Rompiendo la barrera de la activación de los datos

Felipe Maggi

14/11/2022

En el campo de los datos, y durante años, el principal escollo ha sido la activación. Ya desde los albores de la analítica digital, en los que los informes empezaban, o debían empezar, con un listado de hallazgos y recomendaciones, hasta hoy, en los que un modelo es capaz de predecir el comportamiento de nuestros clientes, el problema de la activación sigue en primera línea.

Para muchas empresas, pequeñas, medianas y grandes, hacer algo con los resultados que se obtienen a partir de los datos, ya sean resultados descriptivos, prescriptivos o predictivos, es un verdadero problema. Es la última milla que muy pocos recorren: la mayoría se ahoga después de haber nadado contra viento y marea, a pocos metros de la orilla.

Activar los datos de una empresa

Activar el dato es complejo, porque supone la coordinación de varios departamentos. Un simple análisis de campañas, que arroje unas cuantas recomendaciones de cambios y ajustes implica a Marketing, Diseño, Compras y probablemente a IT.

La activación de un modelo que clasifique a los clientes según su probabilidad de abandono, y cuyo output sea un listado de usuarios ordenados según esa probabilidad implica a Business Intelligence, IT, Marketing y seguramente al Centro de Atención de Clientes.

Esta coordinación no es sencilla, y a menudo salta las barreras del departamento que solicitó el análisis. La situación se reduce a lo siguiente: las iniciativas acaban juntando polvo en un cajón.

La solución adoptada por las grandes compañías tecnológicas ha sido la automatización de las acciones. Los modelos “analizan” la situación y el sistema reacciona de una manera que se supone beneficiosa para los objetivos de la empresa. En esta reacción, que a menudo es a tiempo real, o casi, no interviene el ser humano, y no implica, en el momento de adoptarse, a ningún departamento de forma directa.

Ejemplos de empresas que utilizan el big data

Amazon (perdón por el ejemplo, ya sé que es muy manido), hace esto cada vez que entramos en el sitio y vemos una selección de productos destacados basada en nuestras compras anteriores, y en lo que compran otros usuarios con gustos parecidos a los nuestros. Esto no significa que no haya habido coordinación interdepartamental. Marketing, Compras, Business Intelligence, Diseño, IT… Todos han trabajado para definir la estrategia de contenidos a mostrar, para desarrollar el modelo que decide a quién ofrecer qué, para preparar los textos y las imágenes, para contratar a los perfiles adecuados, etc… La clave, es que una vez definida la estrategia, en sentido amplio y en detalle, la activación corre sola.

Pero claro, Amazon es Amazon, y Google, Google… Y así podríamos seguir. La excusa para justificar que no hacemos lo que hacen Amazon y Google es que dichas empresas tienen mucho dinero, y muchos recursos tecnológicos. Pero la verdad es que si tienen dinero, es porque han sabido usar los recursos tecnológicos, y los datos. 
Este es el quid de la cuestión: lo que tienen estas empresas son datos. Pero el caso es que usted también los tiene. Vale, de acuerdo, quizá no el el mismo volumen y extensión, pero los tiene.

Cómo analizamos datos para tomar decisiones en Datarmony

Hoy en día cualquier empresa, de cualquier tamaño, genera datos suficientes como para poder trabajarlos. Nosotros mismos, sin ir más lejos, explotamos nuestros datos todo lo que la imaginación nos permite, y somos una consultora con veintiún empleados.

Por ejemplo, en Datarmony recogemos con una herramienta muy barata los tiempos dedicados a los proyectos, y contamos con Cuadros de Mando que nos muestran en todo el momento el estado de los mismos. Las tablas a partir de las que “pintamos” la información, nos permiten generar alertas automáticas cuando se cumplen ciertas condiciones en los parámetros de vida de los proyectos. Esto posibilita, entre otras cosas, controlar los costes de producción, y emitir facturas cuando llega el momento, con el objetivo de tener la caja lo más saneada posible.

Otro ejemplo: analizamos los flujos de comunicación dentro de la empresa, con los datos de correos, chats y reuniones, y usamos esa información para detectar problemas de funcionamiento de los equipos en materia de colaboración. Aplicamos para ello modelos de análisis de redes, y luego trabajamos los hallazgos con los encargados de RRHH y coaching interno. El objetivo es mejorar los resultados de la compañía, mejorando el entorno de trabajo. Si su empresa usa las herramientas de comunicación de servicios como Google Workspace o Microsoft, los datos para este tipo de análisis los tiene disponibles ¿Lo sabía?

Activación del dato mediante marketing automation

En el terreno del Marketing Digital y la comunicación con los clientes, hay aspectos que se han automatizado mucho mejor que otros, es cierto. Aún no he visto funcionando en un cliente una solución que permita ajustar de forma automática la inversión en distintos canales según la contribución real de éstos a las conversiones. Importante: hablo a nivel de canales, no de campañas, donde las plataformas aplican sus algoritmos para maximizar el beneficio. La pregunta, capciosa, es ¿para maximizar el beneficio de quién?

En cambio, ejemplos de personalización de contenidos y ofertas hay muchos, y contrastados. ¿Por qué no aprovechar lo que ya existe? Es verdad que en este terreno hay todo un abanico de opciones que van desde lo más simple, herramientas de testing capaces de mostrar la versión que mejor convierte de una página o pantalla, hasta las complejas, que modelizan los datos para generar audiencias a las que presentan la experiencia que mejor se ajusta a sus características. Nos movemos de Google Optimize, a Dynamic Yield, por nombrar dos ejemplos en los extremos.

Big Data: Explosión de datos

Como ya hemos dicho, la activación de los datos siempre supone una fase previa en la que distintos departamentos se han puesto de acuerdo. La diferencia esencial entre las empresas que realmente activan sus datos, de forma continua, y las que no, radica que estas últimas se han puesto de acuerdo antes. La activación no exige que la gente esté encima, aunque solo sea para darle a un botón.

Pero seamos realistas. Adoptar procesos en los que la activación de los datos sea la norma no es algo que se pueda hacer de un día para otro. Paradójicamente, lo que a priori se ve como más complejo (la parte técnica), es lo más sencillo. Lo difícil es adoptar el esquema mental que hace posible este tipo de avances. Es a nivel estratégico y de madurez en la percepción de la importancia de los datos, en donde está el problema. La barrera no es técnica, es mental.

Por listar algunos escollos:

• No somos conscientes de los datos que ya tenemos.
• Pensamos que para sacarles provecho hay que hacer grandes inversiones en tecnología.
• Vemos todo como demasiado complejo… “Esto es muy difícil”.
• Damos por sentado que el equipo directivo no va entender las ventajas de un proyecto de activación de datos.

La lista podría ser mucho más larga, pero con estos cuatro puntos creo que resumo la esencia del problema.

Vamos a tratar de responder a cada uno de ellos:

Recursos de los que disponemos

• ¿Usa entornos de comunicación empresarial, registra transacciones, tiene algún sistema de gestión de clientes, debe gestionar stocks, ofrece servicios y cuenta con un departamento comercial, tiene web, cuenta con call center…? Con que haya respondido afirmativamente una vez, ya tiene datos que puede activar.

Inversión para activar el dato

• La inversión necesaria, más que en tecnología, es en talento. Hay miles de herramientas gratuitas en el mercado que permiten recoger y almacenar datos y, si no son gratuitas, hay opciones muy baratas. Los mismo es aplicable en casos concretos, como la personalización de contenidos. En materia de almacenamiento y procesamiento, el advenimiento de los servicios de computación en la nube ha democratizado el entorno. Contar con un data warehouse hoy en día está al alcance de cualquier empresa, de cualquier tamaño. Lo mismo puede decirse a nivel técnico en lo referente al desarrollo de modelos y aplicación de Inteligencia Artificial. Los servicios en la nube que permiten almacenar los datos cuentan con la infraestructura necesaria para desarrollar dichos modelos, y subirlos a producción.

El talento necesario

• Si cuenta con el talento adecuado, ya sea internamente, ya sea mediante una empresa colaboradora, se sorprendería de lo sencillo que resulta activar los datos, una vez que se tiene la estrategia adecuada, y las prioridades claras. El trabajo real es sentarse a pensar y decidir por dónde empezar. Desde Datarmony podemos proporcionar ese talento, y/o ayudar a formar un equipo interno necesario.

Colaboraciones

• Busque la colaboración de una empresa especializada capaz de presentar un plan de activación de los datos a los directivos. Permita a dicha empresa estudiar su situación, a nivel de madurez en el terreno de los datos, y déjela desarrollar para usted una propuesta de activación que tenga en cuenta el punto de partida, y los objetivos finales. En Datarmony podemos hacerlo de forma que queden patentes las ventajas del proyecto.