Cómo darles un uso estratégico a los datos

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Los datos son un tema vasto y nebuloso que, sin embargo, puede hacer o deshacer una empresa. Cuando las empresas generan y unifican buenos datos, pueden crear conocimientos prácticos y optimizar los procesos para varios equipos dentro de la organización. Pero cuando los datos son deficientes, no se utilizan o no se pueden utilizar, la empresa puede perder el potencial de ingresos, la eficiencia empresarial (incluida la eficiencia del marketing) y la experiencia del cliente.

Los datos no son útiles a menos que estén disponibles, sean identificables y comprensibles. Aquí es donde entra en juego una plataforma de datos de clientes (CDP) impulsada por inteligencia artificial. Los CDP toman datos de una amplia variedad de fuentes y los utilizan para ayudar a las empresas a lograr la transformación digital.

Casi todas las organizaciones tienen dificultades para integrar datos de múltiples fuentes: el 83 por ciento de los encuestados identificó esto como un desafío según un estudio reciente. La capacidad de centralizar datos y conocimientos es un factor clave a la hora de hacer un caso de negocio para los CDP.

Si bien los datos se generan con frecuencia a partir de múltiples fuentes, tanto propias como de terceros, en línea y fuera de línea, los datos deben centralizarse para que sean útiles y procesables para las funciones en toda la organización. De lo contrario, las empresas corren el riesgo de tomar decisiones comerciales basadas en fotografías incompletas de sus clientes.

Para los especialistas en marketing, el caso de uso principal de un CDP es su capacidad para unificar datos de muchas fuentes diferentes para proporcionar un único perfil de cliente unificado. ¿Pero cómo hace que los datos funcionen a su máximo potencial? A menudo, implementar un CDP con fuentes de datos dispares es un proceso complejo y técnico y es posible que las empresas no sepan cómo aprovechar al máximo su CDP.

Los CDP evolucionaron a partir de la necesidad de una visión del cliente única y holística. Los casos de uso originales probados y verdaderos involucraban marketing omnicanal y personalización para la experiencia del cliente. Con Machine Learning, los CDP pueden ofrecer capacidades de alto valor, como la atribución multitáctil y la siguiente recomendación de la siguiente mejor acción en tiempo real.

La capacidad de personalizar campañas para individuos está evolucionando. Al analizar los hábitos de compra de los consumidores dentro de un CDP, las empresas pueden adaptar sus mensajes al individuo en un esfuerzo por impulsar una venta.

Los datos ya son valiosos para las empresas y solo se volverán más valiosos con el tiempo. Las empresas necesitan el poder de agregación y los conocimientos que proporciona un CDP para utilizar esos datos para obtener conocimientos prácticos. Sin la capacidad de acceder y unificar datos dispares, las empresas pueden estar perdiendo ventas cruciales e interacciones con los clientes.

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