Prácticamente todos los negocios ya se han embarcado en procesos de orientación hacía los datos y de transformación digital o data-driven transformation. Sin embargo, tal y como refleja la expresión "Garbage in, garbage out" usada en informática, muchas organizaciones se suben al barco de la transformación data-driven sin saber hacia donde van, lo que acaba provocando resultados poco beneficiosos.
En la actualidad y especialmente en el mundo de los negocios, apostar por la transformación digital y hacer un buen aprovechamiento de los datos para impulsar el crecimiento, generar oportunidades de negocio y ofrecer mejores servicios o productos a los clientes es fundamental.
En este sentido, la data-driven transformation o, lo que es lo mismo, la transformación basada en el aprovechamiento de los datos, es una de las vías predilectas de las empresas para encaminar la transición hacía la nueva era digital.
No obstante y al contrario de lo que muchas organizaciones erróneamente creen, iniciar un proceso de data-driven transformation no consiste simplemente en producir y almacenar datos. Ni siquiera se traduce en tener una relativamente vasta presencia digital.
La data-driven transformation va mucho más allá y, mediante un viaje de largo recorrido pero fehaciente, debe respaldar la alineación de las iniciativas analíticas con los objetivos empresariales, partiendo de datos de calidad y de una cultura data-driven afianzada y presente en todas las esferas de una organización. Solo así, el aprovechamiento del potencial de los datos podrá darse y obtendremos buenos resultados.
Precisamente por esto, a pesar de que generamos más datos que nunca antes, no los aprovechamos. Una investigación de NewVantage Partners confirma que el 62,2% de las empresas aún no han logrado establecer una cultura data-driven. Forbes lo constata a través de una encuesta a la cual la mayoría de directores de empresas contestaron que sus negocios son cada vez menos data-driven.
El problema de la implementación de data-driven transformations en el ámbito del business reside, en gran medida, en que los negocios pretenden que datos de baja calidad les proporcionen grandes resultados. Como bien expresa esta expresión usada en informática "Garbage in, Garbage out", para que los datos generen valor es sustancial que los datos sean de calidad y contengan valor.
Pero, ¿qué son datos de valor?
Por si mismos los datos carecen de valor y, como ya explicábamos en el articulo "¿Cuál es la diferencia entre información e insights?", los datos no son información e información no es lo mismo que insights. Para transformar los datos en información de valor que aporte conocimiento productivo para tomar decisiones de negocio, el primer paso es asegurar su calidad, validarlos, consolidarlos, tratarlos y analizarlos. En definitiva y haciendo un símil con la industria del reciclaje, transformar residuos en material.
¿Por qué data-driven transformation?
La consultora de gestión OliverWyman asegura que el aprovechamiento analítico de los datos y la data-driven transformation cambian las reglas del juego para las empresas y las ponen en ventaja respecto a su competencia.
En concreto, según la consultora norteamericana, iniciar un proceso de transformación data-driven supone:
- Reducción de riesgos: Los datos de calidad y una buena estrategia analítica concordante con la lógica de negocio puede culminar en análisis predictivos. Los análisis predictivos aumentan la precisión de la orientación hacía el cliente (customer-centric) y permiten a las organizaciones avanzarse a las tendencias del mercado, así como reducir riesgos.
- Brindar una mejor oferta y conectar más con los clientes: Los datos son el activo principal para conocer más y mejor a los clientes, lo que a su vez permite obtener una visión más exhaustiva de sus necesidades y, en función de este descubrimiento y mediante estrategias de segmentación, por ejemplo, crear ofertas personalizadas y optimizar la customer experience.
- Mayor eficiencia y rapidez: La disponibilidad de herramientas analíticas automatizadas que generan insights a tiempo real permite a los cargos directivos tomar decisiones prácticamente al momento.
- Incremento de los ingresos: Lo mencionado con anterioridad, la optimización de procesos y operaciones y, en definitiva, la creación de relaciones más sólidas, duraderas y vinculantes con el cliente, culmina en la obtención de mayores beneficios por parte de la empresa.
¿Cómo convertirse en una compañía data-driven y evitar el "garbage in, garbage out"?
Por suerte, en este caso no hace falta correr riesgos.
En Kale ayudamos a las compañías a impulsar su transformación data-driven teniendo en cuenta las necesidades específicas de cada negocio. Analizamos la posición de las empresas en cuanto a procesos customer data-driven, identificamos vías de desarrollo y ponemos en funcionamiento las medidas necesarias para generar una cultura data-driven centrada en el cliente y adaptada a un entorno digital cada vez más competitivo y omnicanal.
En este sentido, tanto para los negocios que quieren iniciar su transformación desde cero como para las que quieren reinventar su estrategia data-driven, existen ciertos requisitos que debería cumplir cualquier compañía data-driven:
1. Una cultura data-driven presente en toda la organización. Para que una empresa sea realmente data-driven, es fundamental que el compromiso hacía un buen tratamiento y aprovechamiento de los datos esté presente en todos los ámbitos y niveles de la organización. Todos los empleados deben alinear sus esfuerzos para conseguirlo y el papel de los datos debe estar representado en la estrategia de negocio.
2. Priorizar el uso de los datos alineados con los objetivos del negocio. Estos objetivos son los que deben liderar el uso de los datos para la toma de decisiones. La recopilación, tratamiento y uso de los datos deben corresponder a las necesidades de negocio.
3. Los datos deben ayudar a colocar al cliente en el centro de la organización y deben funcionar como un sistema de escucha y mejora de la experiencia del cliente. En Kale nos especializamos en llevar a cabo procesos de transformación data-driven focalizados en el cliente y desarrollados partiendo de una perspectiva customer-centric.
4. Garantizar la gobernanza de los datos. Además de facilitar su disponibilidad, los datos deben ser fiables, de calidad y coherentes con las necesidades de negocio de los consumidores de datos.
5. Medir y optimizar las acciones llevadas a cabo a partir de los datos. Además de ejercer como drivers de acción, los datos también deben ser utilizados para calibrar, ponderar y optimizar las acciones y estrategias llevadas a cabo.
En el ecosistema digital actual, la data-driven transformation es un requisito indefectible que, tarde o temprano, deberán llevar a cabo todas las empresas. Sin embargo, para que sea eficiente y conlleve beneficios, las compañías deben focalizar sus esfuerzos en crear una estrategia data-driven integral y presente en todas las áreas de negocio, así como garantizar la calidad, gobernanza y lógica de negocio de sus datos.
¿Te gustaría iniciar un proceso de transformación a partir de los datos? ¡Te ayudamos!
