{"id":9106,"date":"2018-06-26T16:01:52","date_gmt":"2018-06-26T14:01:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.makingscience.com\/blog\/como-superar-los-retos-para-convertirse-en-una-data-driven-company\/"},"modified":"2018-06-26T16:01:52","modified_gmt":"2018-06-26T14:01:52","slug":"como-superar-los-retos-para-convertirse-en-una-data-driven-company","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/blog\/como-superar-los-retos-para-convertirse-en-una-data-driven-company\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo superar los retos para convertirse en una Data Driven Company"},"content":{"rendered":"
C\u00f3mo superar los retos para convertirse en una Data Driven Company<\/div>\n
Las dificultades t\u00e9cnicas no suelen ser el principal problema<\/strong> en la transformaci\u00f3n digital para llegar a ser una organizaci\u00f3n Data Driven. La mayor\u00eda de problemas t\u00e9cnicos que nos encontr\u00e1bamos hace unos a\u00f1os; Big Data, Machine Learning, atribuci\u00f3n avanzada, personalizaci\u00f3n o automatizaci\u00f3n, est\u00e1n solucionados a nivel t\u00e9cnico. Sin embargo, no en pocos casos los proyectos de transformaci\u00f3n digital fracasan. La verdadera barrera aparece en muchos casos en la resistencia al cambio<\/strong> de las diferentes estructuras dentro de las propias organizaciones. A la hora de implementar las distintas iniciativas y proyectos es importante tener en cuenta los principales riesgos y sobre todo las dificultades que en muchas ocasiones pueden suponer un quebradero de cabeza en nuestro dia a dia laboral. No pretendo enumerarlas todas, pero desde mi punto de vista y bas\u00e1ndome en la experiencia de diferentes proyectos en los que he participado, me gustar\u00eda se\u00f1alar las siguientes: – La gran complejidad y diversidad del entorno tecnol\u00f3gico.<\/strong> Con tan s\u00f3lo observar uno de los \u00faltimos marketing technology landscape<\/a> queda patente su gran n\u00famero y dificultad. – Barreras internas<\/strong> y en muchos casos el propio choque cultural dentro de la organizaci\u00f3n. – Aunque existe una mejor\u00eda en muchos casos todav\u00eda seguimos siendo organizaciones fragmentadas en silos.<\/strong> – Nueva normativa de protecci\u00f3n de datos GDPR,<\/strong> que eleva el nivel de protecci\u00f3n y seguridad en cuanto los datos. – Y por \u00faltimo, las limitaciones t\u00e9cnicas<\/strong>, como por ejemplo el aumento del n\u00famero y tipolog\u00eda de dispositivos. Los profesionales que nos dedicamos a ello, no debemos caer en el des\u00e1nimo al encontrar los m\u00faltiples inconvenientes y sobre todo no ver estas dificultades como problemas<\/strong> sino tan s\u00f3lo como circunstancias<\/strong> que atravesar para llegar a ser una empresa Data Driven.<\/div>\n
Para conseguir el \u00e9xito y que un proyecto de transformaci\u00f3n digital no se convierta en una traves\u00eda por el desierto recomiendo considerar los siguientes aspectos:<\/span> 1. Comenzar por la estrategia<\/b> Un correcto an\u00e1lisis inicial que incluya conocer la situaci\u00f3n inicial de partida de la organizaci\u00f3n con respecto a todos los Stakeholder involucrados, ser\u00e1 primordial para poder planificar correctamente cada una de las estrategias y fases del proyecto de transformaci\u00f3n, consiguiendo as\u00ed el compromiso de los distintos involucrados.\u00a0 <\/span> 2. Entender realmente nuestro negocio<\/b> Me gustar\u00eda centrar este aspecto a c\u00f3mo le afectan a los resultados tanto a corto, medio o largo plazo las diferentes interacciones que tiene una organizaci\u00f3n con sus consumidores. Hablamos de nuestras comunicaciones iniciales cuando ni siquiera somos conocidos por nuestro futuro cliente, hasta las acciones de fidelizaci\u00f3n, cross – up selling, sin olvidar las interacciones de gesti\u00f3n de incidencias o posibles problemas durante nuestra relaci\u00f3n.<\/span> 3. Aceptar que una atribuci\u00f3n perfecta es imposible<\/b> \u00a0<\/span> Justo cuando empezamos a entender un poco mejor c\u00f3mo funcionan los datos y c\u00f3mo son las diferentes interacciones con el cliente a trav\u00e9s del customer journey, solemos caer en el error de buscar la exactitud y perfecci\u00f3n del sistema. Aunque la calidad de los datos y su veracidad son primordiales, establecer como objetivo una atribuci\u00f3n perfecta, aunque s\u00f3lo sea aplicada al marketing es un enfoque err\u00f3neo. Es importante centrarse y poner el foco en<\/span> disponer una atribuci\u00f3n accionable. <\/b> 4. Necesidad de cambiar y de aprender a gestionar el cambio<\/b> La verdadera barrera la encontramos en la <\/span>resistencia al cambio<\/b> e incluso en el bloqueo que en muchos casos observamos en la propia estructura de organizaciones que se encuentran inmersas en procesos de transformaci\u00f3n digital.<\/span> Sin una gesti\u00f3n del cambio correcta<\/b> aumentamos considerablemente el riesgo de fracaso y sobre todo, haremos mucho m\u00e1s duro el proceso para las diferentes partes. <\/span> 5. Poner siempre en el centro de la estrategia al consumidor<\/b> En ocasiones nos centramos m\u00e1s en los productos o canales que en los propios consumidores y desgraciadamente la intensificaci\u00f3n en el uso de distintos dispositivos (mobile, tablet, desktop) \u00a0y los nuevos que vendr\u00e1n (voice, IOT\u2026) est\u00e1n complicando cada d\u00eda m\u00e1s la visi\u00f3n consumer centric y en la mayor\u00eda de los casos tan s\u00f3lo partes sesgadas de la realidad. <\/span> Recordar la frase <\/span>We must be Data Driven to be Consumer Centric<\/b>. S<\/span><\/i>iendo la gesti\u00f3n basada en datos el medio para llegar a ser una verdadera organizaci\u00f3n centrada en sus clientes y no el objetivo final de una gesti\u00f3n Data Driven.<\/span> 6. Alinearnos y apoyarnos a\u00fan m\u00e1s en la tecnolog\u00eda.<\/b> Como bien se\u00f1ala nuestro CEO Jos\u00e9 Antonio Mart\u00ednez Aguilar, <\/span>s\u00f3lo con tecnolog\u00eda eres capaz de \u201cvencer\u201d a la tecnolog\u00eda<\/span><\/a> y desde el Grupo Making Science<\/strong> somos muy optimistas al respecto. Los nuevos algoritmos de Machine Learning e Inteligencia Artificial que estamos comenzando a obtener llevan algunas de las dificultades tradicionales del Marketing Online a una escala inimaginable y muchos de los procesos que antes necesitaban la participaci\u00f3n y colaboraci\u00f3n de distintos equipos, as\u00ed como meses para su correcto funcionamiento podr\u00e1n ser f\u00e1cilmente automatizados, facilitando enormemente la adopci\u00f3n de esta nueva tecnolog\u00eda por parte de las empresas.<\/span><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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