Transformación Digital y Estrategias de Datos: Plataformas, Cloud y Big Data para la Experiencia del Cliente

Tendencias que Impactan en los Negocios: ¿Qué está Pasando?

  • Evolución del marketing basado en producto hacia el marketing de la experiencia y la orientación al cliente (Customer Centricity).
  • Resiliencia y adaptación al cambio.
  • Desarrollo tecnológico y digitalización (tecnologías emergentes).
  • La información como activo clave en las organizaciones: El Big Data.
  • Revisión de los modelos de negocio: plataformas digitales, modelos basados en la nube (Cloud Computing).
  • Velocidad: el cliente la demanda y la competencia es ágil.

¿Qué son las Plataformas Digitales?

Las plataformas digitales son un espacio en línea donde se produce el intercambio entre los productores de productos, servicios e información y sus clientes. Aparte de la relación con el cliente, también incluyen la comunidad de otros usuarios que interactúan con la plataforma.

Tipos de Plataformas Digitales por Modelo de Negocio

  • Peer to Peer: Uber, Airbnb, LinkedIn.
  • Freemium: Adobe o Skype.
  • Suscripción: Netflix, Amazon Prime.

Una plataforma empresarial es un modelo de negocio que se centra en facilitar las interacciones entre un gran número de participantes.

Tipos de Plataformas

  1. Plataformas de Agregación: Facilitan transacciones, conectan usuarios con recursos y operan bajo un modelo radial.
  2. Plataformas Sociales: Facilitan interacciones sociales, conectan personas con comunidades y fomentan redes de relaciones.
  3. Plataformas de Movilización: Facilitan la movilización, impulsan la acción conjunta y fomentan relaciones a largo plazo para objetivos comunes.

12 Beneficios del Cloud Computing (Soluciones en la Nube) Según SFDC

  1. Ahorro de Costes (mediante un modelo de suscripción mensual).
  2. Seguridad.
  3. Flexibilidad (para adaptarse y escalar).
  4. Movilidad (acceso desde cualquier dispositivo).
  5. Insight (capacidades de analítica y reporte).
  6. Colaboración Mejorada.
  7. Control de Calidad.
  8. Recuperación ante Desastres.
  9. Prevención de Pérdidas.
  10. Actualizaciones Automáticas de Software.
  11. Ventaja Competitiva (acceso a lo más novedoso).
  12. Sostenibilidad (uso de energías verdes).

Inconvenientes del Cloud Computing

  1. Falta de Control y Dependencia del Proveedor.
  2. Dependencia de la Conexión a Internet (posibles fallos o lentitud).
  3. Menor Personalización.

Las 6 V’s del Big Data

El Big Data es una colección de datos de diversas fuentes, inicialmente descrito por las 3 V’s: Volumen, Variedad y Velocidad. Con el tiempo, se han añadido otras V’s para una descripción más completa.

  • Volumen: La cantidad masiva de datos generados desde innumerables fuentes.
  • Velocidad: La rapidez con la que se generan y procesan los macrodatos.
  • Variedad: Los diversos tipos de datos (estructurados, semiestructurados, no estructurados).
  • Veracidad: El grado de fiabilidad y calidad de los macrodatos.
  • Valor: El potencial valor empresarial que se puede extraer de los datos recopilados.
  • Variabilidad: Las diferentes formas en que los macrodatos pueden ser utilizados y formateados.

Datos Estructurados vs. Datos No Estructurados

  • Datos Estructurados: Datos tradicionales que se pueden almacenar en bases de datos relacionales (filas y columnas) y de los cuales se puede extraer información fácilmente.
  • Datos No Estructurados: Datos que no tienen un formato predefinido y requieren tecnologías avanzadas para su análisis e incorporación en las organizaciones.

Tipos de Datos por Origen

  • First-Party Data: Datos de la más alta calidad, recopilados y gestionados directamente por la organización.
  • Second-Party Data: Datos compartidos con un socio estratégico, de menor calidad que los first-party al no ser de origen propio.
  • Third-Party Data: Datos adquiridos de fuentes externas, generalmente en grandes volúmenes, pero con una calidad y procedencia menos controladas.

Los datos second-party y third-party se utilizan para enriquecer los first-party.

Procesamiento de Datos

La agilidad es la capacidad de adaptarse y responder al cambio. Las organizaciones ágiles ven el cambio como una oportunidad, no como una amenaza.

  • Sistemas de Procesamiento en Tiempo Real: Reaccionan a los datos en segundos o milisegundos, siendo complejos de implementar.
  • Procesamiento por Lotes: Procesa grandes volúmenes de datos de una sola vez, pudiendo requerir personal especializado.
  • Procesamiento de Flujos: Analiza datos de flujo continuo casi en tiempo real, requiriendo que la velocidad de salida de datos sea comparable a la de entrada.

Los Pasos hacia la Madurez de Datos CX (The Path to CX Data Maturity)

  • Primera Fase: Silos o Departamentos. Organizaciones donde la información del cliente se utiliza solo para transacciones, no aporta valor y no se comparte. Los datos se usan en marketing de forma muy básica.
  • Segunda Fase: Cross-Channel. Los datos del cliente se enriquecen con second-party y third-party data, obteniendo más información sobre el comportamiento del cliente en diferentes canales.
  • Tercera Fase: Data-Driven. Se automatiza el uso efectivo de los datos del cliente, permitiendo enviar el mensaje correcto a la persona adecuada en el momento oportuno. Los datos se comparten entre departamentos.
  • Cuarta Fase: Intelligence-Driven. Dirigida por inteligencia artificial (IA), busca incrementar el Customer Lifetime Value (CLTV). Se utilizan IA para conocer perfiles de clientes de forma más ajustada y precisa.

Áreas de Madurez de Datos CX (Areas of CX Data Maturity)

  1. Data Collection and Connections
  2. Customer Data Management
  3. Intelligence and Decision-Making
  4. Data Utilization and Activation

Fase 1: Descripción Detallada de la Madurez de Datos CX

1. Data Collection and Connections (Recopilación y Conexión de Datos)

  • Datos transaccionales first-party (meramente transaccionales).
  • Ausencia de conexiones para el movimiento de datos entre sistemas y funciones (los datos permanecen en departamentos estancos).

2. Customer Data Management (Gestión de Datos del Cliente)

  • Los datos del cliente permanecen en la función donde se originaron y no se comparten.
  • Falta de una estrategia y gobernanza de datos establecida en la organización.

3. Intelligence and Decision-Making (Inteligencia y Toma de Decisiones)

  • Las decisiones se toman en silos y se basan en la intuición, debido a la insuficiencia de datos.
  • Reportes básicos sobre datos agregados de clientes.

4. Data Utilization and Activation (Utilización y Activación de Datos)

  • Segmentación limitada o básica utilizada en la segmentación de clientes.
  • Medición del rendimiento de marketing escasa o básica, lo que dificulta una evaluación precisa.