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Nuestro equipo de especialistas quiso compartir algunos artículos sobre tecnologías, servicios, tendencias y novedades de nuestra industria en la era de la transformación digital.

¿Sabía que todos los días generamos alrededor de 2,5 quintillones de bytes de datos en todo el mundo? ¡Son muchísimos! Estos datos tienen gran valor para organizaciones como la suya porque ayudan a responder preguntas importantes sobre los clientes, como por ejemplo cómo toman decisiones de compra. Por lo tanto, para las empresas es fundamental poder recopilar, almacenar, analizar y utilizar estos datos de sus clientes de forma organizada, un proceso que se denomina Gestión de datos del cliente (CDM por sus siglas en inglés).

 

La falta de control sobre los datos de los clientes genera ineficiencia y problemas a la hora de tomar decisiones. La gestión de datos del cliente representa una estrategia para regular el modo en que una empresa utiliza la información de sus clientes. El uso de CDM garantiza una forma coherente de generar conocimientos valiosos y mantener la calidad de los datos. En las organizaciones se ha vuelto imprescindible acompañar el día a día con un proceso y políticas que regulen el uso de los datos de nuestros clientes. Esto representa una forma segura y confiable para que las empresas recopilen, analicen y utilicen los datos de sus clientes.

 

Un sistema CDM consta de tres etapas, las cuales sirven de guía para las empresas en la gestión de datos, información y conocimientos sobre sus clientes:

  1. El tipo de datos del cliente.
  2. La plataforma de datos.
  3. El proceso de gestión de datos y cómo se usa.

 

Analicemos cada una en detalle…

  1. El tipo de datos del cliente.

Datos estructurados y no estructurados.

Solo el 20% de los datos que genera una organización están estructurados y son fáciles de analizar. El 80% restante son datos complejos y no estructurados que representan una dificultad en términos de análisis y estandarización. Para un sistema de gestión de datos del cliente es importante poder distinguir entre las diferentes fuentes y tipos de datos en función de la estructura que manejan, con el fin de anticipar las estandarizaciones que serán necesarias para aprovecharlos al máximo.

Datos de identidad y comportamiento.

También se debe tener en cuenta los tipos de datos con los que la empresa puede contar en función de la información que aportan. Los datos de identidad representan información personal sobre el cliente. La importancia de estos datos radica en la posibilidad de comprender los diferentes perfiles de los clientes de una empresa, aprovechando la información psicográfica para caracterizarlos. Generalmente se recopilan a partir de transacciones directas de clientes con la organización.

Los datos de comportamiento representan información recopilada a partir de cualquier interacción del cliente con la organización, así como las acciones que el cliente realiza para contactar a la empresa. Estos datos se utilizan para comprender mejor los diferentes puntos de contacto e intenciones del cliente durante su interacción con la empresa. Algunos ejemplos claros son los datos que se obtienen a través de las cookies de un navegador.

Datos cuantitativos y cualitativos.

Por último, pero no menos importante, los datos que obtiene la organización pueden ser cuantitativos o cualitativos. Los datos cuantitativos permiten obtener métricas específicas. Algunos ejemplos claros son las métricas de Internet, las métricas de interacción fuera de línea, las métricas de campañas, etc. Estos datos concretos se recopilan a partir de las soluciones de asistencia técnica, las plataformas digitales, los sistemas CRM y las herramientas de automatización de marketing.

Por otro lado, los datos cualitativos se caracterizan por no estar estructurados y por contener un mayor nivel de profundidad, lo cual dificulta su representación en números, estadísticas o gráficos convencionales. Algunos ejemplos son los comentarios, reseñas, opiniones y quejas de los clientes. Esta categoría incluye cualquier tipo de información que no pueda traducirse directamente en números específicos. Los datos cualitativos también se pueden obtener a partir de herramientas y procesos de retroalimentación, como plataformas sociales, chats de clientes, etc.

Como ejemplo práctico de datos cuantitativos y cualitativos obtenidos directamente de los clientes, puede leer sobre la Encuesta de servicios generales que desarrollamos para Aeropuertos Argentinos.

customer data management - qualitative and quantitative data

Illustration by Optimal Workshop

  1. La plataforma de datos.

Al identificar los tipos de datos que su empresa utilizará para estudiar y comprender a sus clientes, es necesario definir qué plataformas pueden resultar útiles.

Las empresas suelen utilizar dos tipos de plataformas principales. Por un lado, las Plataformas de datos de clientes (CDP por sus siglas en inglés) permiten el estudio de sus propios clientes, dado que ofrecen información detallada sobre todos y cada uno de ellos. Un ejemplo muy común de CDP son los famosos sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM por sus siglas en inglés). En Huenei contamos con una amplia experiencia en el sector de venta minorista, donde los sistemas CRM son de gran importancia, y podemos ayudar a su empresa a desarrollar uno que se adapte a sus necesidades específicas.

Por otro lado, las Plataformas de gestión de datos (DMP por sus siglas en inglés) manejan datos de terceros, por lo tanto los perfiles de usuario que se crean son completamente anónimos. Existen varias empresas que ofrecen este tipo de servicios y bases de datos para realizar un análisis en profundidad del segmento en general, más allá de los clientes específicos de su organización.

  1. El proceso de gestión de datos y cómo se usa.

Para gestionar los datos con la ayuda de la plataforma que elija, se debe considerar un proceso común a otros sistemas que utilizan datos, el cual consta de los siguientes pasos:

  1. Recopilación de datos, es decir, contar con procedimientos para recabar datos de los clientes: comportamiento en línea, estudios de mercado, entre otros, así como también una estructura que permita realizar un proceso ETL.
  2. Preparación de los datos, para tenerlos organizados y listos para su posterior análisis. En estos casos, es muy útil contar con una persona en la empresa que sepa utilizar lenguajes de gestión de bases de datos, como SQL.
  3. Análisis de los datos, para generar estadísticas, informes y visualizaciones útiles y procesables para la toma de decisiones.
  4. Validación y uso de los datos, es decir, llevar estos resultados e informes a las plataformas que utiliza el equipo para aprovecharlos y respaldar la toma de decisiones.

Como puede comprender después de leer nuestra breve introducción al mundo de la gestión de datos del cliente, este proceso es fundamental para que las organizaciones comprendan a los consumidores y les brinden un mejor servicio. Estos sistemas pueden ayudarlo a diferenciarse de la competencia, y en Huenei estaremos encantados de colaborar con el proceso de desarrollo