¿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.

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*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.

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¿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.

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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.

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Información accionable para que los datos tengan valor real

En el mundo de los macrodatos persiste una problemática común: ¿Cómo lograr que información sea accionable para el desarrollo de estrategias y el alcance de objetivos? Para darle respuesta a esta situación, hace falta distinguir las practicas que realmente suman de los ejercicios vacíos.

Más del 40% de las empresas que utilizan herramientas de analítica la usan con fines operativos o de ventas y marketing principalmente. De este sector, el 65% obtuvo como mayor beneficio la mejora de decisiones estratégicas. Otras ventajas fueron un mejor conocimiento sobre los clientes (45%), ahorros en los costos operativos (44%) y mejores ventas (32%).

Lograr que la información sea accionable para dar valor comercial y real a los datos, es el principal objetivo de cualquier compañía. Sin embargo, muchas veces las enormes cantidades de información disponible hacen perder el enfoque y es fácil caer en el estudio de métricas que no generan insights útiles y de valor. No es suficiente con que los datos se conviertan en información, esto es, en datos preparados, procesados y organizados: deben transformarse en conocimiento, en conclusiones que puedan influir en las decisiones e impulsar el cambio.

Para obtener información que impulse la acción existen 6 pilares recomendados, que resultan claves para evaluar que tan accionables son los conocimientos obtenidos.

  • Alineación: Hay que asegurarse que la información este estrechamente relacionada con los objetivos comerciales y con las iniciativas estratégicas. Esto permite interpretar y convertir los conocimientos en tácticas clave, listas para ponerlas en marcha.
  • Contexto: Conocer el contexto completo y detallado asegura que la información se traduzca en acción y no es respuestas injustificadas. Los datos sin contexto no son tan significativos.
  • Relevancia: Cuando los Insights no se envían a los responsables adecuados para la toma de decisiones, no reciben la atención correcta para decidir con ellos.
  • Especialización: De la mano del punto anterior, la especialización de los datos colabora para que se pueda actuar en consecuencia.
  • Novedad: El conocimiento nuevo genera más interés y despierta la curiosidad de más personas, por lo que se otorga más importancia a lo que se está haciendo.
  • Claridad: Comunicar de manera eficaz es importante para adoptar los que se está descubriendo e impulsarlo hacía la acción.

Otra sugerencia para dar valor real a los datos, es priorizar las cosas importantes para la propia compañía, utilizar la segmentación como herramienta clave e integrar diversas fuentes para enriquecer la información y la compresión del comportamiento de los clientes, así como para obtener una visión completa del lugar donde estamos parados.

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¿Cómo implementar un sistema de gestión de Datos con éxito?

La elección de un modelo de análisis, las acciones de limpieza, mantenimiento y los aspectos relacionados con la seguridad, son algunos de los elementos técnicos por considerar cuando iniciamos un proceso de transición hacia un enfoque Data Driven.

Todos estos aspectos son relevantes e imprescindibles cuando una empresa decide migrar hacia un modelo basado en datos, sin embargo, es muy común que se detecten algunos problemas como: la carencia de experiencia, falta de tiempo y poca objetividad para llevar a cabo un proyecto de gestión de la información. Por eso, es necesario contar con una buena preparación previa que esté dispuesta en relación a los objetivos de la compañía, así como mantener un trabajo de seguimiento posterior que asegure que los elementos continúan alineados.

Es por esto que todos los conocimientos deben combinarse para que el sistema de gestión de datos sea accesible, seguro, funcione con la calidad y velocidad suficiente, no presente problemas de integración con aplicaciones u otros sistemas existentes y se adapte a las futuras necesidades del negocio. 

¿Cuáles son los aspectos más importantes por considerar en la implementación de un sistema de gestión de datos?

  • Especialidad: Es super importante asegurarse que dentro de la organización se cuente con el conocimiento en profundidad necesario para la implementación, antes de iniciar el proyecto.
  • Dedicación: Incluso si se cuenta con el talento y la base de conocimientos que se requieren, puede que no se sea capaz de hacer que la gente adecuada esté disponible en el momento en que hace falta, debido a otras demandas del negocio. Es algo bastante común, por lo que antes de iniciar una implementación debemos asegurarnos de contar con los perfiles necesarios para completar las tareas requeridas en los tiempos establecidos.
  • Experiencia: Conseguir alianzas estratégicas, con partners que tengan la experiencia y prácticas necesarias puede hacer la diferencia en el desarrollo de una implementación exitosa.
  • Eficiencia: Lograr cumplir con plazos de tiempo y presupuestos es fundamental en el proceso de transición para un enfoque Data Driven. Esto incluye diseñar una visión orientada a futuro, que trascienda las necesidades actuales del negocio.
  • Objetividad: Tener una visión imparcial es una excelente forma de detectar problemas, optimizar funciones y mejorar los resultados.

Sin la asistencia adecuada en materia de tecnologías inteligentes, las empresas se enfrentan a desafíos y grandes riesgos como: la incapacidad de accionar los datos o los gastos excesivos derivados de una mala implementación. Con la colaboración de especialistas y líderes corporativos, se puede trazar una ruta donde la digitalización se convierta en el protagonista para superar los retos en las organizaciones y sacar el máximo beneficio a sus datos.

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¿Cómo aprovechar al máximo los benéficos del Big Data?

Cada segundo hay 3.020.644 emails enviados nuevos, 89.346 videos vistos en YouTube y 5.593 llamadas de Skype. Gracias a todas las interacciones diarias, al aumento exponencial de usuarios activos y a la diversidad de plataformas, apps y sistemas disponibles, el Big Data esta en todas partes y crece a un ritmo sin precedentes.

Conocer la información detallada acerca del comportamiento de los clientes y profundizar en su mente nos permite descubrir que es lo que piensan realmente; que es lo que compran, cuándo y cómo lo harán. Es por esto que monetizar los Insights generados con Big Data sigue siendo la meta para muchas compañías.

Los macrodatos siguen una tendencia de crecimiento vertiginosa. Aquí hay algunas de las cifras que lo prueban:

Por lo tanto, las compañías están centrando sus esfuerzos en encontrar las tecnologías adecuadas, capaces de extraer grandes conjuntos de datos de diversas fuentes para encontrar patrones, tendencias y correlaciones. Algunos de los principales beneficios que el Big Data ofrece a las empresas son:

  • Reducción de costos: Una vez que se han identificado los procesos costosos y redundantes, los datos pueden impactar significativamente en la reducción de costos. Actualmente se estima que existe un ahorro promedio del 10% cuando se implementa alguna solución de análisis, que además nos permiten identificar y reducir los errores de procesamiento, así como automatizar muchos programas de servicio.
  • Mejora el servicio al cliente: La información en tiempo real posibilita descubrir cómo piensan y cómo se comportan los clientes, esto puede llevar a cambios en el negocio que mejoren la atención y la transformen hacia un nivel super personalizado. Solo un aumento del 5% en la retención de clientes genera más del 25% de aumento en ganancias.
  • Resolución de problemas: Los datos nos permiten responder a las preguntas difíciles. Las herramientas de análisis muestran información valiosa que no es evidente a simple vista y que muchas veces es la respuesta a problemáticas reincidentes. Las compañías pueden aprovechar la información centrándose en los datos que ya tienen, así como organizando, integrando e implementando nuevos procesos de análisis.
  • Optimización de ingresos: Los datos pueden dar lo necesario para lanzar un nuevo producto, diversificar la cartera, detectar oportunidades en el ciclo de venta y varias otras soluciones que generan un mayor flujo económico. Las empresas que incorporan análisis de datos en el pilar de sus estrategias generan un aumento de ganancias de hasta el 8%.

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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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Tips para tener datos más confiables

Sabemos que los Datos son la piedra angular de las operaciones empresariales hoy en día, prácticamente forman parte de todos los procesos en un negocio: impulsan flujos de trabajo automatizados, brindan un perfil completo del cliente para su optima atención y mantiene a la organización informada para una mejor toma de decisiones.

Cuando los Datos son confiables y precisos, su uso y aprovechamiento es más fácil. Sin embargo, 6 de cada 10 compañías tienen desorganizados sus datos, duplicados o presentan inconsistencias que provocan que entre el 25% al 30% de los ingresos se pierdan. Los malos datos hacen que las personas pierden confianza en la información y recurren a la intuición para tomar decisiones e implementar estrategias, lo cual no es una buena forma de llevar los negocios.

Para obtener grandes resultados en decisiones Data Driven, estas son algunas de las mejores prácticas para hacer que los datos sean lo más confiables posible:

  • Mejorar la base de datos: Hacer que los datos sean más confiables requiere marcos, procesos solidos y un lugar de trabajo con conocimientos de datos. Es importante asegurarse de contar con un CRM sólido, procesos eficientes para organizar y segmentar, un sistema de integración entre aplicaciones y una estrategia clara que diga como utilizar y mantener la información recopilada.
  • Determinar las fuentes de Datos nuevos: Para obtener datos fiables hay que seguir el rastro de la fuente donde preceden.
  • Optimizar formularios y canales de recopilación: Una vez que se identifican las fuentes de ingreso de información, es tiempo de optimizar esos canales y formularse preguntas cómo: ¿Es necesario recopilar cierto tipo de datos? ¿Se está utilizando un formato uniforme y estandarizado entre aplicaciones? ¿La información se almacena y organiza en la aplicación adecuada para el propósito correcto? Las respuestas a estas preguntas nos permitirán saber si la gestión de datos se esta realizando de la mejor manera.
  • Eliminar los silos: Se dice que hay silos en la información cuando las bases de datos solo están disponibles para unas áreas de la empresa y para otras no. Los efectos negativos de los silos de datos afectan la productividad y rendimiento de cualquier organización e incluyen: falta de transparencia, eficiencia, colaboración y confianza.
  • Segmentar los datos: Los buenos datos comerciales están organizados, agregan valor a la empresa y se recopilan con el permiso explícito de los usuarios. La segmentación puede verse como etiquetas, grupos u otras propiedades que brindan más información específica sobre cada contacto y dividen la base de datos en categorías claras de preferencias, información demográfica, historial de compras y más.
  • Limpiar las bases de datos: Prevenir duplicados y otros datos incorrectos,  se logra a través de la implementación de estándares para la entrada y mantenimiento de datos, así como la sincronización de diversas aplicaciones que tomen como base la fuente más precisa, para finalmente crear una vista completa de la base de datos. También es valioso configurar y documentar procesos para estandarizar y verificar nuevos datos.

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Integración de datos, ¿Qué es y porque las empresas lo necesitan?

Hoy en día las empresas se esfuerzan cada vez más por implementar capacidades de análisis, para acceder a Insights que mejoren la toma de decisiones, en particular frente a desafíos poco previsibles como el que llegó con la pandemia de Covid-19.

La integración de Datos es la forma de utilizar procesos técnicos y de negocios para combinar efectivamente la información de distintas fuentes para convertirla en datos confiables y valiosos. Estas soluciones de integración ayudan a comprender, limpiar, monitorizar, transformar y entregar datos consistentes, gestionados en tiempo real. 

¿Por qué las empresas necesitan datos integrados?

Básicamente porque la posibilidad de encontrar patrones, identificar tendencias emergentes y extraer conocimientos que no se ven a simple vista, requiere de datos actualizados e integrados. Además, ofrece algunas otras ventajas importantes cómo:

  • Elimina el trabajo doble: La integración de datos permite evitar redundancia en los registros de información y por ende en la implementación de proyectos.
  • Maximiza el valor de los Datos: Unificar datos a través de distintos canales permite a las organizaciones aprovechar distintos tipos de datos conjuntamente con otros para maximizar su potencial y garantizar que las diversas áreas de la empresa tengan la visibilidad que necesitan.
  • Mejora la toma decisiones:  La integración de datos en los sistemas relevantes hace que la información sea accionable en las operaciones diarias, proporcionando a las empresas las ideas que necesitan para trabajar con la mayor inteligencia posible.
  • Aprovechar los diversos tipos de Datos: Si bien el aprovechamiento de Datos variados esta relacionado con la maximización del valor de la Data, es importante reconocer que los distintos tipos de información crean desafíos únicos. Las hojas de cálculo, las bases de datos altamente estructurados, informes de social media, diagramas, documentos técnicos y una amplia gama de otras fuentes, deben unirse para obtener un conocimiento 360° de las operaciones, especialmente cuando las tecnologías emergentes traen todavía más datos a los ecosistemas digitales empresariales.

La integración de datos se ha convertido en una solución a necesidades que derivan de constantes cambios. Una empresa que no tiene los datos integrados o que ha realizado una integración defectuosa, no tendrá datos confiables, y ello se traducirá en problemas de todo tipo. En estos casos, no integrar significa tener dificultades para cumplir con algunas normativas, insatisfacción de los clientes, falta de confianza en la información y la imposibilidad de tomar decisiones críticas a partir de los datos por no ser fiables

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