Tendencias analíticas de 2020 que seguirán en 2021

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Para los profesionales de la analítica, la interrupción de la pandemia de COVID-19 significa dos cosas: dejar de seguir la guía de medición y marcar la guía analítica con ajustes que tengan en cuenta la recuperación.

Aún existen oportunidades para optimizar la experiencia del cliente correctamente

La gestión de la experiencia del cliente sigue siendo una ventaja estratégica comprobada para conectar clientes habituales y clientes potenciales con las ventas. Pero Gartner ha predicho una fusión de la tecnología y los comportamientos humanos que requerirá un escrutinio más profundo para identificar las oportunidades. Gartner notó el surgimiento de una "Internet de comportamientos", una combinación de tecnología centrada en las personas, como el reconocimiento facial y los datos para mapear dónde ocurre el comportamiento beneficioso del cliente en un proceso de ventas.

Sepa qué anuncios impulsan el gasto de los clientes

Los especialistas en marketing invertirán en el uso de análisis para refinar el retorno de la inversión de los canales y administrar un presupuesto de publicidad que será más examinado por su dirección ejecutiva.

Mejor aplicación de análisis predictivo al análisis de ventas de comercio electrónico

El gasto en publicidad digital disminuyó temporalmente en 2020, pero se espera que recupere terreno en el próximo año. Mientras tanto, los especialistas en marketing encontrarán nuevos avances para que los clientes actúen convenientemente en un mensaje publicitario. Esto significa que la atribución de la actividad del canal a las ventas se analizará más de cerca que nunca para comprender la actividad del cliente. Esto también significa que se necesitan análisis predictivos para vincular la actividad del canal con comportamientos complejos, como la pérdida de clientes

Las preocupaciones sobre la privacidad reorientarán el análisis en tareas forenses

Las soluciones de análisis de hoy deben satisfacer las preocupaciones de gobierno de la privacidad. Eso significa que recurrirá a análisis que completen tareas de diagnóstico relacionadas con la recopilación, el procesamiento y la eliminación de datos. La organización de estas tareas garantiza que los procesos se alineen con las responsabilidades del recopilador de datos que se introdujeron por primera vez cuando se promulgó el RGPD.

Uso de DataOps para la gestión de la calidad de los datos

El elemento de diagnóstico de la privacidad arrojará luz sobre la gestión de la calidad de los datos. Los anuncios programáticos harán que ese foco de atención sea más grande. Un alcance más amplio de publicidad programática requerirá metodologías de dataop para garantizar que los errores de calidad de ubicación no sean sistemáticos y que los contratiempos de cumplimiento debido a la personalización excesiva del cliente sean pocos.

La observabilidad de los datos, por ejemplo, puede resaltar dónde se pueden realizar mejor el monitoreo y las alertas. Las pruebas introducirán algunos flujos de trabajo de los desarrolladores, pero los especialistas en marketing en general deben experimentar la combinación de datos y conocimientos de marketing para resolver mejor los desafíos de calidad de los datos.

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.