La experiencia del cliente se basa en datos depende de la calidad de los datos

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Exito clientes

Los datos son esenciales para el diseño y la entrega de programas de experiencia del cliente, pero el valor de los datos depende de su precisión, integridad y puntualidad.

Según un estudio, el 76% de las empresas están perdiendo oportunidades de ingresos debido a la falta de información sobre los datos, y el 72% de las empresas encuestadas dijo que el compromiso y la satisfacción del cliente se ven afectados negativamente debido a la falta o la falta de datos.

Además, más de la mitad (54%) admite depender de datos de mala calidad para impulsar la toma de decisiones estratégicas.

"Saber que tantas organizaciones están tomando decisiones comerciales utilizando datos en los que no confían es alarmante", dijo el autor del informe. "Para que los proyectos de análisis de datos sean correctos, es fundamental que las organizaciones revisen los datos que tienen, las aplicaciones y fuentes de las que provienen y cómo los están reuniendo".

Para mejorar la calidad de los datos, se recomienda que las organizaciones mejoren su infraestructura y procesos para ayudar a establecer una base de análisis de datos confiable. Un aspecto clave es reducir los silos de datos para minimizar los problemas de acceso, análisis y uso de los datos de manera efectiva.

Comprenda qué datos son adecuados para cada caso de uso

Las organizaciones necesitan usar datos de todos los recursos disponibles para obtener una vista de 360 ​​de las interacciones con los clientes. Sin embargo, algunos datos son extraños para algunos usos. Los mismos datos que son una señal para su caso de uso designado pueden convertirse en ruido para una aplicación diferente.

El sesgo de confirmación ya existe en todas las disciplinas. Según una encuesta de Gartner, más de la mitad de los líderes de marketing están decepcionados con los resultados de sus análisis, pero no deberían culpar a los datos.

Para combatir el sesgo de confirmación, se provienen el uso de datos confiables para respaldar argumentos y ejemplos en contra. Los equipos deben pensar de manera proactiva no solo en la información que obtienen de sus datos, sino también en los datos que eligen no extraer y analizar y por qué motivo.

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