Estrategias de Big Data para aumentar la colaboración

Evalúa tus activos de big data

Las empresas aún tienen dificultades para clasificar todos los grandes datos que almacenan. Hasta que lleguen al final de los datos que tienen bajo administración, no conocerán la información que tienen y todas las formas en que posiblemente puedan usarla. Ahora es el momento de inventariar sus diversas fuentes de datos y los datos que contienen para que pueda determinar los almacenes de datos que aún están sin explotar, pero que podrían aportar un nuevo valor.

Desafía a los departamentos a desarrollar y compartir la responsabilidad de los mismos objetivos

Cuando diferentes departamentos de la compañía trabajan juntos en el mismo objetivo, obtienen una mayor comprensión de cómo pueden ayudarse mutuamente, la calidad de sus consultas de big data y la compañía en general. Si el objetivo es retener clientes y generar ingresos de estos clientes, las ventas se pueden vender y el servicio puede estar inclinando las ventas sobre qué clientes están contentos y cuáles no antes de que se realicen las llamadas. Mientras tanto, el marketing puede aprender de las ventas sobre qué productos les gustan más a los clientes y qué futuras mejoras de productos les gustaría ver a los clientes.

Desarrollar nuevos algoritmos y consultas que entreguen información procesable

Si los sentimientos de los clientes a través de las redes sociales no coinciden con los resultados de ventas recientes, podría haber fallas en los productos o percepciones de marca con las que los clientes están luchando, pero que la fuerza de ventas desconoce. Desafortunadamente, es improbable que las ventas se den cuenta de esto, a menos que alguien se case con datos desestructurados sobre el sentimiento de los medios sociales con historial de ventas transaccionales en clientes de diversas características demográficas.

Aquí es donde la colaboración entre el marketing, las ventas y el servicio realmente vale la pena porque los departamentos pueden poner en común sus conocimientos para que puedan plantear preguntas perspicaces sobre sus grandes datos que revelan información innovadora. Por ejemplo, en lugar de preguntar en qué áreas los productos se están vendiendo mejor, las empresas también podrían preguntar si sus clientes están satisfechos con las compras recientes. Luego podrían doblar las respuestas de ambas preguntas para obtener información sobre quién de sus clientes existentes probablemente reordenará y cuándo.

Medir para obtener resultados

Si no puede vincular las mejoras en los ingresos, retención de clientes, calidad del producto, tiempo de comercialización y otros elementos tangibles a su trabajo de big data y análisis, tampoco va a incursionar en derribar silos de departamentos. Al final del día, los empleados y sus gerentes desean ver resultados analíticos que ayuden al negocio, impulsar sus carreras y asegurarles que los trabajos que tienen hoy estarán allí mañana. Sus posibilidades de contribuir a estas esperanzas universales aumentan exponencialmente cuando los datos grandes y los análisis pueden explorar nuevas áreas y combinaciones de datos para obtener conocimientos innovadores que mejoran el negocio.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.