Actualmente, las empresas compiten en una carrera de largo alcance por conseguir la atención de los clientes. Cada una de ellas utiliza sus propios recursos: un mapa del sitio, entrenamiento previo, tiempos de descanso, etc. Las herramientas y estrategias que escoja una empresa para conocer el entorno son cruciales si se desea conseguir los primeros puestos. Para ello, es necesario saber controlar la información de nuestro alrededor, es decir, los datos.

La cantidad de datos que influyen en la toma de decisiones de una empresa son abundantes y pesados si no se tiene especial cuidado con ellos. Para tomar las decisiones adecuadas, debemos tener en cuenta los retos a los que se enfrentan los datos.

Obtener datos relevantes

Los dos primeros desafíos que debemos analizar se refieren a la relevancia de los datos:

  • Calidad: los datos poco precisos obtendrán resultados poco fiables. Es importante cuidar el procesamiento de los datos y almacenar aquellos que vayan a aportar valor.

  • Dispersión: si conseguimos datos de calidad, pero están dispersos, estos dificultarán su lectura y valoración. En este sentido, necesitamos una estrategia que consiga cohesionar estos datos de manera ordenada.

Algunas veces, disponemos de muchos datos, pero de poca información. Un Análisis EDA (análisis exploratorio de datos) nos ayudará a realizar el perfilado técnico de los datos, importante para conseguir pistas sobre la calidad de los mismos. Para ello, debemos tener en cuenta dos tipos de perfilados:

  • El Perfilado Técnico: en este paso analizaremos la estructura interna de los datos. Es decir, exploraremos la diversidad de la información y comprobaremos los campos que están rellenos o no, la frecuencia de valores y su relevancia, etc. Por ejemplo, contabilizar cuántos campos de NIF están rellenos permitirá tener una visión generalizada de los datos.

  • El Perfilado Lógico: analiza cómo deben comportarse determinados campos. Por ejemplo, determinar cuántos campos de NIF están rellenos de aquellos clientes que hayan comprado en este último año. Es decir, utiliza reglas y códigos más complejos. 

Ordenar los datos

Superar estos retos permite a la empresa gestionar los datos y ordenarlos de la mejor manera para proceder a su uso. No podemos olvidarnos de:

  • Unificación: los datos se multiplican sistemáticamente con el tiempo, por eso es importante unificarlos en un perfil único.

  • Segmentación: una vez resueltos los retos anteriores y con toda la información disponible, es necesario definir unos criterios. Estos criterios deben ser tan amplios como sean posibles para agrupar todos los datos, ya sea por sensibilidad, métricas de consumo, criterios aspiracionales, etc.

Para hacer frente a la multiplicidad de datos podemos centrarnos en dos tipos:

  • Externa, si el dato está replicado en numerosos sistemas. Se resuelve fácilmente identificando el ID de los clientes y haciendo una trazabilidad de los datos en los sistemas.

  • Interna, si el dato está multiplicado en diferentes sistemas. Su resolución es algo más compleja, aunque un análisis heurístico o análisis de cruces con campos concatenados suele ser la mejor opción para determinar la relación de los datos entre sí.

Por último, Customer Insights ofrece numerosas opciones para resolver el problema de la multiplicidad interna y permite hacer frente a la mayoría de retos que afectan a los datos. Además, mejora la ingesta de datos mediante la definición de perfiles unificados de clientes procedentes de los diversos sistemas que utilice tu empresa. Esto lo realiza de manera rápida y sencilla gracias a las 3M: Map, Match, Merge.

  • Map: permite mapear campos diferentes y unificarlos en uno.

  • Match: establece las reglas para que los registros no se dupliquen. Se pueden decidir para los cruces y se aplica de forma secuencial. Abarcan desde reglas más complejas para empresas que requieran de alta fiabilidad como el sector financiero, hasta reglas difusas para sectores de marketing.

  • Merge: son reglas de permanencia que indican la información que queremos heredar para establecer nuestro registro ideal. Genera el núcleo del cliente unificado y vincula los contactos de los sistemas a nuestros propios sectores.

Si quieres saber más acerca de los datos y su relación con la experiencia del cliente, accede a nuestro webinar sobre Visión 360° del cliente para personalizar su experiencia y anticipar sus demandas futuras.