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Columnas de opinión

La teoría del puzzle

Por: Bernardo Duce, director de Consultoría Tecnológica y Digital en PwC

[22/03/2016] Hace tiempo que pienso en que quizás hemos perdido un poco nuestro Norte. Abrimos puertas sin cerrar otras, y no terminamos de marcar un camino que realmente ayude.

Estamos constantemente incorporando nuevos conceptos o nuevas tendencias, sin dar tiempo a que se consolide la anterior, o sin explicar correctamente cómo se pueden/deben interconectar todas ellas.

Nos empeñamos en hacer ver a todo el mundo cuál es el camino, sin pararnos a pensar que quizás el camino de muchos no es el camino para unos pocos, o viceversa.

De qué estoy hablando, qué es lo que quiero decir con esta afirmación tan alejada del formalismo. Sigo, a pesar de resultar un tanto repetitivo, hablando de analytics.

Constantemente hablamos de analytics sin realmente dar a conocer lo que implica llegar a hacer análisis de datos con buenos resultados, y dando por hecho que todo el mundo está preparado para dar ese salto.

Deberíamos paramos más a menudo a pensar que quizás estamos creando cierto desconcierto en los clientes, sumado a otro cierto grado de ansiedad porque no están haciendo lo que todo el mundo hace.

Permítanme decir que pocos están haciendo realmente analytics, muy pocos están haciendo big data, y casi nadie está sacando un verdadero rendimiento a toda esta tecnología.

Es importante transmitir a los directorios que, para llegar a sacar partido de los datos, lo primero que necesitamos tener son datos. Una vez seamos capaces de tener esos datos, debemos tenerlos de tal forma que realmente sean útiles, y se puedan explotar de la manera adecuada para poder obtener retornos en la inversión realizada.

Quiero insistir en la importancia de incorporar al CIO en las decisiones estratégicas de una compañía para asegurar que la tecnología va a ir alineada con la estrategia, y que están sentadas las bases para poder obtener la información requerida por el negocio.

Yo siempre hablo de la teoría del puzzle. No debemos pensar en abordar un proyecto de analytics en su totalidad, porque fracasaremos en el intento. Lo que sí debemos pensar es en la totalidad de lo que queremos hacer y trocearlo como un puzzle.

La mejor vía para llegar a tener un robusto sistema de analytics es construirlo poco a poco, pero construirlo pensando en lo que necesitamos tener a futuro, incluso dejando la posibilidad de incorporar elementos que hoy no somos capaces ni de imaginar.

¿Qué es necesario hacer antes de comenzar con analytics?

Imaginemos que una organización quiere realizar una segmentación de clientes más allá de los datos transaccionales de las ventas.

La idea es utilizar la tecnología para encontrar patrones de comportamiento no identificados en la cifra de ventas, y que ayuden a segmentar de forma óptima nuevos targets, así como la fidelización o retención de los clientes actuales.

En este momento, entran en juego otros elementos como: edad, dirección, género, círculos familiares, unidades familiares, estacionalidad, recurrencia, origen de la venta, Influencia de las campañas de publicidad en las ventas, ciclo de vida del cliente, patrones de abandono, modelado de cliente tipo/estrella, modelado de cliente no rentable.

Para poder llevar a cabo este análisis, es necesario contar con los datos correctos, organizados de la manera necesaria y actualizados con la frecuencia deseada.

Ejemplo de Proyecto de Optimización de la Base de Datos de Clientes

Fase 1: Análisis Situación y To Be

1. Análisis situación Actual

a. Arquitectura actual
b. Calidad de Datos
c. Procesos
d. Metodología utilizada

2. Definición TO BE

a. Creación de Documento con necesidades funcionales
b. Identificación de canales y fuentes

3. Mapeo del Ciclo de Vida del Dato

a. Definición del dato
b. Periodicidad de actualización
c. Propietarios del Dato

4. Diseño de arquitectura y Ciclo de Vida

Fase 2: Diseño del modelo de gobierno del Dato

1. Definición de Roles y Responsabilidades

a. Creación de una matriz por cada dato

2. Creación de procesos asociados al gobierno de información

Fase 3: Gestión del Cambio

1. Es igualmente importante concienciar de la importancia de mantener una calidad en los datos de la compañía, para lo cual será vital diseñar un correcto plan de comunicación y capacitación.

Fase 4: Construcción

Tras unas diez semanas de trabajo de varios equipos en paralelo, estamos en disposición de comenzar con la optimización/construcción de la Base de Datos de Clientes alineada con las necesidades del negocio.

En paralelo, como no podía ser de otra manera, podemos seguir explotando los datos, pero con la tranquilidad de que según avance la construcción de la nueva Base, se irán enriqueciendo.

No me gustaría finalizar este artículo dejándoles la sensación de que soy más agorero que Casandra; no se trata de eso, en todo caso de todo lo contrario. Mi intención es compartir con todos ustedes que el camino ya está construido y que únicamente hay que recorrerlo, pero que, por desgracia, en este caso no hay atajos.