Mucho se ha hablado y se hablará del Big Data. Hay quienes preferimos hablar de Analytics, debido a que el término “big” puede resultar poco preciso. La realidad es que, en la actualidad, las empresas poseen una cantidad enorme de datos no estructurados de sus clientes y que no son objeto de análisis, y por tanto son inútiles y consumen recursos.
La correcta transformación de los datos en información permite a las empresas conocer con exactitud lo que sus clientes están pensando ahora y lo que van a pensar en el futuro. La previsión y la anticipación son clave en el mundo empresarial actual y puede llevar a una marca a lograr hasta 3 puntos más de Net Promoter Score.
Pero para llegar a alcanzar ese conocimiento profundo del cliente y lograr su fidelización es necesario conocer las magnitudes que dan forma a este concepto de Analytics, Big Data o cualquier nombre que le queramos dar. Una de las teorías con más alcance que define el Big Data nos habla de variedad, volumen y velocidad, pero ¿qué significa para la empresa?
Cuando hablamos de variedad nos referimos a la riqueza de fuentes y tipos de datos que podemos integrar en Big Data. Los clientes manifiestan su voluntad por muchas vías más allá de nuestros CRM, lo cual se traduce en una gran cantidad de información en nuestros puntos de atención, social media, aplicaciones móviles, etc. La multicanalidad y un cliente cada vez más informado nos obliga a escuchar su voz sea cual sea la forma en que la manifieste.
El volumen significa tamaño, gran tamaño. Las muestras han perdido protagonismo debido a la evolución de los sistemas informáticos y el aumento de su capacidad a la ahora del análisis de datos. Nuestros clientes quieren que estemos atentos a la más mínima aportación de información, y eso significa procesar absolutamente todo.
Por supuesto, ninguna de las dos anteriores encuentra sentido sin la velocidad. Si cambias en 2017 lo que tus clientes te demandaban en 2016 habrás perdido su confianza. La velocidad determina que todo el volumen y variedad de información sea procesada en tiempo real, permitiendo una visión periférica del momento y el entorno. En pocas palabras, saber lo que quiere mi cliente en el mismo momento que lo quiere.
Para concluir este artículo, no podemos dejar de mencionar dos uves más, vender mejor y ofrecer valor al cliente. Nada de lo anterior tiene sentido empresarial y de creación de valor sin estas dos últimas.
Soy consciente que la teoría es necesaria para poder poner en práctica métodos avanzados de análisis de los datos de nuestros clientes, pero su aplicación real en los servicios y operaciones es lo que nuestros clientes realmente esperan de nosotros.
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