¿Nunca le ha sucedido que cuando llama a una compañía de la que es cliente el teleoperador le pide todos sus datos habidos y por haber? Y lo que es peor, ¿que cada vez que le transfiere a otra persona de otro departamento, a veces hasta en cinco ocasiones en una misma llamada, debe repetir esos mismos datos? ¿A que es frustrante? Seguramente a todos nos ronda por la cabeza lo mismo: si soy cliente y, por tanto, tienen todos mis datos ¿por qué me los piden una y otra vez cuando ya han comprobado mi identidad? Resulta cuando menos curioso que en un mundo donde el uso intensivo del big data se ha convertido en el mantra de toda compañía que se precie, se repitan estas situaciones tan a menudo.
Pero pongamos un poco de data a esta paradoja del big data para que nos resulte aún más sorprendente. Si según un reciente estudio elaborado por Capgemini las compañías que se apoyan en el uso de datos para la toma de decisiones obtienen un 22% más de rentabilidad, sus empleados generan un 70% más de ingresos y la satisfacción de sus clientes aumenta un 19%, ¿por qué tan solo un 30% de las empresas españolas usan el data?
¿Cuáles son las causas? He aquí tres posibles respuestas:
- El síndrome del «llanero solitario»: con demasiada frecuencia el experto en data, si lo hay, es un héroe solitario que no siempre cuenta con el respaldo de toda la plantilla. A pesar de ser una pieza fundamental en la tan cacareada transformación digital, si no se le dota de los recursos necesarios y, sobre todo, no cuenta con el apoyo de toda la organización, su tarea será misión imposible. Resulta chocante que muchas compañías dediquen ingentes recursos en adquirir licencias de plataformas y no inviertan lo suficiente para formar a sus equipos en cómo sacarles el máximo partido.
- El síndrome de los «vasos incomunicantes»: un uso intensivo e inteligente del data siempre lleva implícita una rotura de silos dentro de la compañía. Data equivale a transversalidad, integración y colaboración entre personas y departamentos. Y no siempre es fácil derribar los muros porque algunas personas malinterpretan que compartir sus datos significa perder cuota de poder cuando resulta ser todo lo contrario.
- El síndrome del «paleolítico cibernético»: la mayoría de las empresas no saben qué hacer con tanto dato. Capturan más data de la que son capaces de analizar porque disponen de herramientas cada vez más sofisticadas. Sin embargo el tratamiento y procesamiento para la toma de decisiones sigue siendo muy deficiente. En otras palabras, son recolectoras de datos del siglo XXI pero cazadoras del Paleolítico.
Si como hemos visto resulta complejo cómo gestionar internamente el data, ya que requiere de una estructura organizativa y de una cultura plenamente renovadas, no lo es menos cómo obtenerlo. Ante un entorno tan desafiante como este, que se agravará en breve con la eliminación de las cookies de terceros, ahí van tres recomendaciones para que cada compañía pueda recolectar su propio data (First Party Data):
- Entrar en modo Quid pro quo. Crear un intercambio de valor justo con sus clientes y potenciales clientes. Ellos darán sus datos cuando perciban que reciben algún valor a cambio. Puede ser un contenido, producto, servicio, oferta, aplicación, asistencia, …
- Impulsar el círculo virtuoso del data. Los datos deben usarse de forma responsable y transparente para ir construyendo con el tiempo fidelidad y confianza. Se trata de un círculo virtuoso con la siguiente secuencia: cuantos más datos se obtengan de las personas con más detalle se las conoce, lo que a su vez permite crear mejores experiencias de usuario que desembocan en un mayor vínculo con la marca.
- Pensar en Pull y no sólo en Push. Salir a captar data mediante inversión en publicidad en medios (estrategia Push) es vital, pero no lo es menos dejar miguitas para que se acerquen y compartan sus datos de forma proactiva mediante un enfoque Pull. En otras palabras, es tan importante salir a cazar data como poner un buen anzuelo para pescarla.
En definitiva, si menos del 5% de las empresas de todo el mundo utilizan la ciencia de los datos para obtener una ventaja competitiva —como señalan analistas tan relevantes como Thomas C. Redman, presidente de Data Quality Solutions o Thomas H. Davenport, profesor de Babson College y del MIT— ¿no será en realidad que estamos todavía en modo Fat y no Big? Es decir, tenemos la suficiente tecnología como para empacharnos de datos, pero luego no los convertimos en músculo activo sino en grasa inerte.
