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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¿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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Datos para la toma de mejores decisiones

Desde el momento en que un cliente se muestra interesado por un producto hasta mucho tiempo después de la compra, una empresa recolecta datos que se pueden multiplicar rápidamente conforme las interacciones avanzan.

Sin embargo, cuando hablamos de Datos debemos entender que más no es mejor. Aunque el Big Data necesita una cantidad importante de información para poder generar análisis válidos e Insights representativos, siempre es importante priorizar la calidad sobre el tamaño de las bases. Por eso, recopilar grandes cantidades de información es un desafío menor que administrar los datos de manera eficiente y garantizar su calidad.

El enfoque Data Driven nos permite lograr nuestros objetivos comerciales, gracias a que los datos se convierten en la base estructural de los procesos y la toma de decisiones. La clave está en no tener grandes cúmulos de información sino conseguir una gestión adecuada de los datos y ser estratégicos para que estos se puedan manejar y sirvan para diferentes objetivos dentro de una empresa.

Hoy en día, 50% de las empresas ya toman decisiones basadas en datos, y han visto un 22% más beneficios comerciales y operativos. Además, las organizaciones Data Driven consiguen ventajas como:

  • Obtención de Datos más precisos
  • Correcta orientación de las acciones
  • Se logran procesos más eficientes
  • Identificación de mejores oportunidades de negocio
  • Integración de procesos
  • Control optimo de los presupuestos
  • Desarrollar mejores estrategias y campañas

Dentro de este enfoque también existen algunos obtaculos que las empresas deben sortear, como las diversas fuentes disponibles y la falta de datos homologados. Estas problemáticas pueden ser resueltas con una plataforma de análisis robusta que sincronice los datos, los enriquezca y los disponga fácilmente para ser accionados.

Un sistema integrado que cuente con soluciones de sincronización, permite tener la información adecuada siempre disponible en el momento que se necesita. Solo cuando logremos una gestión óptima de la información, podremos tener una visión clara y completa de nuestros clientes. Esto permite utilizar los datos para vislumbrar el mejor camino a seguir, en lugar de tomar decisiones basadas únicamente en la intuición o la experiencia pasada.

El EDP Yopter, al ser un sistema que se adapta fácilmente a cualquier necesidad y que ofrece diversas opciones para enriquecimiento de datos, activación de campañas, investigación de mercados y mucho más, es una opción integral y completa para transformar las estrategias de Data de cualquier organización. Si quieres conocer más de lo que hacemos te invitamos a conocer nuestras soluciones en Yopter.com o escríbenos a contacto@yopter.com, nos encantaría ayudar.

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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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Datos del cliente, un aspecto esencial para la experiencia de compra en línea

Con el boom del ecommerce y las compras digitales, la experiencia del cliente en línea ha cobrado una relevancia enorme. Y aunque la vuelta a la “normalidad” esta ya tan cercana, la preferencia de compras en línea seguirá siendo la primera, si no es que la única, opción para muchos consumidores. Este comportamiento puede estar fundamentado en aspectos como la seguridad, la comodidad, opciones de compra ampliadas o simplemente por una costumbre creada el año pasado.

Cualquiera que sea la razón, los clientes esperan una experiencia de compra impecable y conseguirla se logra solo a través de los datos. Las campañas que utilizan Datos para generar recomendaciones predictivas son un 116% más efectivas que aquellas que no los usan, sabiendo que este tipo de personalización es la clave para crear estrategias de Marketing más eficaces, podemos entender que la información tiene el poder de impulsar estas experiencias personalizadas para empujar los resultados positivos.

Con el aumento de la adopción de tecnologías de Inteligencia Artificial, las empresas necesitan una vista única del cliente, profunda y en tiempo real en la que basar la personalización de sus estrategias. Esta super comprensión del cliente debe situarse en el centro del sistema de análisis e ir más allá de los datos históricos disponibles; es necesario también incluir todas las interacciones del cliente en tiempo real y herramientas de análisis predictivo que nos digan algo sobre la probabilidad de que los clientes realicen determinadas acciones, como participar en una dinámica, comprar artículos o abandonar un proceso.

Incluir contenido dinámico y recomendaciones sobre los productos disponibles, es otro de los aspectos más importantes para construir una experiencia robusta de compra. Al cambiar el contenido según la disponibilidad y según el cliente, en los diversos canales disponibles, se logra brindar una experiencia de consumo que se siente más relevante y humana.

Finalmente, no hay que olvidar que todos los datos del cliente deben encontrarse accesibles y en un solo lugar. Cuando se concentra toda la información en un solo sitio, es posible responder con rapidez y precisión, así como tomar decisiones mejores y más informadas sobre la experiencia del cliente. Una vez que se unifican y activan los datos del cliente, es más fácil ver patrones relevantes en el comportamiento del cliente y realizar los cambios pertinentes.

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Sincronización inteligente de Datos

Si hablamos del proceso de administrar nuestros datos no siempre nos referimos a una tarea fácil, sobre todo si consideramos todas las aplicaciones que usa normalmente una organización para recopilar diferentes tipos de datos.

Cuando una empresa comienza el proceso hacia el aprovechamiento y buen manejo de sus Datos, suele adoptar diversas plataformas que empujan acciones como la atención omnicanal al cliente o la automatización de procesos de Marketing. Sin embargo, no siempre funcionan juntas ni comunican los cambios de datos entre ellas.

Esta falta de integración puedes resultar en una mala fluidez de los datos, información duplicada, datos inaccesibles para algunas áreas de la compañía y el conflicto de datos entre diferentes aplicaciones, que resultan en la duda de no saber cuales son los correctos. Uno de los mayores desafíos para las operaciones de negocio sólidas es unificar los datos de los clientes en todas las aplicaciones de la empresa, por eso, es fundamental sincronizar la información desde dentro.

¿Qué es la sincronización inteligente de Datos?

La sincronización inteligente de Datos se define por ser una forma de integración bidireccional, que realiza actualizaciones en tiempo real y dispone de un buen mapeo de campos personalizable. La solución que adoptemos debe ser capaz de integrar la información de clientes, leads y de la compañía en general de forma automática, además de permitir la creación de reglas que nos ayuden a determinar cuales son los datos que deben fluir y hacia qué dirección.

La capacidad de alinear los datos provenientes de distintas fuentes y su continua armonización en el tiempo, permite a las empresas ejecutar simultáneamente varios procesos de forma correcta y evitar errores de sistema. Estas acciones también permiten obtener datos precisos y fidedignos de todos los sistemas, sean estos operativos o transaccionales. Así, cada empresa puede crear una lógica propia para la sincronización de los datos en tiempo real, y si se requiere, obtener una mayor precisión, coherencia de la información y una mejora sustancial del rendimiento.

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