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La importancia del (buen) dato en el éxito empresarial

  • Predictive Analytics

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El desafío al que se enfrentan la mayoría de las iniciativas de transformación digital es que los datos permanecen sucios, con millones de duplicados e imprecisiones, como direcciones y números de teléfono incorrectos.

El problema no es solo con los datos del cliente: los datos de los empleados, productos y proveedores son igualmente poco fiables. Además, los volúmenes de datos están creciendo y los canales disponibles para los clientes están aumentando, lo que da como resultado experiencias inconsistentes, diferentes departamentos que trabajan con sus propias versiones de los datos y aplicaciones desconectadas que crean más silos.

Debido a la deficiente calidad de los datos, los responsables de la toma de decisiones empresariales no pueden obtener la información que necesitan, mientras que a TI le resulta más difícil entregarla rápidamente. La operación de las iniciativas de transformación digital requiere una gestión de datos adecuada en todo el ecosistema digital. Las empresas necesitan una base de datos confiable que proporcione información relevante para los usuarios y les ofrece acciones recomendadas inteligentes para una gestión de decisiones informada.

Las organizaciones pueden comenzar por conectarse a todas las fuentes de datos requeridas desde sistemas internos (CRM, automatización de marketing, gestión de pedidos), sistemas externos y flujos sociales, si es necesario, y enriquecerlo con suscripciones de datos de terceros. El proceso de emparejar, fusionar y limpiar los datos crea una fuente de verdad única y confiable. La gestión de datos moderna permite a las empresas identificar coincidencias potenciales y superposiciones de perfiles de datos (clientes, productos, cuentas y proveedores); ayuda a comparar y contrastar perfiles similares y luego los consolida automáticamente para crear valores operativos usando reglas de supervivencia.

El siguiente paso importante es descubrir las relaciones entre las entidades de datos. Aquí es donde la tecnología de gráficos puede ayudar. Con la tecnología de gráficos (similar a LinkedIn o Facebook), puede relacionar los perfiles de los clientes con productos, cuentas, familiares, empleados y ubicaciones. Puede descubrir relaciones de varios a varios en estas entidades de datos para comprender dónde se encuentra su cliente, qué productos le interesan y quién puede influir en la decisión de compra.

Una vez que se establece una base de datos confiable con datos y relaciones limpios, puede usar análisis avanzados para guiar a los usuarios y proporcionar recomendaciones inteligentes. Las recomendaciones inteligentes pueden indicarle cómo mejorar sus datos, sugerir nuevas relaciones dentro de sus cuentas de clientes B2B, identificar personas influyentes (como en LinkedIn) y ayudar con la administración de decisiones basada en datos. También pueden asesorar sobre las mejores acciones para ventas y marketing para lograr un compromiso significativo con el cliente.

Para obtener información rica y procesable con análisis avanzados, las organizaciones deben correlacionar la interacción omnicanal y los datos de transacción de la oficina administrativa y la oficina central con datos de perfil para obtener una vista completa de 360 ​​grados de los patrones de comportamiento de los clientes. Una vez que los datos limpios y consolidados estén disponibles, el aprendizaje automático se puede utilizar para analizar la información, predecir y recomendar acciones, y permitir la experiencia deseada del cliente a través de la personalización. En lugar de enviar perfiles y dimensiones masterizados a los lagos de datos o almacenes de datos, una arquitectura y estrategia de datos adecuada puede permitir que sus datos se analicen in situ en entornos como Apache Spark, eliminando la necesidad de mantener sincronizados los modelos de datos entre los datos maestros y entornos analíticos.

Los conocimientos agregados y los atributos deducidos de análisis predictivo y aprendizaje automático (propensión a la rotación, valor del cliente, intereses) pueden escribirse en perfiles maestros de clientes, enriqueciéndolos con criterios de segmentación adicionales que pueden entregarse a los usuarios de marketing y ventas en aplicaciones basadas en datos contextuales. Del mismo modo, puede obtener conocimientos más profundos sobre el rendimiento del producto, la productividad del equipo de ventas o el cumplimiento del proveedor en función de sus objetivos de transformación.

La transformación digital debe suceder ahora y no requiere un enfoque Big Bang. Una estrategia de administración de datos enfocada que cierre el ciclo entre sus datos maestros, datos operacionales y análisis respaldará la medición continua de los resultados a partir de los conocimientos generados y las acciones recomendadas. Sus consumidores experimentarán los beneficios de obtener los productos correctos, a través de los canales correctos, en el momento correcto. Su organización se beneficiará de una mejor alineación funcional, cumplimiento adecuado y ahorros de costos de las cadenas de suministro.

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