En buena hora, el desafío que tienen la mayoría de las empresas, es orientarse plenamente hacia una estrategia centrada en el consumidor. No como un manifiesto verbal sino como una realidad.

Planteado el desafío, la siguiente pregunta es cómo hacerlo. Descontando que la decisión es respaldada por la dirección de la empresa, es necesario encontrar los espacios en los que los consumidores sean interpretados como un todo más que como sujetos que compran una u otra marca de una categoría de producto.

Si hay algo que caracteriza a la sociedad moderna es la disponibilidad de datos. Si hoy llamamos a un call center, mañana entramos a una página web y pasado compramos en un sitio de e-commerce, todo eso queda registrado. Para aprovecharlos aparecen las promesas edénicas de la tecnología y la transformación digital, que son tan maravillosas como arduas de entender e incorporar.

Todo esto dibuja un péndulo que se balancea entre lo automático y fácil a lo abrumador que resulta sin un plan y gente trabajando para poder abordar, procesar, e interpretar los datos de modo de transformarlos en información.

Sintetizando, centrarse en el consumidor es una buena decisión. Para hacer un buen análisis y seguimiento de esa gestión existen las fuentes de datos y la tecnología que la respalda. Lo que sigue es llevar adelante el trabajo con gente experta que trabaje codo a codo en el proceso, ayudándonos a generar inteligencia y lograr el mejor aprovechamiento de ese enorme recurso.

A partir de nuestra experiencia con variados clientes, ésta es una guía simple y resumida de los pasos que hay que seguir:

1.Entender para qué se van a usar los datos
Nuestros clientes pueden acceder a cientos de miles de datos que, supuestamente, son la panacea. Pero lo van a ser únicamente si se diseña una estructura que permita cumplir con objetivos concretos. ¿Se van a usar para entender el comportamiento de los consumidores? ¿Para hacerles preguntas rápidas sobre temas ad-hoc? ¿Para segmentar la comunicación? Ese análisis, sea interno o consultivo, es inevitable y es la base del diseño de la estructura de alojamiento de los datos.

2.Elegir las fuentes de datos adecuadas y diseñar la estructura de datos
¿Cuáles son las fuentes de datos que sirven? Existen un montón, pero a los efectos del uso que se les va a dar, ¿son más relevantes los datos transaccionales o los de las redes sociales? ¿Los de la gente que llama al call-center o los que ingresan a la página web? Una vez definidas las fuentes, hay que diseñar una estructura que los aloje, previendo las consultas que serán requeridas en el futuro.

3.Elección de una plataforma de visualización y análisis de datos
Hay algunos conceptos que, al ponerse de moda, son tan bastardeados que terminan confundiendo. Una cosa es la visualización y otra es el análisis de datos. Cuando hablamos de dashboard (¡y vaya si hemos escuchado esa palabra!) estamos hablando de la visualización de datos con un formato determinado.

Una vez configurado, todo lo atractivo que queramos, el dashboard nos va a seguir mostrando esas mismas variables actualizadas conforme al paso del tiempo.

Otra cosa es una plataforma de datos relacional, o cubo. En ese caso, disponemos de todas las variables y, en el momento, decidimos si queremos ver una o si queremos hacer un cruce de múltiples variables o lo que sea. Y elegimos como visualizarlas en ese momento. También podemos explotar algunas variables hacia adentro y realizar un montón de análisis puntuales.

En términos generales, el Dashboard se usa sobre todo cuando uno ya sabe qué va a querer ver de manera evolutiva, mientras que el Cubo nos va a permitir hacer análisis de una manera más profunda e incluso agregando datos de nuevas fuentes (por ejemplo, datos de una encuesta con datos transaccionales).

4.Configuración de la plataforma
Acá se deben hacer las configuraciones necesarias para ver lo que queremos ver y de la manera en que nos resulta mejor verlo. Por ejemplo con qué gráficos o tablas queremos representar los datos, si queremos incluir cruces de variables y filtros, ponerlo bonito para que a nosotros y a nuestros colegas nos dé ganas de ingresar a ver los datos cada día, etc. Es un trabajo que puede llevar entre uno y dos meses, según la complejidad de los datos (¡y por supuesto del nivel de obsesión de las partes!).

5.Conexión de las fuentes de datos con la plataforma
El siguiente paso es conectar todas las fuentes de datos y para eso se deben tomar algunas decisiones. Por ejemplo, podríamos trabajar de forma manual (por ejemplo el cliente envía cada semana los datos del call center) o bien generar un protocolo para el call center en el cual los operadores hacen determinadas preguntas a los llamantes y los datos se cargan en un sistema conectado con la plataforma centralizada de datos. Entre un extremo 100% manual y otro 100% automatizado, hay diferentes combinaciones.

6.Trabajo de análisis
Un buen equipo de analistas es clave para poder aprovechar al máximo el trabajo que implica la construcción de un sistema integrado de datos multi-canal. Dado que se trata de fuentes conectadas de manera permanente, el análisis también es continuo. Los analistas deben estar incluidos desde el mismo momento en que arranca el proyecto, ya que son fundamentales en la etapa de planificación, diseño y construcción o selección de las herramientas de visualización y análisis.

7.Acción
Es el último propósito de la estrategia. Ya tenemos los datos conectados e integrados, una estructura que nos permite visualizarlos y analizarlos, y todo esto sirve para poder accionar. ¿De qué forma? Por ejemplo, enviando comunicación segmentada, o invitando a un evento sólo a un grupo de clientes determinados, o construyendo una comunidad con determinados segmentos de clientes. Sea para seguir obteniendo información, para vender o para comunicar, ya hemos construido la estructura que nos permitirá hacerlo de manera más eficiente.

Como se mencionaba antes, este documento está elaborado en base a la experiencia concreta con clientes muy importantes. Y lo que podemos asegurar es que, abordar este trabajo, genera resultados auspiciosos para el negocio desde casi cualquier punto de vista que se utilice para su evaluación. Porque permite: