«Queremos ser una empresa dirigida por datos (data-led)». Es muy fácil decirlo, los resultados son muy buenos para las finanzas, se ganan premios, se tienen clientes y colaboradores felices. Pero hacerlo no es fácil, barato, ni rápido.
La mayoría de marketers tienen claro que sus campañas y sus acciones deben estar fundamentadas en datos. Los números no mienten. Muchos CEOs también están claros que el futuro de sus negocios depende en gran medida de un buen uso de los datos. Nuevamente, los números no mienten. Pero al pensar en ello una avalancha de preguntas se aproxima. ¿cómo hacerlo? ¿por dónde empezar? ¿cuánto me va a costar? ¿quién lo puede hacer? ¿cuánto demorará? ¿qué tan riesgoso es? ¿vale la pena? ¿tendré retornos?
Bueno, vamos por partes. El primer paso en el camino es aceptar nuestro punto de partida, entender nuestra madurez digital. Luego, decidir a dónde quiero ir, o más bien hacia qué dirección me gustaría caminar. Finalmente, comenzar a realizar las acciones que me llevan ahí. Es muy poco probable que al inicio tengamos el talento interno para saber a ciencia cierta dónde estamos. Son muy pocos los que serán sinceros y dirán «empezamos de cero, porque no tenemos nada», aun sea esto el caso. Son pocos los colaboradores que se lo tirarán así de sincero al CMO o al CEO. Hay un sesgo natural, y muchas veces un sesgo cognitivo: no sé qué es lo que no sé. Ello hace que sea una buena idea comenzar con una consultoría externa. Pero ¿en quién confío para ello? ¡Ja! Un problema resuelto, abre uno nuevo. Pero mejor.
Andrew Tanenbaum decía sarcásticamente que lo bueno de los estándares es que hay muchos para elegir. Si bien él se refería a la tecnología, aplica como anillo al dedo para los datos. Tener muchos datos no es el objetivo. Acumular por acumular no sirve de nada, a menos que con los datos acumulador resultemos con acciones concretas que mejoren nuestro negocio.
En general, una estrategia saludable de datos debe seguir unos pasos similares a los siguientes:
Coleccionar los datos. Esto pasa por definir todas las fuentes de información que tengamos disponibles, y ponerlas en un pozo común. Es decir, «traducir» los datos a un mismo estándar. Podemos tener información de nuestro CRM, de nuestras analíticas web, de analíticas de la app, historiales de compras, datos que adquirimos por terceros. Y esos datos pueden venir en varios sabores: a través de APIs, archivos de texto, archivos separados por comas, web services, PDFs, archivos en formatos propietarios, en archivos json, etc. Estos pueden venir en tiempo real, en batches, cuando los solicitamos, mensualmente, semanalmente, etc. Unificar estas dimensiones en un lenguaje común, suele ser una tarea titánica. Es, en esencia una tarea técnica, ardua, costosa, y que es fácil hacer de manera errónea. Esta la harán programadores, arquitectos de sistemas y roles similares.
Organizar y estructurar los datos. Una vez tenemos un pozo común y unificado, hay que darles forma a esas diferentes piezas de información. En la actualidad el volumen de información es tan alto, que sólo puede hacerse en servidores en la nube y en procesos complejos. Es aquí donde los científicos de datos, los matemáticos, los bibliotecarios, los taxonomistas, los arquitectos de contenido y los marketers entran a batear. Esta estructuración va desde taggear la información, hasta crear taxonomías, filtros, segmentaciones o categorías, y una mezcla de estas.
Utilizar los datos, y tener acciones específicas. La mezcla de roles es total en este punto. Una vez teniendo y entendiendo los datos, es momento de hacer algo con ellos: entender mejor nuestro cliente, medir la eficiencia de nuestras campañas, crear perfiles de clientes conocidos y anónimos, crear experiencias puntuales, predecir comportamientos, entender tendencias, etc. Normalmente, es una tarea interdisciplinaria: el científico de datos entiende las tendencias, el marketer define innovaciones, IT las publica, y el flujo comienza de nuevo. Porque lo que sea que hagamos creará nueva información que alimentará el proceso.
En tu organización, ¿tratan los datos con el respeto que se merecen? ¿en qué nivel de madurez crees que estás? ¿tienes una estrategia clara para lo que sigue?
