sumamos que los usuarios demandan cada vez más privacidad en su navegación y que se están generando nuevas regulaciones y restricciones sobre las cookies de los navegadores, nos toca preguntarnos ¿Qué pasará con todas las empresas que aún no cuentan con la madurez digital suficiente? ¿Cómo se moverán quienes dependen de los datos de terceros para impulsar sus estrategias online? La respuesta es: los datos propios.

Superar las barreras de la falta de tecnología, de personal capacitado y de entendimiento de la Data es posible a través de 4 métodos identificados que nos permiten activar los datos de primera fuente:

  • Definir las audiencias: Es muy importante segmentar a los clientes según el valor que tienen para el negocio, como sus afinidades, su comportamiento online o cualquier otra variable que nos permita habilitar una comunicación más personalizada.
  • Analizar el ciclo de vida del Marketing: Hay que comprender exactamente cómo y dónde compran los clientes, con una buena estructura de tagueo y analytics. Esto posibilita generar un engagement estratégico a lo largo de todo su viaje para dar buenas ofertas y experiencias relevantes en el momento correcto.
  • Crear experiencias hiper personalizadas: Aprovechar las capacidades de machine learning que ofrecen las herramientas de analítica, pueden desarrollar estrategias de personalización de alto nivel. Hoy en día existen en el mercado muchas opciones viables para todos los bolsillos.
  • Gestionar clientes potenciales en múltiples canales: En medida de lo posible, es importante eliminar los silos para ofrecer una experiencia fluida y mantener un control de frecuencia adecuado para evitar la sobreexposición.

El crecimiento desmedido de la digitalidad es desafiante. Por eso, hoy más que nunca hay que apostar por el crecimiento propio, la confianza en los datos internos y la inversión en herramientas que nos permitan sacar el máximo provecho a nuestra información, así como avanzar a la siguiente etapa.

YOPTER BIG DATA MADE EASY