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Procesamiento de datos: del Big Data al “DATA” como concepto estratégico y filosófico

Recurso artículo | Big data | 5 minutos de lectura


José Manuel Viseras
Director de Marketing

Procesamiento de datos

Trabajar con grandes volúmenes de datos procedentes de cualquier dispositivo, de multitud de sensores y de otras muchas fuentes del internet de las cosas produce multitud de interacciones con nuestros clientes a lo largo de los diferentes procesos de preventa, venta y postventa. Su gestión, análisis y el procesamiento de datos de forma optimizada nos ayudan a obtener una información que hace unos años no estaba a nuestro alcance.




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Este conocimiento, segmentación y, sobre todo, personalización de la oferta, son elementos  de disrupción que afectan a las cadenas de valor, procesos de negocio y de soporte. Ante todo ofrecen un factor diferencial para aquellas empresas que decidan adoptar soluciones analíticas de los datos.
El análisis y procesamiento de estos datos, gracias a las soluciones y plataformas Big Data, no solo llevan al análisis de clientes y mejora las acciones de marketing, sino también a una mayor efectividad operativa que mejora, entre otros, los procesos de producción, los análisis de riesgos y detección de fraude, o comportamientos predictivos que anticipan bajas de clientes.
Lo más interesante del Big Data en cuanto a aplicación es que una empresa puede conocer, incluso en tiempo real, la información que lanzan sus datos acerca de la efectividad de su negocio, la efectividad de la estructura de la empresa, y la visión 360º de sus clientes.
No se trata simplemente de “vender un producto o servicio” a los clientes: se trata de construir relaciones estratégicas y duraderas con los clientes aportando un servicio que se perciba como de valor añadido.
Para ello debemos plantearnos como objetivo no solo capturar y consolidar el comportamiento individual del cliente y todas sus interacciones en múltiples entornos digitales: Web, Apps móviles, etc. Además debemos construir una visión global y experiencia del cliente multicanal en distintos momentos temporales y/o dispositivos.
Se trata, por tanto, de capturar toda información digital con el máximo nivel de detalle y personalización posible, permitiendo definir sobre dicha información comportamientos de negocio relevantes.
Una vez se detecta un determinado comportamiento de interés, se establece el escenario en el contexto de las preferencias y necesidades del cliente, para actuar en tiempo real en aquellos momentos clave en el proceso de decisión del cliente, sin que se interprete como una interferencia intrusiva.
Parece complicado, pero la tecnología actual nos ayuda y aporta soluciones que, utilizando el procesamiento de datos y modelos analíticos de nueva generación, son capaces de interpretar y predecir los próximos pasos del cliente para poder precisamente influir sobre ellos.
Nuevos algoritmos permiten segmentar dinámicamente a los clientes, determinar la propensión de un cliente a contratar un producto o servicio, e incluso predecir el resultado de una interacción que está ocurriendo en tiempo real. La automatización del proceso, y el hecho de que dicho proceso sea capaz de auto-ajustarse, aprender y adaptarse de forma dinámica a nuevas situaciones, son los aspectos clave de estas soluciones analíticas, además de que estas sean capaces de llevarlo a cabo en tiempo real y no sólo para unos pocos clientes en unos pocos canales.
Acciones cómo capturar la huella digital de los clientes y los mecanismos óptimos para decidir en tiempo real el mejor curso de acción para influir en su comportamiento y lograr los objetivos definidos son algunas de las acciones que ya podemos realizar. Si profundizamos en esto tendríamos como ejemplos de aplicación genérica del procesamiento de datos la satisfacción del cliente, el control del gasto, el control de la inversión, etc.
Hablamos pues de que una mejora en la capacidad analítica es extrapolable a cualquier sector de actividad: Retail, Banca, Administración Pública, Medios y Telecomunicaciones, Energía, Salud, etc. Lo que sí es fundamental de cara a implementar de forma correcta una estrategia de solución analítica y de procesamiento de datos (del “Data”) en las empresas, es que éstas comprendan que este proceso de transformación tecnológica debe acometerse de forma global en la organización, cubriendo todas las áreas de la compañía y con metas basadas en ayudar a alcanzar los objetivos de negocio a todos los niveles.  
Solo de este modo puede asegurarse el éxito de una implantación de solución “Data Driven” y el aprovechamiento de todas sus ventajas. Rentabilidad y satisfacción nos lleva a fidelización del cliente, y esta es una de las bases del proceso de digitalización, por lo que ya no solo hablamos de Big Data, sino “Data” como concepto estratégico y filosofía de negocio.
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