Ha recopilado datos de clientes, ¿ahora qué?

Las tecnologías digitales se han democratizado por completo en los últimos años, lo que está produciendo montañas de datos relacionados con el comportamiento del cliente, desde las preferencias hasta los intereses y sentimientos.

Debido a la pandemia de COVID-19, los clientes no están usando los mismos canales que tradicionalmente usaban para realizar compras, lo que ha acelerado la necesidad de que las empresas obtengan inteligencia procesable de manera más eficiente a partir de la información que están recopilando.

Las empresas quieren aplicar tecnologías como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para comprender mejor los patrones de los clientes y realizar predicciones que permitan una experiencia más personalizada, pero los datos no estructurados y mal organizados los están frenando.

La implementación de sistemas digitales de participación que necesitan brindar una experiencia personalizada (tienda en línea, chatbot, aplicación móvil) sin un análisis de datos efectivo conducirá a experiencias digitales deficientes.

Los especialistas en marketing y otros usuarios comerciales que enfrentan desafíos al usar el análisis de datos de manera efectiva deben hacer tres preguntas. 1. ¿Cómo acelero? 2. ¿Cómo automatizo? 3. ¿Cómo reduzco mi costo por conocimiento?

Aquí hay cuatro mejores prácticas clave para tener en cuenta a medida que las empresas buscan orientarse más a los datos:

1) La velocidad es vital

Hace siete a 10 años, antes de que las tecnologías digitales se volvieran tan prolíficas, podían pasar varios años de interacciones e historial de compras antes de que una empresa pudiera comprender completamente el comportamiento de compra de ese cliente.

Hoy, analizar un minuto del historial del comportamiento de compra de un cliente podría cambiar su comprensión de su patrón de compra. Las empresas necesitan desarrollar e implementar análisis de datos y sistemas de inteligencia de registro a la velocidad del rayo. Esto permitirá que su empresa reduzca el tiempo necesario para obtener información, al mismo tiempo que optimiza el costo por información.

2) No tenemos un problema tecnológico

Hoy en día, nadie puede afirmar que la tecnología sea un problema a la hora de visualizar e interpretar la información empresarial.

Existe una proliferación continua de tecnologías como Hadoop, MongoDB, Spark, Snowflake, herramientas de visualización como Tableau, Looker, Microsoft PowerBI, TensorFlow, algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos en la nube más sofisticados.

La tecnología, los sistemas y la potencia informática están disponibles a escala. Lo que impide que las empresas utilicen muchas de estas tecnologías de manera eficaz es, en parte, sus inversiones en sistemas heredados y, en parte, tener información en silos donde no es necesaria y la falta de estrategia para modernizarse.

Las organizaciones necesitan información contextual que esté centralizada para la distribución y el consumo de análisis.

3) Los silos de datos deben romperse

Muchas organizaciones de marketing y otros usuarios comerciales están invirtiendo en lagos de datos y almacenes de datos centralizados para almacenar información de múltiples y diversas fuentes. A pesar de que están patrocinados por empresas, siguen estando centrados en TI.

Con los enfoques centrados en TI, es probable que haya silos. Para un minorista, esto significa que las tiendas físicas no se comunican con omnicanal y la cadena de suministro no se comunica con la gestión de inventario, y todas las combinaciones posibles intermedias, lo que crea un retraso en el consumo de esa información.

Aquí es donde las arquitecturas de malla de datos son prometedoras: distribuir datos a escala de una manera que las plataformas centralizadas no pueden, y también brindar información empresarial y automatizar la toma de decisiones.

La malla de datos brinda a los grupos empresariales la flexibilidad de ver información y tomar decisiones. La malla de datos es un enfoque que permitirá a las organizaciones hacer uso de diversas fuentes de datos, rompiendo los silos que a veces enfrentan los lagos de información.

4) Los grupos empresariales y de TI necesitan una colaboración más estrecha

Hace años, el CIO tomó la mayoría de las decisiones en torno al análisis de datos, el éxito del cliente y las iniciativas de análisis empresarial. Hoy en día, todo el C-suite y las partes interesadas clave dentro del negocio están profundamente comprometidos, lo que a menudo conduce a fricciones y silos.

El departamento de TI todavía tiene un papel importante que desempeñar en la estandarización de las herramientas, la tecnología y la infraestructura. Pero como los patrones de consumo y los requisitos en torno a los datos difieren, la organización de marketing y otros usuarios comerciales deben colaborar con TI para comprender cómo pueden trabajar juntos de manera más efectiva para aprovechar su información.

Las organizaciones de marketing han avanzado mucho en la obtención de conocimientos a partir de la información, especialmente en el ámbito del éxito del cliente. Pero, las preguntas de cómo acceder a él, cómo automatizarlo y cómo optimizar el costo por conocimiento, aún deben responderse para tener éxito en el futuro.

El desafío no es en absoluto trivial. Pero es emocionante pensar en las recompensas potenciales, en forma de experiencias basadas en datos que deleitan a los clientes, más eficiencia y automatización.

Radhakrishnan Rajagopalan es el director global de éxito del cliente en Mindtree, una empresa líder en servicios de tecnología y transformación digital.