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¿Qué es la sincronización bidireccional de Datos y cómo funciona?

Se conoce cómo sincronización bidireccional a la función de recopilar y conectar datos de 2 sistemas diferentes a través de una API (Application Programming Interface). Cada aplicación cuenta con una Interfaz como esta, que actúa como una puerta de enlace por la cual se pueden extraer Datos, y gracias a ella es posible que dos sistemas se comuniquen entre sí de forma que puedan procesar información de manera rápida y sencilla.

Para extraer Datos de una aplicación y compartirlos con otra diferente, se necesita un intermediario que recabe la información y la transforme antes de enviarla a su segundo sistema. Este intermediario es un actor muy importante en el proceso, debido a que las API´s utilizan diferentes protocolos o leguajes que no se traducen automáticamente, además de que, una API se mantiene inactiva hasta que recibe una solicitud de información, por lo que es necesario requerir la transferencia de datos.

Un protocolo es la forma de comunicar los datos pero no nos dice nada sobre la estructura de los mismos, esta configuración la define la misma API. Por lo tanto, el protocolo únicamente nos permitirá comunicar la información de una aplicación a otra y aunque cada desarrollador puede tener un protocolo propio, existen algunos estándares ya establecidos por la industria que limitan este lenguaje, como el REST (protocolo de transferencia de estado representacional) o el SOAP (protocolo simple de acceso a objetos), por mencionar algunos de los ejemplos más populares.

Una vez que comprendimos este proceso, es fundamental buscar que el intermediario que elijamos logre no solo una sincronización básica, sino que vaya más allá hacía un proceso inteligente. Esto permite rastrear cada campo mapeado entre dos aplicaciones, detectar si hay algún cambio, extraer los nuevos datos para después traducir el protocolo, transformar la estructura de la información y enviar el cambio final a la segunda aplicación.

La sincronización bidireccional inteligente nos permite conectar 2 o más sistemas y lograr una integración de Datos que resultan en el enriquecimiento de la información. Esta integración al igual que las otras herramientas de tratamiento de Datos, debe actuar con aprendizaje automatizado y realizar los cambios en tiempo real.

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Conectando los datos con la experiencia del consumidor

Ahora que las grandes decisiones estratégicas de las compañías se basan en Big Data e Inteligencia Artificial, es muy fácil acumular grandes cantidades de datos sin soluciones realmente efectivas. Por eso es importante siempre interrogar la calidad de los Datos que tenemos y no olvidar que lo que mueve a los consumidores son las historias que las marcas cuentan.

La intervención de las empresas debe estar enfocada en transformar la data en estrategias Customer Centric que revaloricen la utilidad que dan los productos a los clientes. Bajo este contexto, ha surgido el Human Centric Approach, un concepto que reúne data, personas y marcas para permitir a las compañías descubrir por qué un cliente tiene ciertas preferencias, realiza una compra o una determinada acción. Este enfoque requiere un cambio en el paradigma del manejo de los datos y cambiar el pensamiento de solo buscar una acción al final del Customer Journey.

Lograr “Humanizar la Data” es posible si las fuentes de información e investigación se complementan y fluyen de la mano de estrategias para el crecimiento del negocio; es necesario conectar los datos de analítica con investigaciones cualitativas de escucha activa. Algunas compañías líderes ya han dado este paso, al analizar las acciones de sus consumidores para revelar realmente las motivaciones que hay detrás de una acción.

En este sentido, la apuesta y optimización de la 1st Party Data se configura como uno de los principales activos estratégicos en el mundo Data Driven. La propia monitorización de la data en tiempo real aporta beneficios directos al consumidor y es un factor de diferenciación para las marcas que la llevan a cabo, además de permitir detectar áreas de mejora como la mejora de productos, la atención al cliente y oportunidades de cross-selling.

Por tanto, la data va a seguir siendo el ingrediente esencial en las estrategias de negocio. De igual forma, el 1st Party Data como los acuerdos con partners clave para un mayor conocimiento del consumidor y escala. Sin embargo, la intervención de las personas va a seguir siendo irremplazable para llegar a la finalidad última, que es diseñar una experiencia del consumidor superior y más humanizada.

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Publicidad digital con Datos enriquecidos

Hay sectores que ya no conciben su operación fuera del entorno online, por eso, los formatos publicitarios digitales van ganando cada vez más el papel de protagonista en las estrategias de Marketing.

Cuando lanzamos diversas técnicas de difusión, comunicación y promoción en los canales online, buscamos que los mensajes que creamos se entreguen eficientemente llegando a aquellas personas verdaderamente atraídas por nuestra oferta. La optimización de esta estrategia es posible gracias al uso de Datos que nos permite planificar la distribución de la información a los clientes interesados, en el lugar adecuado, con el precio correcto y en el momento apropiado.

Todo esto es resultado de un cuidadoso análisis de datos que las tecnologías de Big Data hacen posible. La capacidad para procesar, filtrar y aprovechar los datos ha supuesto la creación de un paradigma de publicidad altamente personalizado, alimentando por información en tiempo real y que nos permite realizar predicciones sobre el comportamiento del mercado.

En Yopter usamos datos enriquecidos a partir de más de 350 taxonomías comportamentales, los cuales alimentamos en nuestra plataforma con lat-long, geofencing sobre puntos de interés y metadatos para clasificar a los usuarios en audiencias comportamentales, demográficas, por perfiles digitales y grupos por intereses. Una vez que contamos con la información enriquecida, contamos con un activador que entrega publicidad a estos segmentos por medio de nuestros Partners.

Usamos formatos publicitarios de alto impacto, exclusivos y con un alto performance que aumenta conversiones hasta 12x, lo que resulta en campañas de publicidad digital con increíbles resultados. Además, ofrecemos a nuestros clientes inventarios privados y totalmente transparentes, lo que da la seguridad de utilizar un Marketplace premium para facilitar la comunicación personalizada por cada tipo de cliente

Si quieres saber más de nuestras soluciones disponibles para medios y agencias, puedes contactarnos a contacto@yopter.com o visita www.yopter.com  ¡Nos encantaría ayudar!

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¿Qué es el Data Governance?

El termino “Gobierno de Datos” se refiere a la capacidad que tiene una organización para gestionar el conocimiento que tiene sobre su información. Esta capacidad suele constar de políticas, procesos y una estructura organizativa para dar soporte a el control de datos empresariales.

Implementar un Gobierno de Datos permite responder a peguntas cómo: ¿Qué sabemos sobre nuestra información? ¿De dónde provienen los datos? ¿Cómo están alineados los datos a la política de la empresa? Este sistema proporciona también, un enfoque holístico que nos posibilita administrar, mejorar y aprovechar la información de forma que podamos ganar percepción y generar confianza en decisiones y operaciones empresariales.

Conforme la acumulación exponencial de nuevos datos avanza, las organizaciones necesitan determinar un entorno de Big Data adecuado para fines de almacenamiento y acceso. Es primordial diseñar una arquitectura de datos para gestionar esas fuentes, integrarlas y ponerlas a disposición de la empresa listas para ser accionadas en estrategias eficientes.

¿Cuáles son los principios del Data Goverment?

  1. Integridad: Esto implica que todos los participantes deben ser veraces y comunicativos en su actuar, así como estar consientes del impacto de las decisiones que se toman relacionadas con los datos.
  2. Transparencia: Todos los procesos que se efectúen con los datos tienen que ser completamente transparentes, además de especificar claramente cómo y cuándo las decisiones relacionadas con los datos fueron introducidas en los procesos.
  3. Auditable: El Gobierno de Datos es auditable y está acompañado por documentación que soporta los requerimientos legales.
  4. Responsabilidad: Un proceso estructurado de gestión de datos define responsabilidades para las decisiones multifuncionales relacionadas con el flujo de datos.
  5. Control y Balance: Este tipo de esquema nos permite definir responsabilidades como una manera de introducir controles y balance entre negocio y tecnología, entre aquellos que crean y recogen información, los que la administran y los que la utilizan.

Lograr una buena gobernabilidad y gestión de datos implica abordar a los datos como un activo de gran valor tanto a nivel operativo como para crear valor en el mercado. Además, el gobierno de datos es esencial para la estrategia general de una organización para el control de datos y como parte de una práctica completa de DataOps. Nos ayuda a saber qué datos tenemos, dónde residen y cómo podemos utilizarlos.

Finalmente, una estructura de gestión de datos establece la base para tener datos listos para el negocio a través del cumplimiento de reglas y procesos definidos para acelerar las iniciativas de análisis y crecimiento.

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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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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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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 esta siendo el Big Data en Marketing en 2021?

Los Datos se han abierto un espacio en todos los sectores productivos del mundo hasta volverse una pieza clave en las estrategias de Marketing actuales. Además, el boom de los datos ha demostrado la importancia de conocer a los consumidores y lo fundamental que resulta la información para saber qué hacer, cómo y cuándo.

El año 2020 fue sin duda una plataforma que impulsó enormemente al Big Data, y a pocos días de terminar el primer trimestre del 2021, el desarrollo continuo de nuevas tecnologías ha permitido consolidar el uso de herramientas y estrategias que generan un valor diferencial para las marcas que las usan. Las empresas están buscando desarrollar sus capacidades para capturar, almacenar y procesar información para poder centrarse en el valor del dato.

Esto también supone grandes retos y desafíos para el Business Intelligence que son importantes conocer para saber cómo afrontarlos. A continuación, enlistamos los puntos más importantes que enmarcaran la industria de los datos este año.

  • Más privacidad. Las reformas a las regulaciones para la protección de la privacidad de los internautas llegaron a cambiar el juego. Las normativas de origen europeo están marcando el camino, además, los mismos consumidores están más consientes de los datos que generan con su navegación. Por todo esto, la batalla entre identidad y privacidad esta haciendo que las compañías se preocupen por encontrar un equilibrio entre conocer a sus clientes y respetar su privacidad.
  • Plataformas conectadas. Las plataformas de datos no pueden permanecer aisladas dentro de la cadena de valor, propia del Dato. La industria se mueve hacía la interconexión de plataformas, dentro de un ecosistema que agregue valor a la experiencia del cliente y al análisis en general.
  • Muerte de las cookies. Con la próxima desaparición de las cookies, todos nos preguntamos hacía dónde va la industria y que soluciones se implementaran para suplir su función.  El 2021 será un año donde dominen las opciones alternativas y se comiencen a vender nuevas soluciones; todas las grandes compañías estarán en la carrera por la búsqueda de la mejor alternativa mientras esperamos la desaparición definitiva de las cookies.
  • Data Quality. Con tanta información que se genera a diario, el paradigma de lo que realmente es importante está cambiando. La cantidad de datos disponibles seguirá siendo un factor clave en el juego, sin embargo, es momento de priorizar la calidad de la información y centrarse en Insights realmente importantes y valiosos. Esto también supone un punto de valor en la relación con los consumidores: dejar de intentar saberlo todo de ellos, para enfocarse en saber lo que de verdad importa.
  • Inteligencia activa. Ya es una realidad para varias compañías la recolección y transformación de sus datos, sin embargo, migrar los datos desde sus distintas fuentes hasta un catálogo de activación sigue siendo un gran rato, por lo que es importante avanzar hacia procesos de inteligencia activa que automatice el camino del dato, desde la fuente hasta el Data Lake.

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¿Cómo usar Datos para enganchar a nuevos clientes?

Un desafío importante para las marcas con un catálogo amplio y diverso de productos, es dar la bienvenida a nuevos clientes. Frecuentemente, el usuario puede sentirse abrumado por tanto contenido que analizar para poder tomar una decisión de compra, además de que la experiencia puede alargarse por horas en la búsqueda de lo que realmente quiere.

Una buena forma de facilitar este proceso, es el uso de Datos para enviar recomendaciones personalizadas. Las herramientas de predicción inteligente permiten elevar considerablemente las tasas de conversión, además, conforme la relación con el cliente avanza, se obtienen datos más valiosos que alimentan las recomendaciones para hacerlas cada vez más certeras y relevantes para el usuario.

Para implementar estrategias de predicción dentro del viaje de los clientes, hay que tomar en cuenta los recursos que se tienen y presentar temas acordes al momento y experiencia del consumidor. Por ejemplo, cuando se tiene datos de usuarios nuevos se puede mostrar el contenido más popular o el que se encuentra en tendencia, segmentado por ubicación geográfica, categorías y preferencias declaradas. Estas acciones, le muestra un camino por el cual iniciar su búsqueda y acorta el tiempo que pasa indagando.

Algunos temas exitosos para nuevos usuarios son:

  • Contenido reciente: El contenido nuevo y fresco es más deseable. Este tema también se puede segmentar por ubicación, preferencias y categorías para hacerlo mucho más relevante.
  • Vistas gratuitas: Cuando el producto que se ofrece funciona con suscripciones premium o pago por servicio, se puede ofrecer acceso gratuito limitado a nuevos usuarios como incentivo para empujarlos a la compra.
  • Contenido que vence: Este tema crea urgencia y el miedo a perdérselo engancha a los clientes para iniciar la interacción.
  • Próximos lanzamientos: Despierta el interés de nuevos clientes la brindar un acceso previo del contenido próximamente disponible. Esta acción otorga un sentido de pertenencia y crea curiosidad que mantiene al usuario pendiente del contenido que se va generando.
  • Contenido de temporada: Impulsa la participación inmediata al mostrar contenido de temporada o de duración determinada.

Los sistemas de recomendación impulsados por Inteligencia Artificial ayudan a conectar a los consumidores con contenido relevante en función de sus intereses individuales, preferencias declaradas, afinidades inferidas y su comportamiento de consumo. Sin embargo, para que estos sistemas funcionen correctamente debe aplicarse un tema adecuado para que las recomendaciones tengan sentido, este tema se establece en función de la ubicación del cliente dentro del viaje de compra.

Una vez que se logra enganchar al cliente, la meta es mantenerlo en un flujo constante de interacciones a través de recomendaciones relevantes que muestren valor en el contenido que genera la marca. Cuando los nuevos usuarios comienzan a interactuar, es momento para aprovechar los datos obtenidos de esa navegación para conocer más sobre sus intereses y hábitos de compra. Así, el flujo se alimenta conforme la relación avanza.

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¿Cómo ganar Madurez Digital?

El ritmo de los avances tecnológicos progresa todos los días a una velocidad cada vez mayor. Por tal motivo, ganar madurez en este sentido y de la mano de las herramientas adecuadas, nos permitirá implementar las mejores practicas para maximizar resultados, comprender mejor a los clientes y convertir nuestra Big Data en tácticas accionables.

El contexto actual supone algunos desafíos importantes, como el comportamiento cambiante de los consumidores o las nuevas regulaciones destinadas a mejorar la experiencia de los usuarios y al mismo tiempo respetar su privacidad. Para hacerle frente a estos retos, es necesario que las empresas inviertan en acciones que les posibiliten ganar terreno en desarrollo tecnológico y aumentar sus capacidades de Marketing Digital. Además, las organizaciones que tienen menor alcance en la transformación digital, cuentan principalmente con Datos de terceros que limitan su visión y dificultan encontrar una lógica detrás del comportamiento de los clientes en los puntos de contacto.

3 estrategias para comenzar a ganar Madurez Digital en materia de Datos

  • Datos de origen como guía: Lo primero que podemos hacer es aprovechar nuestra 1st Party Data para obtener un panorama claro de los comportamientos y los cambios en las diferentes Audiencias, de modo que sea posible comprender a nuestros clientes, saber cómo varían sus necesidades y que factores influyen en estos cambios. Para poder lograr este objetivo, es necesario buscar tecnología que proporcione análisis dinámicos y actualizados de forma periódica.
  • Conectar los Datos para conocer el Shopper Journey: Conforme las necesidades de los clientes cambian, también lo hace su recorrido de compra. Conectar los datos de geolocalización de varias ubicaciones y mapear áreas especificas de influencia para la empresa, ofrecerá un panorama más completo del viaje del cliente y el uso correcto de Modelos de Atribución.
  • Colaboración: Aprovechar el máximo potencial de los Datos requiere cierto grado de especialización y tener un conocimiento profundo de cómo utilizar las herramientas disponibles. Es necesario adoptar una cultura interna de trabajo ágil y concienzudo para que la inversión de recursos valga la pena. Si no se dispone de los recursos necesarios para mejorar las habilidades internas, también se puede optar por generar alianzas estratégicas que permitan acceder a especialistas capacitados que ayuden a conectar los Datos    con la tecnología adecuada.

Iniciar el recorrido para ser una empresa Data Driven puede parecer bastante complicado en un inicio, pero son acciones que realmente valen la pena. Invertir en herramientas de análisis de datos garantizara que podamos comprender mejor la información y utilizarla de manera más inteligente para crear un enfoque amplio y duradero respecto de la personalización de las estrategias.

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