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Guía básica sobre analítica de datos en tiempo real

Conoce la importancia de usar analítica en tiempo real, cuáles son sus claves para comprender a los usuarios, cuándo una empresa está preparada para implementar esta tecnología, así como los beneficios y riesgos.

Guía básica sobre analítica de datos en tiempo real


Entender a los clientes ayuda a ofrecer mejores productos y servicios; una mejor experiencia y mayor valor. Si no sabes cuáles son las últimas tendencias de los consumidores, nunca tendrás una conexión con ellos.

Las marcas deben saber cuáles son las características demográficas de sus usuarios, sus cambios sociales, comportamientos digitales , tendencias y expectativas para llegarles con lo mejor, ofrecerles una atención personalizada y darles el mensaje correcto.

Para tener ese conocimiento, la analítica de datos en línea es clave porque brinda la posibilidad de crear mejores ofertas y diseñar campañas, que realmente encajen con tu público, para que sean de interés, de acuerdo con sus gustos, necesidades y georeferenciación.

En este análisis encontrarás la importancia de usar analítica en tiempo real, sabrás cuándo estás preparado para implementarla, cuáles son los beneficios y los riesgos. También encontrarás claves, así como herramientas para conocer y comprender a tus usuarios.

Analítica en tiempo real

Geolocalización

Muchas decisiones de compra duran lo mismo que dar un clic, por ello, en la era digital, conocida también como la era del consumidor, las marcas más innovadoras usan analítica en tiempo real no solo para conocer y entender a sus clientes sino también para ir más allá: saber su ubicación geográfica, su comportamiento digital, sus gustos, intereses y necesidades.

Por medio de la analítica en línea o ágil, podrás diseñar promociones personalizadas, que impacten a las personas con ofertas de interés. Eso hace posible que alguien pase por una tienda y, en ese instante, le llegue una publicidad a su celular que le informe que su marca favorita tiene descuento, lo que se traduce en información precisa, mayor posibilidad de compra y mejor experiencia de usuario.

Precisamente, la analítica es el estudio de datos para entender a los consumidores o cualquier fenómeno para tomar acciones mucho más acertadas, anticiparse a las necesidades de las personas y distribuir los presupuestos de manera más inteligente.

Por ello, el análisis de datos cada vez es más valioso para conocer y entender a los usuarios. Sin embargo, los resultados de ese análisis no siempre son oportunos, el reto es que lo sean para entregar mayor valor, dar información precisa y en el momento oportuno.

Mauricio López, director de Inteligencia de Usuario de Pragma, dice que es necesario obtener información en línea de los clientes para poder tomar decisiones que impacten positivamente los objetivos de la marca y no perder oportunidades en el mercado. El experto explica tres razones para tener información en tiempo real de los consumidores:

1. Modelos de segmentación de usuarios

Cada que se implementa un modelo de segmentación a una base de datos, las marcas buscan que cada segmento realice acciones como aumentar su frecuencia de compra, incrementar su tiquete promedio de compra y lograr que no se desactive en el tiempo.

2. Campañas de comunicación automática

Automatizar los procesos de comunicaciones con los clientes se hace alrededor de la construcción de los journey map, donde se comprende el paso a paso de los diferentes tipos de usuarios en su relación con la marca.

Luego de diseñar el Customer Journey map se definen las estrategias de comunicación y los canales, proceso que debe ser en línea porque de nada servirá que en uno de los pasos haya insatisfacción y la comunicación con el cliente se realice una semana después.

 Descarga la guía para crear un customer journey

Los modelos en tiempo real permiten mitigar las malas experiencias y potenciar las buenas en el momento preciso, a la persona indicada y con el mensaje correcto": Mauricio.

3. Pronóstico de ventas

No incluir un modelo de automatización en línea puede causar que la información no sea oportuna. En este tipo de iniciativas la recomendación es que la información esté en línea para generar un sistema de alertas cuando no se haya cumplido el pronóstico y se puedan tomar acciones preventivas y no correctivas. Contar con la información en tiempo real es una ventaja grande para tomar decisiones de negocio.

Uno de los ejemplos más sencillos de análisis en línea es la geolocalización, que nos permite saber si un cliente está cerca de nuestra tienda y, a partir de los datos, darle el mensaje ideal.  “Si una persona pasa por el frente de mi tienda, de nada sirve mandarle una promoción cuando llegue a su casa o se desplace a otro lugar. Saber en tiempo real si está transitando cerca es muy útil para hacer una publicación push que le diga que está cerca de la tienda, que le interesan tales productos y esta promoción”, resalta Mauricio. 

Descarga la guía básica sobre analítica de datos en tiempo real

¿Qué es geolocalización?

Es una técnica, un proceso para determinar una ubicación física, real del globo terráqueo. Esta ubicación precisa se expresa en coordenadas geográficas: latitud, longitud y altitud.

Así lo explica Darry Morales, arquitecto de soluciones móviles de Pragma, quien dice que se puede conocer la posición geográfica de todo lo que queramos, tanto de lo tangible como de lo intangible. Por ejemplo, la ubicación de una persona; de un espacio como un edificio, zona, barrio o ciudad; de un objeto como un teléfono, un carro, una tableta o un computador; así como un twitter, una foto o un video.

 

La geolocalización es un término que ha tomado fuerza en los últimos años, sobre todo, desde 2009 hacia acá, por la facilidad de los smartphones que nos permiten usar aplicaciones como Waze, Google Maps, Facebook Places y Twitter Places.

Darry afirma que hoy las empresas aprovechan esta posibilidad para segmentar a las personas por geografía para tratarlas de manera específica. “Hay varias formas de aplicarlo, la más común es geocodificar (asignarle x, y o z) a sus clientes y ver cómo están distribuidos, conocer si deben reformular sus visitas, en caso de contar con fuerza de ventas”, dice.

Igualmente, agrega que es útil para conocer cómo se mueven las personas, cuáles son sus zonas de influencia y así determinar cuáles lugares prefieren o cuáles personajes pueden servir de influenciadores para ellas. Todo eso depende del tipo de negocio de la empresa.

Entre tanto, Mauricio aclara que la analítica en línea no es prender un botón automatizado para visualizar toda la información. Un primer paso es hacer todo el mapeo y el inventario de las fuentes de información con las que cuenta una empresa, que no necesariamente tienen que ser propias de la marca sino también pública. Lee: Usa los datos para conocer el comportamiento de tus usuarios

El segundo paso es evaluar las necesidades del negocio, saber qué espera la empresa del análisis de datos en tiempo real; mientras un tercer paso es unificar toda la información recogida y transformarla. Por ejemplo, si tengo la variable de edad, no hablar de edades exactas (28, 29 o 30 años), sino clasificarla entre jóvenes, medios y adultos para hacer un performance de la base de datos para que sea mucho más accionable.

Mujer analizando gráficas en computador

Con el análisis de esa data, se aplican diferentes metodologías de modelos predictivos (modelo de datos, que utiliza estadísticas para predecir los resultados) como regresiones logísticas, árboles de clasificación, redes neuronales o lo que mejor se ajuste para implementar analítica en tiempo real.

Mauricio además aclara que cuando una marca tiene información que implique tratamiento de datos, antes debe resolver todo el tema legal (habeas data y tratamiento de datos personales) y tener mucho cuidado sin que sea una limitante, haciendo el mejor uso para llegar con un mensaje más preciso y garantizar una mejor experiencia. Para saber más, lee: Big Data, mercadeo digital y políticas de privacidad de datos 

Qué tanto sabe Facebook de sus usuarios

¿Alguna vez te has preguntado qué información tiene Facebook sobre ti y qué hace con ella? Seguramente muchas personas piensan en lo básico como fotos, nombre y un correo electrónico; otras saben que la red social conoce cuál es su ubicación en tiempo real, identifica a sus amigos y a los amigos de sus amigos; pero esto va mucho más allá.

Esteban Mucientes, experto en redes sociales, le explicó al diario español  ABC. es que Facebook registra nuestras horas de conexión, las publicaciones, las relaciones que establecemos con otras personas, las herramientas que utilizamos, juegos y aplicaciones. “Todo ese compendio de variables las utiliza su algoritmo para averiguar si nos gustan los todoterreno rojos, qué tipo de calzado usamos, si somos trasnochadores o nos gusta madrugar o qué marca de atún consumimos”, agrega el experto.

De hecho, el análisis de ABC. es muestra que si nos registramos con un nombre falso, eso Facebook lo identifica porque seguramente nuestros amigos o incluso nosotros mismos  pusimos en algún momento el nombre verdadero. “También se queda con los «motes» y lo incluye en lo que conoce de ti. Al repetirse varias veces, este algoritmo lo cataloga como «nombre alternativo», y así se acerca más a nuestra identidad real (...) La foto tampoco es un asunto baladí. Gracias al reconocimiento facial (muy de moda para desbloquear los móviles inteligentes), la red social de Mark Zuckerberg sabe cómo eres físicamente o al menos tiene una idea muy cercana”.

El experto detalla al medio español que un inocente «me gusta» tiene detrás muchas más consecuencias de las que imaginas porque cada que una persona interactúa con esta herramienta, el algoritmo lo recoge y lo asimila dentro de su gran paquete de datos, que establecen si está más interesado en páginas de venta de ropa o en webs que ofrecen horóscopos.

“También registra a qué tipo de fotos de tus amigos les regalas un «me encanta» o qué noticias «te enfurecen». Todo, metido en la coctelera de los algoritmos, «le dan un perfil que es bastante complejo y exacto de ti». Lo mismo ocurre cada vez que compartes una información: si eres de los que les gusta replicar noticias políticas, seguramente  sabe qué ideales tienes, extremo que ha sido confirmado, precisamente, en el escándalo de Cambridge Analytica”, añade Mucientes.

En definitiva todo cuenta: las fotos y videos de tus viajes, de lo que te comes, de los amigos con quienes compartes, de tu casa y de tus mascotas. Toda esa información audiovisual da un perfil muy completo sobre ti.  Ahí la geolocalización juega un papel muy importante porque al subir una fotografía, un comentario o un post, el algoritmo identifica en cuál calle del mundo fue tomada y a qué horas.

Facebook tiene más de 2.000 millones de usuarios en todo el mundo, de quienes sabe todo, un gran volumen de datos, que le ayudaría a una marca a crecer y a enviar un mensaje asertivo a las personas ideales.  No obstante, explica el diario español, “las compañías anunciantes no acceden directamente a la información, sino que eligen a qué tipo de perfiles quieren llegar para que el algoritmo de facebook envíe la publicidad a la persona adecuada".

Ves, no es imposible que una marca acceda a toda tu información, identifique cuántas horas pasas en un sitio web, a qué horas duermes y te levantas. De hecho, cuando una persona descarga una aplicación le entrega el acceso a sus fotos personales, al audio de su celular y a su ubicación.

No obstante, no todas las marcas hacen buen uso de esa información que debe ser confidencial en todos los casos, incluso, entre marcas de la misma casa. Por ejemplo, Facebook, dueño de Instagram y WhatsApp, fue multado por la Agencia Española de Protección de Datos por compartir información entre una y otra plataforma, según informó el diario  español ABC. es. “La alarma se activó cuando los usuarios se dieron cuenta de que muchos de sus contactos de la aplicación de mensajería instantánea les aparecían como «personas que quizá conozcas»”.

Para darle doble clic a este tema, que preocupa tanto a consumidores como a marcas, citaremos de forma textual a la Superintendencia de Industria y Comercio de Colombia que lo explica en su sitio oficial. Aquí están todas las preguntas sobre el tema que responde el ente gubernamental.

¿Qué es el derecho de Hábeas Data?

El derecho de Hábeas Data es aquel que tiene toda persona de conocer, actualizar y rectificar la información que se haya recogido sobre ella en archivos y bancos de datos de naturaleza pública o privada.

La Corte Constitucional lo definió como el derecho que otorga la facultad al titular de datos personales de exigir de las administradoras de esos datos el acceso, inclusión, exclusión, corrección, adición, actualización y certificación de los datos, así como la limitación en las posibilidades de su divulgación, publicación o cesión, de conformidad con los principios que regulan el proceso de administración de datos personales. Asimismo, ha señalado que este derecho tiene una naturaleza autónoma que lo diferencia de otras garantías con las que está en permanente relación, como los derechos a la intimidad y a la información.

¿Quién es el titular de la información?

El titular de la información es la persona natural o jurídica a quien se refiere la información que reposa en un banco de datos. Ejemplo: un usuario que celebró el contrato de prestación de servicio de comunicaciones.

¿Quién es la fuente de información?

La fuente de información es la persona, entidad u organización que recibe o conoce datos personales de los titulares de la información, en virtud de una relación comercial o de servicio o de cualquier otra índole y que, en razón de autorización legal o del titular, suministra esos datos a un operador de información, el que a su vez los entregará al usuario final. Ejemplo: el proveedor de servicios de comunicaciones.

Si la fuente entrega la información directamente a los usuarios, y no a través de un operador, tendrá la doble condición de fuente y operador y asumirá los deberes ; así como responsabilidades de ambos.

¿Qué se entiende por vínculo de cualquier otra índole?

El vínculo de cualquier otra índole debe entenderse como aquel que genere una o más obligaciones entre la fuente y el titular que legitime al primero a reportar información tanto negativa como positiva del último por lo que es claro que, el contar solamente con la autorización de reporte no genera obligación alguna entre la supuesta fuente y el reclamante; será requisito indispensable la existencia de una obligación entre estos para que sea posible realizar un reporte.

¿Quién es el operador de la información?

Se denomina operador de información a la persona, entidad u organización que recibe de la fuente datos personales sobre varios titulares de la información, los administra y los pone en conocimiento de los usuarios bajo los parámetros de la ley. Ejemplo: Central de Información Financiera CIFIN y Datacrédito.

¿Quién es el usuario de la información?

El usuario es la persona natural o jurídica que puede acceder a información personal de uno o varios titulares de la información suministrada por el operador o por la fuente, o directamente por el titular de la información. Ejemplo: las entidades bancarias que solicitan la información con el fin de analizar el riesgo crediticio, o los proveedores de servicios de comunicaciones quienes pueden actuar como fuente de información, y asimismo como usuarios de la misma.

¿Qué es un dato personal?

El dato personal se refiere a cualquier pieza de información vinculada a una o varias personas determinadas o determinables o que puedan asociarse con una persona natural o jurídica. Los datos personales pueden ser públicos, semiprivados o privados.

Los datos serán públicos cuando la ley o la Constitución así lo establezcan, y cuando no sean de aquellos clasificados como semiprivados o privados. Son públicos, entre otros, los datos contenidos en documentos públicos, sentencias judiciales debidamente ejecutoriadas y los relativos al estado civil de las personas.

El dato semiprivado es aquel que no tiene naturaleza íntima, reservada, ni pública y cuyo conocimiento o divulgación puede interesar no sólo a su titular sino a cierto sector personas o a la sociedad en general, como el dato financiero y crediticio.

El dato privado es el dato que por su naturaleza íntima o reservada sólo es relevante para el titular.

¿Qué es el principio de finalidad?

El principio de finalidad obliga a que las actividades de recolección de datos personales obedezcan a una finalidad legítima de acuerdo con la Constitución y la ley. Con fundamento en este principio la finalidad debe ser comunicada al titular de la información previa o concomitante con el otorgamiento del titular de la autorización, cuando ella sea necesaria o, en general, siempre que el titular solicite información al respecto.

¿En qué consiste la circulación restringida?

El principio de circulación restringida consiste en que a menos que la información sea pública, los datos personales no podrán ser accesibles por Internet o por otros medios de divulgación o comunicación masiva, salvo que dicho acceso sea técnicamente controlable para brindar un conocimiento restringido sólo a los titulares o a los usuarios autorizados para ello.

¿Qué es la temporalidad de la información?

El principio de temporalidad de la información se refiere a la necesidad de que el dato del titular no podrá ser suministrado a los usuarios cuando deje de servir para la finalidad del banco de datos.

¿Qué es el principio de interpretación integral de derechos constitucionales?

La interpretación integral de derechos constitucionales, consiste en que la normas que rigen los datos personales se interpretarán en el sentido que se amparen otros derechos constitucionales, como son el hábeas data, el derecho al buen nombre, el derecho a la honra, el derecho a la intimidad y el derecho a la información. Asimismo, se refiere a que los derechos de los titulares se interpretarán en armonía con el derecho a la información y demás derechos constitucionales aplicables.

¿En qué consiste el principio de seguridad?

El principio de seguridad impone que en la información contenida en los bancos de datos, así como aquella que resulte de las consultas que realicen los usuarios, se incorporen las medidas técnicas necesarias para garantizar la seguridad de los registros, con el fin de evitar su adulteración, pérdida, consulta o uso no autorizado.

¿Qué es el principio de confidencialidad?

El principio de confidencialidad en la información consiste en que todas las personas naturales o jurídicas que intervengan en la administración de datos personales que no tengan carácter público, están obligadas en todo tiempo a garantizar la reserva de la información, inclusive después de finalizada su relación con alguna de las labores que comprende la administración de datos, pudiendo sólo realizar el suministro o comunicación de datos cuando ello corresponda al desarrollo de las actividades autorizadas.

Explotar los datos, el reto

Ya conocemos la ley, por ello una vez ese punto esté en orden, una organización debe aprovechar sus datos. En la actualidad, muchas empresas tienen grandes volúmenes de archivos, saben que la información es uno de los activos más importantes de la compañía, pero no la explotan, no son capaces de analizarla ni de procesarla para conocer a sus usuarios, saber qué está pasando dentro de sus organizaciones, con la competencia y en la industria en la que se mueven.

Procesar datos en tiempo real ayuda a conocer a fondo al cliente y al competidor, a prevenir errores, a saber cuáles son las necesidades reales de las personas, a mejorar la experiencia de usuario para innovar y evolucionar en el mercado. A lo que se suma que la empresa puede tomar decisiones certeras y reducir el riesgo.

Mauricio cuenta que muchas empresas quieren implementar un modelo de analítica en línea sin ni siquiera analizar su negocio, su necesidad, costos ni beneficios, lo que representa un grave error.  “Las organizaciones deben saber cuándo necesitan modelos predictivos y sí tecnológicamente deben implementar información en tiempo real”, resalta.

Conoce el mundo de la ciencia de datos

5 estrategias para conocer a tus clientes

Jóvenes interactuando en el celular tomando café

En la era del consumidor, la información de los clientes se convierte en el activo más importante para innovar y ofrecer los productos y servicios más acertados. Por ello, hay herramientas que nos permiten entender a nuestros consumidores, que añaden valor analítico en las dinámicas del mercado actual. Davidson Loaiza, economista con énfasis en Mercadeo Digital, las explica:

1. Analítica Digital

Esta herramienta permite conocer las interacciones o el volumen de los usuarios en un portal, en e-commerce, redes sociales, email y aplicaciones móviles. A partir de las interacciones, se define qué tipos de consumidores tiene la marca para identificar sus necesidades y determinar qué acciones añadirían más valor.

Por ejemplo, el análisis de sitios web permite comprender los hábitos de navegación de una persona o de su dispositivo de conexión y, dependiendo de la información que contengan a nivel agregado, pueden conocerse tanto los gustos e inclinaciones de la audiencia como su perfil sociodemográfico para así saber cómo se debería impactar eficientemente e incrementar su frecuencia de actividad u optimizar el portafolio de productos.

La herramientas tecnológicas recomendadas para este análisis son: Google Analytics, Adobe  Analytics, Similar Web, Facebook Insights, Twitter Analytics, Instagram Insights.

2. Escucha Digital

Es el seguimiento y análisis de las conversaciones de la audiencia acerca de una marca o segmento de mercado en redes sociales, y en Internet en general, a partir de palabras relacionadas o nubes de palabras, que destacan los aspectos más importantes de un escrito, por ejemplo, la opinión del público sobre tu marca.

Las nubes de palabras además de ser atractivas visualmente, representan las palabras más repetidas de un texto: las de mayor tamaño significan alta frecuencia y las de menor, poca repetición en las respuestas de los usuarios.

Nube de palabrasEn el gráfico, las palabras del mismo color tienen igual cantidad de menciones.

La escucha digital posibilita la identificación de oportunidades de captación de clientes potenciales, mejoras en servicio al cliente y puntos de contacto, anticipación de las necesidades de la audiencia, entendimiento de las tendencias comunicativas y conocimiento del consumidor a partir de la discriminación de sus características demográficas y de tono emocional.

El análisis y la captura de opiniones en todo el espectro digital (menciones y comentarios relacionados a la marca) facilitan el desarrollo de innovaciones en diferentes frentes. Algunas son programas de prevención de crisis reputacionales, dashboards automatizados de conversaciones de la industria, identificación de influenciadores o líderes de opinión para capitalizarlos.

Brandwatch, Sysomos, Brand24, Google Alerts, Tweetreach, están en la lista de las herramientas tecnológicas de la escucha digital.

3. Monitoreo de experiencia digital

El objetivo de un monitoreo digital es mejorar y optimizar la experiencia de usuario, gracias a la creación y el lanzamiento de experimentos basados en hipótesis obtenidas en análisis previos.

Eso se logra con un análisis del comportamiento detallado del público en el sitio web, la App y la plataforma de email marketing. Todo esto para comprender lo que hace una persona en una página o sección y detectar oportunidades o fricciones en la experiencia transaccional. Te puede interesar: Las 5 claves para mejorar la experiencia en tu sitio web

Este tipo de actividad favorece el entendimiento y gestión de las interacciones con clientes para influir sobre las percepciones que tienen, buscando incrementar su satisfacción y lealtad. Algunos referentes metodológicos son: mapas de calor o de scroll, test a/b, journeys de navegación, tracking de usuarios, entre otras.

La herramientas tecnológicas recomendadas para el monitoreo de la experiencia de usuario son: Google Optimize, Crazy Egg, Hotjar, Yandex e IBM Analytics.

4. Minería de datos 

La minería de datos se usa cuando la empresa puede obtener información de sus usuarios y transacciones de manera directa para anticipar acciones ante potenciales caídas y así poder blindarse oportunamente.

A partir de las bases de datos se pueden obtener descripciones generales de la frecuencia o valor de compras, determinar hábitos de consumo por categorías de producto, e inclusive, examinar el perfil sociodemográfico de los clientes desagregado por individuo.

R y Phyton son los instrumentos de open source por excelencia que permiten ejecutar clasificaciones, clusterizaciones y consultas de información específica en grandes almacenes de datos.

5. Investigación de mercados y usuarios

La investigación del entorno posibilita un mayor conjunto de acciones que no solo permiten entender patrones del comportamiento de los clientes, sino también direccionarlos. Esto repercute positivamente en su adquisición y retención; además ofrece insumos significativos a los comerciales para priorizar tácticas y estrategias basadas en insights de alto valor.

Algunas de las metodologías que se emplean son: consultas en bases de datos de instituciones gubernamentales y no gubernamentales, grupos focales, entrevistas a profundidad y encuestas, tanto en campo como en contenidos online.

La riqueza de este tipo de estudios se encuentra también en el hecho de que sus resultados pueden ser integrados a bases de datos para convertirse en ingredientes valiosos en la construcción de modelos de segmentación, o incluso, modelos predictivos. Lee: Tecnología y estadística, dos herramientas al servicio de las empresas

Estas herramientas no funcionan solas, trabajan en conjunto para extraer así información más precisa y de un valor mucho más elevado para los negocios. Por lo tanto, al capitalizar todo esto se hace plausible la transformación de la percepción y el accionamiento estratégico del comportamiento de los clientes.

Ventajas y riesgos de la analítica ágil

Mujeres jóvenes con post-it

Si una empresa implementa analítica en tiempo real, sus clientes tendrán experiencias personalizadas, a partir del conocimiento que tiene de ellos. Entonces, de una forma orgánica la marca gana captación, retención y satisfacción, lo que al final se convierte en recomendaciones por la buena experiencia. Lee: El impacto de la analítica en la experiencia de usuario

Si no aplicas analítica en marketing, envías publicidad a un millón de personas al azar, no cuidas la inversión ni el presupuesto de comunicaciones para el cliente final; mientras que si trabajas con esta herramienta, las publicaciones son segmentadas, ahorras en tiempo y dinero en envíos de comunicaciones, así como esfuerzos.

No se trata de disparar publicidad por todas partes como en el pasado. Hoy la gente prefiere recibir información solo de las cosas que les gusta o les interesa. Mauricio explica que no es lógico que a una mujer le envíen promociones de zapatos de hombre o de paquetes que no necesita; mientras que si saben qué busca, la enganchan con promociones sobre esos productos o servicios específicos.  

Al predecir comportamientos, la marca le llega al usuario con un mensaje mucho más acertado y eso es innovación; además mejora y ofrece nuevos servicios a partir del análisis de sus datos. Una empresa no puede darse el lujo de quedarse atrás porque se mueve en un mercado cada vez más competitivo.

Ahora que sabes cuales son los beneficios, conoce los riesgos: el más grande que corre una empresa a la hora de implementar analítica en tiempo real es no tener un objetivo claro ni un propósito para implementar esa tecnología porque no tendrá visión ni un horizonte definido.

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Mauricio recomienda usar Big Data, siempre y cuando, sepamos para qué.“Cuando hablamos de Big Data, lo entendemos como la capacidad de almacenar y procesar grandes volúmenes de datos con velocidad. En este primer punto, el concepto causa emoción porque se piensa en compañías como Google o Facebook, que cumplen con esa teoría. Sin embargo, vale la pena preguntarse si nuestro “core” de negocio en realidad tiene la necesidad de capturar tanta información a velocidades tan altas”, aclara Mauricio.

Otro riesgo es no acompañar la implementación con cultura organizacional, es no estar dispuesto a gestionar el cambio. “Cualquier cambio en una empresa causa fricciones, entonces lo más común con analítica es encontrar a personas que dicen: "‘yo en mi excel hago mis informes, y llevo cinco años, cómo así que tengo que entrar a otro sistema, entonces se resisten al cambio’”, agrega Mauricio. No obstante, cuando son abiertos a conocer los beneficios, se dan cuenta de que es mejor probar herramientas automatizadas que reúnen grandes volúmenes de datos.

El director explica que también hay riesgo cuando el área de Tecnología de Información (TI) no se alinea con las áreas de Negocio, Marketing ni Servicio al Cliente. Hay una buena implementación en el back, con los algoritmos más sofisticados y la exactitud mayor, pero al momento de accionar los resultados, no llegan de forma correcta a las áreas clave para la compañía.

No conocer la política de privacidad de datos ni el derecho de Hábeas Data es otro riesgo grave porque la empresa puede enfrentar multas, líos legales y cometer muchos errores con la información de sus usuarios que perjudicaría su credibilidad y podría dañar su reputación. 

No implementar analítica es un riesgo latente porque la marca se queda atrás de sus competidores, en una era donde el mundo del marketing cambió: antes se valía diseñar una vitrina bonita y mostrar los atributos de un producto para que a medida que pasara la gente, entrara a la tienda, enganchado por los diseños.

Hoy ese concepto es al revés, una marca tiene que estudiar a su público, que dice cómo quiere el producto, en qué canal y con cuáles características. “Sino lo hago, me quedo en lo tradicional y llegará un competidor que lo haga primero y absorba mi mercado. Esto finalmente se traduce en pérdidas”, concluye Mauricio.

No te pierdas la entrevista con nuestro director de Inteligencia de Usuario, quien explica qué es analítica en tiempo real, cuándo usarla y cuáles son sus pros y contras. 

 

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