Los datos oscuros son un desafío importante en las empresas y no desaparecerán pronto. Afortunadamente, hay formas de reducir los datos oscuros y los riesgos que conlleva.
Hay un viejo dicho que se remonta a los primeros días de la informática y que ha adquirido un nuevo significado hoy en día para las empresas inundadas de datos de clientes no estructurados de múltiples fuentes dispares. Ese acrónimo es GIGO, o más comúnmente conocido como "basura que entra, basura que sale".
Estos son los consejos de Operaciones de marketing para prepararse para el nuevo año.
El uso de CDP ha ido creciendo durante varios años. Según la Encuesta de tecnología de marketing de Gartner de 2019, el 43% de las marcas encuestadas tenían una plataforma de datos de clientes (CDP) completamente implementada y el 31% estaba trabajando para implementar una. A medida que la complejidad de los datos de los clientes si...
En esencia, las esperanzas y los sueños de implementar plataformas de datos de clientes han sido crear una interfaz simplificada que permita interacciones sólidas con los clientes, a escala y en gran medida sin mucha supervisión o interacción humana.
Los clientes no solo prefieren, sino que esperan una experiencia personalizada que les ofrezca lo que quieren, cuándo y cómo lo necesitan. Anticipar y satisfacer las necesidades de los clientes puede marcar la diferencia entre el crecimiento empresarial y la pérdida de clientes frente a competidores que brindan una mejor experiencia.
Constantemente se nos recuerda lo rápido que evolucionan y cambian el mundo, nuestros clientes y nuestra forma de hacer negocios. Su estrategia de datos de clientes es una parte fundamental del éxito a corto y largo plazo de su organización. Debido a esto, es importante que lo cree de tal manera que pueda dar cuenta de los desafíos ...
En términos de fines comerciales, los procesos deben construirse para lograr los objetivos comerciales. Deben vincularse a esos objetivos y respaldar procesos transaccionales congruentes. Esto involucra los mismos músculos que DevOps, pero la flexibilidad con los datos y el entorno podría acercarlo.
Hay tres temores generales entre las organizaciones al decidir implementar tecnología impulsada por IA en su negocio.
Uno de los mayores problemas que enfrentan las marcas es que hay tantos datos distribuidos en múltiples canales, y analizarlos manualmente es casi imposible.
Los datos en tiempo real se recopilan a medida que se producen y luego se transmiten a los dispositivos posteriores para su análisis y acción inmediatos. Es una desviación significativa de los datos por lotes tradicionales, que se capturan a intervalos de tiempo periódicos y no se transmiten en vivo.
Los KPI se deben rastrear y seguir, pero esas mismas métricas pueden contar una historia inexacta en las manos equivocadas.
Con demasiada frecuencia, las organizaciones recopilan datos sin una pregunta de investigación con la esperanza de que algún día sean útiles.
La filosofía de prácticamente todas las organizaciones es recopilar todo, pero el noventa por ciento de los datos es desperdicio. Como consecuencia, muchas organizaciones no tienen idea de cuántos datos tienen.
Continuaremos viendo un crecimiento explosivo en la infraestructura de datos y la inteligencia artificial, respaldada y alimentada por las grandes nubes pero no controlada por ellas.
La ciencia de datos no solo es importante, sino también útil para las empresas. Pero la ciencia de datos y el análisis de datos tienen diferentes significados según la empresa o la situación.
Los datos no viven en la nube, simplemente pasan a través de ella; de hecho, llueven datos, formando lagos, que combinados con su almacén de datos pueden convertirse en un lago.
Analytics ya no es una aplicación experimental. Es hora de que TI cree prácticas de mantenimiento y salud para garantizar la calidad de los análisis a largo plazo.
Solo una de cada cuatro organizaciones de marketing informa tener una relación de trabajo muy eficaz con TI, según un informe reciente de The CMO Council.
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