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Avanzar en analítica digital – Parte 2

03/10/2017

Gemma Muñoz. Cofundadora y CEO de El Arte de Medir

Estrategia de datos

Por todo ello, cada vez se hace más necesario desarrollar una estrategia de datos para garantizar el éxito en la organización. El marco de trabajo para sacarle el máximo partido a los datos debería incluir tres tipos de foco o estrategias. Una orientada al cliente para llegar al máximo de la personalización en el conocimiento que tendremos del cliente o potencial cliente. Otra orientada al entorno y a la experiencia que proporcionamos al cliente en nuestros distintos canales para optimizarla al máximo. Y una tercera orientada a nuestra gestión financiera, a cómo sacar el máximo rendimiento a los presupuestos en las distintas partidas de la empresa y conseguir la mejor distribución posible de nuestro dinero. A partir de aquí decidiremos las herramientas y la tecnología necesaria para garantizar que tendremos los datos que necesitamos de las fuentes necesarias, podamos transformarlos en información y a través de los procesos transformar de forma transversal la información en conocimiento.

Este proceso parte del qué está sucediendo, dónde hacemos los descubrimientos y la exploración (sistema descriptivo), para intentar entender el por qué sucedió por medio del análisis de las métricas clave, qué pudo haber sucedido o va a suceder con el análisis predictivo y la construcción de modelos y llegar, finalmente, a qué acciones debería tomar con la foto completa sobre la mesa y qué es lo que he aprendido para mejorar mis sistemas cognitivos.

Es decir, estamos pasando de los sistemas descriptivos a los sistemas predictivos para entrar ahora de lleno en los sistemas cognitivos. La investigación tradicional no muere, pero el aprendizaje por parte del robot va en aumento y es capaz de investigar por sí mismo, dando lugar a algoritmos cada vez más complejos para determinar hacia dónde vamos.

Y, por supuesto, ser capaces de visualizar los datos en tiempo real y de forma interactiva que nos permita tomar decisiones en el momento justo.

En resumen, la idea es partir siempre de preguntas que den paso a hipótesis en base a indicadores y dimensiones, construyendo día a día una infraestructura que sea flexible y escalable y, por supuesto, no almacenar por almacenar porque al final solamente generaremos ruido.

Un activo de la empresa

Los datos son un activo y hay que gestionarlos como los demás activos de la empresa. El objetivo a corto plazo está claro: el reto actual es la trazabilidad del cliente mediante la tecnología, ver al cliente como un todo: tenemos un montón de canales, que son utilizados de diferente forma por distintos tipos de usuarios según su perfil. Ha cambiado el ecosistema y, por lo tanto, también la forma de medir nuestra eficacia. Todos somos canales, ha muerto el concepto on y off, todo está conectado.

Es decir, la información ha de ser multicanal, el objetivo de la analítica no es tener una foto de las distintas fuentes de datos, sino generar oportunidades de optimización en todos los canales con los cuales el usuario interactúa, por lo que las empresas deben dejar de pilotar sus datos en silos y trabajar con toda la información en un mismo sitio, generando informes contextualizados y accionando sobre los canales en su totalidad.

Para focalizarnos en el cliente y en las acciones que realizan con nosotros es necesario construir un pilar sólido en el que apoyar nuestro conocimiento, basado en los insights que nos proveen las interacciones, el estudio del marketing, todo lo que ocurre en realtime, los canales que utilizan, los dispositivos, etcétera, y la base de todo esto son los datos, tanto de nuestros sistemas como de nuestros clientes.

Porque al igual que el conocimiento es la adecuación de la mente a lo que queremos conocer, en el análisis es conveniente adecuar las herramientas (el almacenamiento de datos, su procesamiento, el análisis en base a ellos) al problema de negocio. No al revés. No debemos adecuar los problemas de negocio a lo que podemos saber con la tecnología. Nunca funcionará, porque lo importante es entender qué tipo de respuestas necesitamos para saber qué datos o métricas nos van a hacer falta y en base a ese requerimiento decidir la tecnología apropiada.

Es decir, no podemos dejar de crecer en conocimiento a la vez que estamos creciendo en tecnología. Debemos invertir el mismo tiempo y dinero en tecnología que en sacarle conocimiento a todo lo que estamos montando. La tecnología ya está ahí, ahora hay que pasar del dato al conocimiento.

La clave del éxito no está en los datos, sino en el impacto de estos en el negocio, por lo que primero hay que identificar las fuentes internas y externas para homogeneizar y agilizar procesos, luego realizar la limpieza y validación de los datos, porque no todo vale, tratarlos para convertirlos en inteligencia y realizar los análisis pertinentes para llegar al conocimiento.

SUMARIOS:

Lo importante es entender qué tipo de respuestas necesitamos para saber qué datos o métricas nos van a hacer falta y en base a ese requerimiento decidir la tecnología apropiada

Estamos pasando de los sistemas descriptivos a los sistemas predictivos para entrar ahora de lleno en los sistemas cognitivos

Los datos deben ser una ventaja competitiva, ya que la información será la palanca que puede impulsar a las organizaciones a dar ese salto diferencial al accionar más rápidamente y de forma más sólida.