Dunnhumby afirma que si bien todos hemos escuchado las alucinantes estadísticas de la industria acerca de la generación de Big-Data: ‘2.5 trillones de bytes por día’, ‘más datos creados en los últimos 2 años, que en el resto de la historia combinada’, ‘1.7 megabytes de nueva información creada por segundo por cada humano en el planeta’;  es una oportunidad muy emocionante, pero retadora, debido a que hay una gran cantidad de compañías que no están preparadas para acoger y beneficiarse de las grandes oportunidades que podrían identificar para su negocio, basados en esos nuevos datos.

De acuerdo a Sebastián Duque, director de dunnhumby para Middle Americas Region, lo que la mayoría no logra entender es que ‘data no necesariamente significa conocimiento’. Data – por si sola- no es útil para el negocio. Deben contar con la capacidad para extraer insights y mecanismos de activación que permitan usarlos en favor del cliente.

Todos los negocios que se quieran beneficiar de esta revolución(#Datarevolution), necesitan una sólida estrategia de datos que guie su viaje a través de los mismos en favor del cliente y su negocio.

Para ello, es necesario que cada negocio comience con un diagnóstico detallado de sus capacidades alrededor de los datos, que identifique brechas y oportunidades, que cubra el tema desde diferentes ángulos acerca de la forma en que deben ser considerados para ayudar a entregar experiencias alineadas con las necesidades de sus clientes y la generación de valor de su negocio.

Para asegurar que su negocio está preparado para sacar el mayor provecho de la economía de los datos, Duque recomienda abordarlo con un framework de 6 pasos:

1. Datos alineados a la estrategia de negocio: entender como la estrategia de negocio define prioridades para elroadmap de datos y tecnología, permitiendo entrega y medición de sus principales objetivos de negocio.
2. Data de cliente conectada: revisar qué data de cliente tiene la compañía en cada uno de lostouchpoints: tales como sus necesidades, cómo se comportan, cómo pagan, y qué dicen acerca de su experiencia y sus productos o Servicios a través de diferentes canales. Y muy importante, cómo se pueden conectar esos datos desde un punto de vista técnico, pero también legal.
3. Gobierno de datos: identificar y aclarar las políticas y los procesos para el manejo de los datos, manejar los riesgos desde el ángulo legal, de seguridad de los datos, y desde la confianza de su cliente. Generando un esquema de tratamiento de los datos y la educación para hacer que el negocio siga dichos principios y garantice un ecosistema confiable alrededor de sus datos.
4. Arquitectura de los datos: documentar las diferentes fuentes de datos a lo largo y ancho del negocio para identificar cómo es dicha data manejada, con qué tecnologías, los flujos de datos a través de los diferentes sistemas, qué tan frecuente se actualizan estos datos, y cómo permiten estos datos mejores aplicaciones para la toma de decisiones de negocios.
5. Talento, equipos y formas de trabajo: evaluar y medir las capacidades de los equipos, el nivel de estas capacidades en los diferentes roles, y la estructura de soporte dentro de los equipos y a través del negocio para entender la forma como se colabora en la organización alrededor de los datos y en pro de la visión estratégica del negocio.
6. Monetización de datos: descubrir el valor potencial que encierran los datos que genera la operación del negocio (Por ejemplo, segmentaciones, evaluación de campanas de marketing, etc.) y nuevas fuentes de datos, e identificar potenciales audiencias, tecnología y vehículos de comunicación que permitan monetizar el valor de los datos.

“El modelo construido de esta manera lograr un circulo virtuoso en favor el cliente, pero que además presenta unos beneficios colaterales muy potentes para el data-owner y sus partners. Estos se ven representados en la capacidad de generar una plataforma de conocimiento de cliente al igual que de vehículos de activación que se autoalimenta y beneficia a los Clientes, el Negocio y Socios Estratégicos”, finalizó Duque.

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