Data-driven: el primer paso hacia la rentabilidad

Hoy en día, las empresas acumulan más datos que nunca, aunque eso no las convierte en organizaciones data-driven. Ni siquiera aunque hayan avanzado en su transformación digital o aumentado la cantidad de datos recopilados.

Sin embargo, muchas empresas no se dan cuenta de que ya no es suficiente basarse en datos. Las bases de datos no bastan para conocer verdaderamente a los clientes.

¿Qué falla en el modelo data-driven?

No es que el modelo de empresa data-driven esté condenado al fracaso, per se. La cuestión es que los datos pueden proporcionar estadísticas, pero no contexto. A partir de ellos, se puede recopilar hechos específicos, aprender nombres, direcciones y quizás género o edad. Sin embargo, hasta que la empresa no consiga averiguar la forma de utilizar sus datos para proporcionar información útil, esas bases de datos no harán más que ocupar espacio.

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Una vez que se comienza a organizar los datos, se pueden traducir los hechos en información accionable. Los datos comienzan a tener más sentido a medida que se vinculan a hechos y se puede agregar contexto. Así es como es posible darse cuenta de que un cliente en particular es una mujer en una ciudad determinada que realizó una compra en una fecha concreta. Desafortunadamente, para muchas empresas, el proceso se detiene en este punto.

Usan la información que han recopilado para planificar estrategias de marketing y participación sin darse cuenta de que necesitan dar un paso más. Necesitan avanzar hacia la gestión del conocimiento. Eso supone ir más allá del planteamiento data-driven.

Conceptos básicos de la gestión del conocimiento

Los datos no son información y la información no es conocimiento. Para ilustrar las diferencias, podría imaginarse que se cuenta con campos de datos en la base de datos de clientes, que constan de lo siguiente:

Juan Cortés

Barcelona

40

Masculino

En la base de datos de transacciones, tiene los siguientes campos.

Juan Cortés

20 euros

Novelas de misterio;

10/08/2017

Juan Cortés

80 euros

Novelas de misterio

12/03/2018

Es cierto que se cuenta con algunos hechos, pero hasta que no se conecte esa base de datos de clientes con las transacciones, no se tendrá información.

Al vincular y organizar los datos, se puede determinar que Juan Cortés es un hombre de 40 años que vive en Barcelona y que compra novelas de misterio. Puede parecer que se dispone de suficiente información para ofrecerle una experiencia personalizada. Sin embargo, aún no se sabe lo suficiente sobre él para asegurarse de que las ofertas que puedan lanzarse sean relevantes.

Para ello, hace falta convertir la información en conocimiento:

  • ¿Realizó Cortés sus compras con un dispositivo móvil o visitó una tienda física?
  • ¿A qué hora se realizaron sus compras?
  • ¿Pidió sus compras envueltas para regalo?
  • ¿Cómo pagó sus compras?
  • ¿Cuántas compras ha realizado?
  • ¿Cuál es su tiempo medio entre compras?
  • ¿Alguna vez se ha puesto en contacto con el departamento de servicio al cliente o ha remitido una queja a la empresa?
  • ¿Ha mencionado la empresa o algún producto en algún foro en línea o en sus redes sociales?
  • ¿Qué páginas del sitio web corporativo ha visitado?

Encontrar las respuestas a estas preguntas puede ayudar a desarrollar una vista de 360 ​​grados de este cliente.

Una vez que se ha aprovechado una cultura data driven para recopilar información en todos los puntos de contacto y la tecnología para convertir esa información en conocimiento, puede aplicarse lo que se sabe a los esfuerzos de marketing.

Algunos de esos conocimientos serán explícitos; otros pueden basarse en deducciones. El resultado, en ambos casos es que, en lugar de estar impulsado únicamente por los datos, ahora el negocio puede estar impulsado por el conocimiento, lo que aumenta sus posibilidades de obtener un resultado positivo.

Data-driven es el primer paso necesario para poder explotar el conocimiento y ganar terreno a la competencia, reaccionar rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado y aumentar la rentabilidad del negocio.

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Créditos fotográficos: metamorworks


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