¿Son los datos el nuevo petróleo, el nuevo oro o ninguno de los dos?

Los datos son un elemento fundamental para el crecimiento y desarrollo de cualquier empresa del siglo XXI, esto lleva a pensar a mucha gente que de igual manera que antaño se comparaba el petróleo o el oro con el elemento de más valor, ahora son los datos. Basta con mirar las empresa con mayor capitalización bursátil del mundo: Apple, Amazon, Facebook, Google y Microsoft, todas ellas son tecnológicas, y su negocio principal depende de la gestión y administración de datos digitales.



El petróleo que obtenemos en Arabia Saudí puede servir lo mismo para calentar un hogar del norte de España como para volar un avión destino a las Baleares. ¿Podríamos hacer lo mismo con los datos de Facebook, tendrían mismo valor para cualquier empresa distinta a la suya o más aún estarían tan siquiera dispuesto a moverlos y compartirlos? Es por esto que cuando hablamos de data, por sí solo no tiene valor, y muchos datos acumulados sin procesar, tampoco. Pero la diferencia clave radica en su tratamiento y análisis científico los convierten en conocimiento útil, original y rentable. Así, la generación masiva de datos, pero sobre todo la capacidad de procesarlos para construir valor resulta clave para incrementar la eficacia y eficiencia en la toma de decisiones.

La razón por la que los datos no son ni el nuevo petróleo, ni el nuevo oro, es porque los datos requieren no solo la explotación de estos para su obtención como sería el caso del oro o del petróleo, sino también un correcto tratamiento y lugar de almacenamiento adecuado. Podemos afirmar que los datos por sí solos no sirven de nada. La magia de la inteligencia artificial y del Data Science es que una máquina va a utilizar un algoritmo para ver qué forma se adapta mejor y probar entre los miles de posibilidadesEntonces, los algoritmos tienen que ver con acciones largas que se pueden partir en cosas chiquititas y eso para estudiar datos es una herramienta poderosísima", señaló el economista y autor del libro "Big data. breve manual para conocer la ciencia de datos que ya invadió nuestras vidas" de Walter Sosa Escuder. El valor de los datos para mi empresa y cómo sacarles el máximo provecho. Los datos son un elemento fundamental para el crecimiento y desarrollo de las empresas tal y como venimos hablando, pero sin duda uno de los casos de éxito del uso masivo de los datos es para el área de Marketing y Ventas. Ya que los datos permiten a dicha área ver dónde estamos, pero también de dónde venimos y orientarnos hacia dónde queremos ir. Cuando hablamos de data, no solo hablamos de cantidad, es decir, el número de información mínimo necesario, sino de la gestión de esta: ¿Qué hacen dichas organizaciones con esos datos? Esto va a marcar la diferencia entre por ejemplo una campaña exitosa y otra que no.

Big Data Según Search Data Center, Big Data “es un término evolutivo que describe cualquier cantidad voluminosa de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que tienen el potencial de ser extraídos para obtener información” Sabiendo esto, tenemos que entender que a diferencia de hace unas décadas dónde toda esta información hubiese ido a parar a un sitio desordenado o a ninguna parte pero hoy día hay lugares dedicados para almacenarla. Gracias principalmente al almacenamiento en la nube que ofrece innumerables soluciones de elasticidad y escalabilidad. ¿Cómo se relaciona una campaña de Marketing y Ventas exitosa con el Big Data? Es decir, ¿Qué tiene que ver el auge de los datos, con la facilidad de almacenamiento y la existencia de tecnología capaz de procesarla al mundo empresarial? Según un estudio de McKinsey Global Institute “Las empresas Data Driven tienen 23 veces más posibilidades de adquirir nuevos clientes y 6 veces más posibilidades de retenerlos” Los profesionales de marketing y ventas, deben ser conscientes y cuidadosos del poder de los datos para los resultados de las campañas, pero también para poder acompañar al cliente y ofrecerle lo que necesita.

Por ejemplo, para conocer mejor qué quieren los clientes podemos hablar de elementos que midan el ratio de conversión de un cliente, o el riesgo de perder a un cliente, esto se llama: conversión rate o el churn rate. Conociendo mejor estos ratios, va a permitir no solo hacer una venta, o evitar una baja de un cliente, sino también mejorar la atención al cliente y conseguir lo que todas las empresas vienen demandando cada vez más y más, una orientación: customer centric. Ya no hace falta solo desearlo, con los datos es posible hacerlo realidad. ¿No te ha pasado alguna vez que estabas deseando hacer un viaje a cierto destino y de repente los buscadores de Internet, te ofrecen complementos a ese mismo lugar, información de ese país e incluso descuentos que encima son muy personalizados y hasta casi te asustas de la precisión? Esto se explica por una serie de combinaciones de inteligencia artificial y datos aplicado a marketing y ventas. Pero en este artículo nos centraremos en


Uso del Big Data para equipos de Marketing y Ventas: Entendimiento y segmentado de los clientes

Entre los numerosos casos de uso, nos centraremos en éste que es uno de los usos más factibles del Big Data Analytics, en el área de marketing y ventas como menciona el artículo de Baoss “Área de Marketing y Ventas, son quizá las áreas de mayor aplicación de Big Data en la actualidad. Los datos se utilizan para comprender mejor a los clientes, sus comportamientos y preferencias. Las empresas están dispuestas a ampliar los centros de datos tradicionales con los de redes sociales, logs de navegación, análisis de textos y datos de sensores para obtener una imagen completa de su cliente. El objetivo principal es en la mayoría de casos crear modelos predictivos.”


Ejemplo de éxito Predictiva: data driven company y customer centric

Estos modelos predictivos permiten entender y segmentar a los clientes como es el caso de StartUps tecnológicas como la malagueña Startup Predictiva. Un ejemplo muy preciso, es el de su herramienta de predicción para servicios de atención al cliente. Al identificar elementos contextuales que aparecen en llamadas que acaban en la baja de un cliente, Upbe Predict de Predictiva es capaz de identificar tópicos que aparecen de forma recurrente en determinadas tipologías de llamadas. La tecnología identifica aquellas frases o expresiones que, sin ser introducidas expresamente para su búsqueda, aparecen en las llamadas de forma recurrente generando un patrón. De esta manera, se podrá identificar y proporcionar información no definida o anticipada por el usuario. Por ejemplo, indicar a un agente que hable más despacio o que ponga énfasis en transmitir armonía y calma, cuando un cliente pretenda darse de baja (calculando de esta manera el churn rate con el fin de reducirlo). Gracias a ello, se puede afirmar que Predictiva es una empresa centrada en el cliente, que toma las decisiones basadas en los datos que son el eje de su negocio en otras palabras una data-driven company.

Conclusiones

El Big Data y la tecnología nos permiten mejorar el valor añadido de nuestra empresa a través del área de Marketing y Ventas. De manera que las empresas sean capaces de sacar el máximo provecho a los datos de los que ya dispone para darles un verdadero valor a su negocio. Sin embargo, según un estudio de McKinsey de 2019 sobre Customer-Centric companies “Solo el 37% de las empresas sienten que están haciendo uso efectivo de las analíticas avanzadas para crear valor.” Lo que revela es que hay una significante oportunidad pérdida o una 63% de capacidad de generar valor en empresas explorando otras fuentes hasta ahora poco aprovechadas pero que sin duda marcarán las futuras generaciones en un camino donde conocemos su inicio, pero no su fin.

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