¿Vas a dar un viaje largo? Es más probable que encuentre un McDonald’s que un giro a la derecha. ¿Te preguntas por qué? Hace décadas, antes de que Big Data fuera grande en nuestro mundo, un gigante de la comida rápida realizó una encuesta y descubrió que los establecimientos independientes en las curvas a la izquierda eran más rentables. Aunque la empresa no busca específicamente esta información, ha informado sus decisiones de adquisición de activos durante décadas. Ese, en pocas palabras, es el poder de una buena estrategia de datos.
Según un informe de Global Data Corporation, las organizaciones de todo el mundo han gastado 3,9 billones de dólares en proyectos de transformación digital. Es alarmante que el 70% (7 de cada 10) de estos proyectos «fracasen» debido a que no se cumplen los plazos, los presupuestos o no se obtienen los resultados deseados. En casi una década de gestión de proyectos de compromiso y cambio a gran escala, he aprendido que el factor más importante que determina el éxito (o el fracaso) es la centralidad de los datos.
o la falta de ello.
No se puede subestimar el papel de los datos a la hora de lograr proyectos exitosos de transformación digital. Eso es lo que exploraremos más a fondo en este artículo.
El primer paso para impulsar un cambio basado en datos es desarrollar una estrategia de datos sólida. Los datos son el alma simbólica de una organización.
Decisiones informadas
La información alienta a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos en lugar de confiar en la intuición o las conjeturas. Esto puede ir desde elegir las herramientas de automatización de marketing adecuadas hasta optimizar el desempeño de los ejecutivos de atención al cliente.
En uno de los compromisos con mis clientes, optamos por una plataforma de automatización de marketing que admita emoji y GIF por correo electrónico y SMS. Porque el cliente estaba planeando lanzar una aplicación de pago dirigida a la Generación Z, ¡quién respondería mejor a una comunicación increíble!
Centro de Atención al Cliente
Sólo se puede lograr una comprensión más profunda de las necesidades y comportamientos de los clientes a través de datos, tanto cualitativos como cuantitativos. Estos conocimientos basados en datos permiten la creación de experiencias personalizadas y estrategias comerciales específicas en todos los ámbitos. ¿Los beneficios? Satisfacción y lealtad del cliente, así como mejores resultados y resultados.
Considere diseñar una plataforma digital para vender préstamos hipotecarios en India. Las necesidades de los clientes difieren significativamente entre los prestatarios de las ciudades metropolitanas y las ciudades de nivel 2. Sólo una investigación exhaustiva para comprender las necesidades de los diferentes segmentos de clientes puede conducir a un diseño de plataforma eficaz.
Optimización de procesos
El análisis de datos puede identificar ineficiencias y cuellos de botella en los procesos existentes. Al utilizar información valiosa, las empresas pueden optimizar las operaciones, reducir costos y mejorar la eficiencia general.
Uno de los mejores ejemplos es el antiguo sistema IVR, que está diseñado para reducir los tiempos de espera y la confusión de las personas que llaman a la línea de ayuda. La siguiente evolución, por supuesto, hizo que el sistema de marcación fuera aún más robusto al permitirle realizar llamadas automáticas. Sin los datos de respaldo para presentar argumentos comerciales sólidos, estas innovaciones podrían haber llevado mucho más tiempo.
La reducción de riesgos
Este puede ser el beneficio del que menos se habla de tener una base de datos sólida. La información ayuda a identificar los riesgos potenciales asociados con el proyecto de transformación. Al abordar proactivamente estos riesgos, las organizaciones pueden minimizar las interrupciones y garantizar una transición sin problemas.
Mantener los plazos y los presupuestos: este es el santo grial de un programa de transformación digital exitoso. La única manera de mantener bajo control los presupuestos y los plazos es monitorizándolos constantemente. Y cualquier aviso o predicción de deslizamiento antes de que suceda. Cuando se trata de evitar los riesgos de una estrategia de datos subóptima, ¡simplemente no es suficiente!
Si bien todo lo anterior es cierto, tener una estrategia de datos sólida para recopilar y aprovechar un microenfoque no se traduce en proyectos de transformación exitosos.
Para que la estrategia de datos sea efectiva es necesario incluirla durante todo el ciclo de vida del proyecto de transformación digital.
A continuación se muestra un desglose de cómo se pueden utilizar los datos de forma eficaz en las etapas de los proyectos de transformación digital.
1. Etapa previa a la implementación
Meta: Visión de transformación y establecimiento de objetivos.
La respuesta al «por qué».
Antes de profundizar en la lista de datos, los líderes y equipos deben definir claramente sus objetivos generales de transformación digital. ¿Qué problemas estás intentando resolver? ¿Qué oportunidades estás buscando aprovechar? Alinear los objetivos comerciales con una medición North Star y una estrategia de datos basada en PI garantiza un enfoque enfocado e impactante..
Identificar las necesidades de datos
Se necesita la debida diligencia para determinar qué información se necesita para lograr los objetivos del proyecto. Esto puede incluir datos de clientes, datos operativos, tendencias del mercado o una combinación de los tres.
Establecer un marco de gestión de datos
Tener datos limpios, evaluados y auditados es un buen punto de partida. Esto sólo puede lograrse garantizando la calidad, la seguridad y la accesibilidad de los datos. Nunca se insistirá lo suficiente en la importancia de disponer de información limpia e imparcial. Incluso los sesgos pequeños o inconscientes en los datos pueden tener un impacto significativo a alto nivel. Por ejemplo, Netflix India en sus inicios logró picos de visualización en su aplicación/sitio web durante las horas pico de oficina, pero solo entre semana. Muchos de sus suscriptores consumieron el contenido en su camino hacia y desde el trabajo. Pero sólo entre semana. Esta minuciosa información les ha ayudado mucho a formular su sistema de asesoramiento.
Por lo tanto, es fundamental contar con un marco de gobernanza sólido que defina claramente la propiedad de los datos, el control de acceso y las prácticas de recopilación de datos.
Consejos profesionales
Realizar talleres con partes interesadas clave para comprender sus necesidades y desafíos de información. Tener un enfoque láser en objetivos transformacionales ayuda
Realizar un inventario de datos para comprender los tipos y formatos de datos actualmente disponibles e identificar las lagunas, si las hubiera.
Desarrollar un diccionario de datos para definir el significado y la estructura de todos los puntos de datos relevantes. Tener referencias claras y una lógica de cálculo para los puntos de datos generados (especialmente los KPI críticos) es el sueño de los líderes gubernamentales ideológicos y los patrocinadores de proyectos.
2. Nivel de implementación
Meta: Creación de canales sólidos de adquisición e integración de datos
Recopilación de datos
La implementación de métodos sólidos de recopilación de datos garantiza la precisión y la integridad de los datos en las primeras etapas del ciclo de implementación. Esto puede implicar ingresar datos de una variedad de fuentes, incluidos sistemas internos, interacciones con clientes y bases de datos externas. La racionalización de los flujos de trabajo ayuda a reducir la información innecesaria y el «ruido»
Creando una única fuente de verdad
Romper los «silos de datos» mediante la integración de información de diferentes fuentes en una plataforma central tendrá un impacto adicional en la velocidad y el éxito final de los programas. Singularity ayuda a analizar datos rápidamente y tomar decisiones rápidas, no solo una descripción general del programa.
Mantener la integridad y calidad de los datos
La aplicación de controles de calidad de los datos para identificar y corregir errores en los datos garantiza que los conocimientos obtenidos a partir de los datos sean confiables y procesables. Aunque estos controles son obligatorios al introducir datos, se requieren auditorías ocasionales de los datos procesados.
Consejos profesionales
Invierta en herramientas y tecnologías de recopilación de datos que automaticen la recopilación de datos y reduzcan los errores manuales.
Estandarice los formatos de datos en toda la organización para garantizar una integración y un análisis perfectos. Encontrar una manera de abordar los datos de calidad no estructurados es clave.
Implementar procedimientos de limpieza de datos para identificar y corregir datos inexactos o incompletos. Se debe tener cuidado para evitar un ajuste excesivo y/o una corrección excesiva.
3. Etapa posterior a la implementación
Meta: Analizar datos y generar insights
Usando plataformas de análisis
Usar herramientas y técnicas de análisis de datos para extraer información valiosa de los datos recopilados. Esto puede incluir herramientas de inteligencia empresarial (BI), almacenes de datos y algoritmos de aprendizaje automático.
Creando ideas prácticas
Los ‘conocimientos prácticos’ son el santo grial oculto para cualquier esfuerzo relacionado con datos. Los líderes y patrocinadores preguntan «¿Y qué?» Deben alentar y presionar a los equipos para que generen ideas que respondan a esa pregunta. Preguntas.
Ver información
Un informe de Forrester señala que las organizaciones suelen utilizar sólo el 12 por ciento de los datos que recopilan. Y esa es a menudo la causa de una mala visión. Presentar información valiosa en un formato claro y conciso atrae la atención y fomenta decisiones rápidas.
Consejos profesionales
Desarrolle una hoja de ruta de análisis de datos que se alinee con los objetivos comerciales generales del cambio. Invertir en capacitación en liderazgo, así como en bases para los empleados, sobre cómo interpretar y utilizar los conocimientos de los datos.
Crear una cultura de toma de decisiones informada en la que todos los niveles de la organización dependan de los datos para tomar decisiones informadas. Los informes superpuestos y de arriba hacia abajo con el sombreado adecuado son el estado ideal.
4. Mejora continua
Meta: Medición y corrección de rumbo.
Proceso de seguimiento
El seguimiento de los KPI del programa en comparación con los puntos de referencia y las medidas de rendimiento y los informes periódicos ayudan a medir el retorno de la inversión y calcular los beneficios acumulados.
Una aproximación a la adaptación y el refinamiento
Evaluar y refinar periódicamente los datos de un programa de transformación completado puede ayudar a las organizaciones a ajustar sus estrategias y sacar más provecho de su inversión.
En conclusión, a medida que se invierten importantes recursos en proyectos de transformación digital, un enfoque basado en datos es clave para desbloquear su verdadero potencial. Al implementar una estrategia de datos integral a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto, las organizaciones pueden tomar decisiones informadas, centrarse en el cliente, mejorar los procesos y mitigar los riesgos. Esto garantiza una transición fluida y libera el poder de la transformación de datos para lograr el éxito a largo plazo.
Nota: Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor y no las del GoogleSeo.
