Seguro has escuchado la expresión “la información es poder”, especialmente en una era en que los datos son diamantes y definir una data strategy
Los datos están cambiando la manera de trabajar en las organizaciones. Las empresas que sobrevivirán y progresarán serán aquellas que entiendan el valor estratégico de los datos (Marr, 2018).
Las empresas tienen la opción de desarrollar una estrategia de datos propia, es decir, con datos primarios. Esto les favorece, porque reducen los riesgos de penalización por aplicación de regulaciones sobre el uso de datos de terceros.
Por estrategia de datos se entiende, entonces, el conjunto de opciones y decisiones que alinea y prioriza las actividades de datos. Esto beneficia los procesos de análisis y relación de los datos con las prioridades, metas y objetivos clave de la organización (Zaino, 2017).
data strategy Con esta estrategia buscamos organizar, gestionar, analizar e implementar coherentemente los activos de información (DalleMule y Davenport, 2017).
Una estrategia de datos define un plan de acción con tres grandes aportes (Hosch, 2017), tales como:
Aprovechar e integrar tus datos, al definir una organización de contenidos eficiente. También, crear y difundir información e inteligencia de negocios a partir de datos de calidad. Además, avanzar en la misión empresarial con estrategias fuertes basadas en datos validados. Los datos de los clientes impulsan las estrategias de personalización de servicios, productos y experiencias de marketing, venta y atención. Por ello, el uso estratégico de los datos para mejorar procesos no es un asunto para tomar a la ligera. El 66% de los clientes B2B y el 52% de los clientes B2C dejaron de comprar después de una mala experiencia de servicio al cliente (Zendesk, en Tealium, 2020).
Entendiendo que priorizar los datos es clave para una gestión exitosa, precisemos las cuatro estrategias principales:
Conecta los tipos de datos, tanto de fuentes primarias como de terceros (first and third party ). Asimismo, apoya el cumplimiento de las regulaciones, lineamientos y estándares para el empleo de datos. Esto es importante, porque reduce el riesgo de amonestaciones y ayuda a desarrollar mayor confianza en el cliente. De igual forma, funciona con la pila de tecnología que tiene tu organización e incorpora actualizaciones en la medida que ésta evoluciona. Por último, proporciona datos en tiempo real, a fin de ofrecer una mejor experiencia al cliente y desarrollar una inteligencia de negocios basada en data fuerte y efectiva. Para ello, implementa los procesos de entrega de datos correctos y que se ejecuten en el momento adecuado. data strategy Las cinco fases para construir una data strategy
Por eso, determina los datos propios que definen la experiencia de tus clientes y caracterizan el desempeño de tu marca.
Además, identifica qué necesitas para recopilar, transformar y adatar los datos a formatos que sean aprovechables por tus equipos.
Identifica, desde el principio, las partes clave a ser incluidas en tu data strategy
Fija las convenciones y estructuras de datos más apropiadas para tu empresa y sus metas de negocio.
Una ventaja de trabajar con datos propios es aprovecharlos como un activo empresarial, por lo que su colección debe garantizar coherencia, claridad y la posibilidad de reutilizar la data.
Diseña y mantén un proceso para validar los datos a fin de garantizar que sean:
Coherentes. Precisos. Utilizable o pertinentes. Consulta constantemente con las partes clave interesadas para asegurarte que integran sus estrategias de datos propios. También es importante verificar que la organización no ignore nuevas fuentes de datos.
Una vez has identificado los agentes clave que van a participar en tu estrategia y los datos recopilados son consistentes, actívalos en tus diferentes canales.
Es importante que consultes a los clientes y respetes sus deseos acerca de la utilización de sus datos.
data strategy Las empresas que se toman en serio una estrategia de datos propia invierten en (Tealium, 2020):
Plataformas de datos de clientes. Por otra parte, tecnologías para una sólida gestión de datos del lado del servidor y del lado del cliente. Y, capacidades de machine learning , analítica de datos, big data marketing A continuación, dos ejemplos de empresas que lideran sus sectores gracias al poder del big data y sus datos primarios (Barguñó, 2019).
data strategy Utiliza las analíticas para comunicarse directamente con sus unidades de negocio. Además aprovecha sus datos para mejorar los servicios que presta a más de 100 millones de pasajeros del sistema metro por mes.
Gracias a una estrategia de datos propia, TfL obtiene mejores datos y produce informes más flexibles y avanzados. Un adecuado uso de los datos se traduce en:
Mejoras en la información. Más detalles. Nuevas visualizaciones que favorecen a los gerentes de las distintas unidades de negocio. data strategy Esta especialista en servicios de salud y bienestar de España ha construido su data strategy Data-One-Click .
Esta evolución permite a Sanitas:
Suministrar el tipo de datos que cada unidad o equipo puede necesitar. Determinar de dónde pueden provenir los datos e integrar a la empresa en su estrategia. Un proceso de recopilación, transformación y divulgación de datos en tiempo real y con representaciones que favorezcan la consulta, la visualización y el análisis efectivo es fundamental para tu empresa. La data strategy
