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Cómo ser una empresa centrada en los datos

Cualquier empresa puede potenciar todos los aspectos de las operaciones de negocio si se centra en los datos. La diferencia entre las que adoptan esta cultura y las que no es cada vez más grande, así que ya casi es un tema de supervivencia.

Sin embargo, cualquier empresa que quiera convertirse en una potencia centrada en los datos deberá hacer una transición cuidadosa. Los datos deben ser valiosos, por lo que las compañías deben evitar recopilar cantidades y cantidades de datos sin un objetivo claro. De lo contrario, los empleados se frustran, y no es posible brindar valor real a las/os clientes ni cumplir con las leyes de protección de datos.

Entonces, ¿cómo podemos cerciorarnos de estar recopilando datos valiosos? ¿Por qué es importante? ¿Cómo podemos establecer una estrategia extraordinaria respecto de los datos, una estrategia que marque la diferencia?

Estrategias centradas en datos y no en clientes

Cuando estás intentando alcanzar cierto nivel de personalización a escala, es fundamental centrarse en los datos, porque son los que te permitirán brindarles a los clientes productos y servicios personalizados. Para que el ciclo de mejora sea continuo, debes analizar en detalle los datos, testear de forma frecuente y crear equipos interdisciplinarios de desarrollo. Los motores analíticos en la nube que utilizan inteligencia artificial optimizarán la experiencia de los clientes con tu app. Una de las prioridades de las empresas que se centran en los datos es conocer mejor cada cliente, y por eso las estrategias centradas en los datos son la nueva forma de enfocarse cada cliente.

Por ejemplo, cuando hablamos de híbridos (entre producto y servicio), centrarse en los datos es la mejor manera de generar ingresos adicionales y lealtad a largo plazo, y de mantener una ventaja competitiva. Si bien ese no es el único tipo de negocio que se puede beneficiar, sí tiene una ventaja clara: el ciclo de retroalimentación.

Cuando las empresas ofrecen continuamente ciertos servicios para productos, generan acceso a un sinfín de datos valiosos que los ayudan a descubrir cosas, por ejemplo, cada cuánto utilizan el producto los clientes, qué funciones son obsoletas, cuántas veces se comparte un servicio específico. Si utilizan una estrategia centrada en los datos, tienen la posibilidad de crear un ciclo de retroalimentación que les permita perfeccionar y mejorar todo el tiempo sus productos y servicios.

Establecer variables útiles para los datos

Sin embargo, suele surgir una duda cuando las empresas se inclinan por ese tipo de estrategia: ¿cómo garantizar que se recopilan datos valiosos y se responde a los datos correctos? Como esos tipos de datos ayudan a que las empresas saquen las conclusiones correctas, no queremos confundirnos. La mayoría de los ejecutivos se sienten abrumados por la cantidad de datos que tienen disponibles a la hora de tomar decisiones, y eso se debe a que es difícil diferenciar entre la información crucial y la intrascendente. Son muchos datos y están todos mezclados:

  • Uso de la app
  • Taza de descarga
  • Registros de interacciones con el cliente
  • Operaciones internas
  • Integración con socios

La mayoría de las empresas luchan contra el exceso de datos y no su falta. Por eso, la estrategia respecto de los datos es vital. Ayuda a definir qué áreas de las operaciones de negocio necesitan información crucial, y a elegir la variable y las herramientas necesarias para descubrir esa información y analizarla.

La estrategia que utilices para analizar los datos debe adaptarse a las necesidades de tu empresa, pero ciertos pasos o áreas son iguales para todas.

8 pasos básicos para establecer las variables de datos

  1. Fuentes de datos: no importa si hablamos de una app de consumo o un repuesto de una maquinaria en la línea de producción de una fábrica, el primer paso es garantizar que estás recopilando datos de fuentes útiles.
  2. Arquitectura para la integración y el análisis de datos: ¿cómo puedes garantizar que los datos van de la fuente al análisis? La arquitectura correcta puede ser tu aliada, ya que elimina información aislada.
  3. Políticas de privacidad y gestión de datos: ¿qué pasos tomaste para proteger y gestionar ese flujo de datos, ya sea interno o externo? ¿Estás registrando esos procesos?
  4. Visualización de datos: los tableros y los gráficos pueden ayudar a que tu empresa comprenda de forma rápida y eficaz los datos sin procesar que tienes a mano.
  5. Aprendizaje automático y ciencia de datos: la inteligencia artificial y el aprendizaje automático sirven para automatizar los sistemas, procesar los datos, reconocer patrones que no se habían detectado y analizar datos que poseen mucha información, como las imágenes.
  6. Sistemas asistidos para la toma de decisiones: ¿cómo utilizarás esa información para predecir resultados? Si quieres saber si los datos te ayudarán a tomar las decisiones generales, debes planificar de antemano.
  7. Monetización de datos: ¿qué modelo de monetización vas a utilizar (si es que vas a elegir alguno)? Los datos ¿de qué forma añaden valor para mejorar la rentabilidad?
  8. Estrategias de big data y data lake: ¿crees que es posible analizar datos no estructurados? En ese caso, puedes obtener información oculta, en especial, para operaciones a gran escala, como líneas de producción.

Cultura realmente centrada en los datos

También es necesario crear un plan para ajustar la estrategia. Si bien muchas empresas están a la vanguardia y ya implementaron plataformas de inteligencia de negocios, eso no significa que pueden dormirse en los laureles durante mucho tiempo. Para que la estrategia siga siendo efectiva, las empresas deben actualizarla con las últimas tendencias en tecnología.

Hoy en día, la estrategia centrada en los datos es fundamental. Sin embargo, como ya te habrás dato cuenta debido a la complejidad y a la cantidad de áreas en que se puede enfocar una estrategia de datos, es importante tener un marco ágil para gestionarla. Necesitas transparencia, mejoras continuas y colaboración de todas las áreas (sí, todos los valores de Scrum) si quieres establecer una cultura de datos y convertir tu empresa en una empresa que realmente utiliza los datos que tiene disponibles.

Paula Becchetti

Paula es la editora del blog de intive. Licenciada en Comunicación Audiovisual de la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM), se destaca como Content Manager especializada en blogs, contenido web, email marketing y social media. Su amplia experiencia en la industria del software la hace muy valiosa a la hora de traducir contenidos técnicos a un lenguaje coloquial. Según sus propias palabras: “Me conecto con el mundo por medio de la tecnología, pero también a través de todo aquello que respira, del deporte, de la música y de mis viajes”.

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