Estrategia de datos: el valor de los datos de tus clientes

Seguro ha escuchado la expresión "la información es poder", especialmente en una era en que los datos son diamantes y definen una estrategia de datos se hace fundamental Por eso, vamos a conocer en detalles de qué se trata esta estrategia y cómo iniciarla

Que es una estrategia de datos

Los datos están cambiando la manera de trabajar en las organizaciones.

Las empresas tienen la opción de desarrollar una estrategia de datos propia, es decir, con datos primarios.

Por estrategia de datos se entiende, entons, el conjunto de opciones y decisiones que alinea y prioriza las actividades de datos. ).

Importancia de la estrategia de datos

Con esta estrategia buscamos organizar, gestionar, analizar e implementar coherentemente los activos de información (DalleMule y Davenport, 2017).

Una estrategia de datos define un plan de acción con tres grandes aportes (Hosch, 2017), cuentos como:

• Aprovechar e integrar tus datos, al definir una organización de contenidos eficiente.
• También, crear y difundir información e inteligencia de negocios a partir de datos de calidad.
• Además, avance en la misión empresarial con estrategias sólidas basadas en datos validados.

Los datos de los clientes impulsivamente las estrategias de personalización de servicios, productos y experiencias de marketing, venta y atención Clientes B2B y el 52% de los clientes B2C abandonaron de comprar después de una mala experiencia de servicio al cliente (Zendesk, en Tealium, 2020).

Las 4 principales estrategias de datos

Entendiendo que priorizar los datos es clave para un gesto exitoso, precisionmos las cuatro estrategias principales:

1. Conecta los tipos de datos, tanto de fuentes primarias como de terceros.
2. Asimismo, apoya el cumplimiento de las regulaciones, lineamientos y estándares para el empleo de datos. Es importante reducir la enorme cantidad de amonestaciones y ayuda a desarrollar mayorconfanza en el cliente.
3. De igual forma, funciona con la pila de tecnología que tiene tu organización e incorpora actualizaciones en la medida que evoluciona.
4. Por último, proporcione datos en tiempo real, a fin de ofrecer una experiencia más al cliente y desarrollar una inteligencia de negocios basada en datos fuerte y efectiva.

Como iniciar y construir una estrategia de datos soportable

Las cinco fases para construir una estrategia de datos correcta que te recomendamos desarrollar hijo:

1. Piensa en los datos primero

Por eso, determina los datos propios que definen la experiencia de tus clientes y caracterizan el desempeño de tu marca.

Además, identifique qué necesita para recopilar, transformar y adaptar los datos a formatos que sean aprovechables por sus equipos.

2. Obtener una entrada anticipada

Identifica, desde el principio, las partes clave a ser incluidas en tu estrategia de datosDetermina, además, qué datos aportarán, dónde y cómo deben ser recogidos en función de sus procesos.

3. Estandariza

Fija las convenciones y estructuras de datos más apropiadas para tu empresa y sus metas de negocio.

Una ventaja de trabajar con datos propios es aprovecharlos como un activo empresarial, por lo que su colección debe garantizar la coherencia, la claridad y la posibilidad de reutilizar los datos.

4. Revisa la normativa

Diseñe y mantenga un proceso para validar los datos a fin de garantizar que sean:

• coherente.
• Preciso.
• Útil o relevante.

Consulta constantemente con las partes clave deseadas para asegurarte que integran sus estrategias de datos propios.

5. Bienes el poder de tus datos

Una vez ha identificado los agentes clave que van a participar en tu estrategia y los datos recopilados son constantes, actívalos en tus diferentes canales.

Es importante que consulte a los clientes y respete sus deseos acerca de la utilización de sus datos.

¿Quiénes usan la estrategia de datos un su favor?

Las empresas que se toman en serio una estrategia de datos propia invierte en (Tealium, 2020):

• Plataformas de datos de clientes.
• Por otra parte, tecnologías para una sólida gestión de datos del lado del servidor y del lado del cliente.
• Y, capacidades para aprendizaje automático, análisis de datos, marketing de big data y otras disrupciones técnicas que permite el uso de datos en las industrias.

A sequel, dos ejemplos de empresas que lideran sus sectores gracias al poder del big data y sus datos primarios (Barguñó, 2019).

ejemplo de estrategia de datos: Transporte de Londres (TfL)

Utilice las analíticas para comunicarse directamente con sus unidades de negocio.Además aprovecha sus datos para mejorar los servicios que presta a más de 100 millones de pasajeros del sistema metro por mes.

Gracias a una estrategia de datos propia, TfL obtiene more datos y products informes más flexibles y avanzados.Un uso adecuado de los datos se traduce en:

• Mejoras en la información.
• Más detalles.
• Nuevas visualizaciones que favorecen a los gerentes de las distintas unidades de negocio.

ejemplo de estrategia de datos: Sanitas

Este especialista en servicios de salud y bienestar de España ha construido su estrategia de datos en función de una plataforma que facilita el acceso a los datos en línea: el proyecto DOC, Data-One-Click.

Esta Evolución Permiso a Sanitas:

• Suministrar el tipo de datos que cada unidad o equipo puede necesitar.
• Determinar de dónde pueden probar los datos e integrar a la empresa en su estrategia.

Un proceso de recopilación, transformación y divulgación de datos en tiempo real y con representaciones que favorecen la consulta, la visualización y el análisis efectivo es fundamental para tu empresa estrategia de datos está cobrando mucha importancia y como proceso te permite poner el foco en tu negocio. A la vez te ofrece soluciones y servicios que benefician a la organización ya tus clientes a partir del valor de tus datos.