Data driven: qué es, importancia y cómo implementar este enfoque

¿Qué tan grande es la base de datos de tu empresa? Desde el momento en que alguien se interesa en tu producto o servicio y mucho después de la compra, estás recopilando datos. Por ello, requieres un enfoque data driven.

Más allá de contar con muchos, la calidad de tus datos es lo más importante de todo.

Entonces podrás tomar decisiones más informadas, tales como adaptar tu negocio para que coincida con la demanda de los consumidores, ofrecer las mejores experiencias al cliente, introducir nuevos productos o personalizar el contenido de marketing.

La clave está en la gestión adecuada de los datos para que estos sirvan ante diferentes objetivos dentro de una empresa. Para esta labor es importante que uses dashboards de indicadores clave de desempeño.

Los sistemas integrados y las soluciones de sincronización te permiten tener la información adecuada y disponible en la herramienta idónea, en el momento preciso. Solo entonces podrás tener una visión clara y completa de tus clientes. Esto te permite utilizar los datos para vislumbrar el mejor camino a seguir, en lugar de tomar decisiones basadas únicamente en la intuición o la experiencia pasada.

Además, la sincronización de datos acerca a tus diferentes equipos y alinea la visión del cliente. Al tener tus herramientas integradas, también puedes aprovechar algo muy valioso para todas las empresas: el tiempo.

Beneficios del enfoque data driven

Al final, los datos son conocimiento y a través de este todos los procesos se facilitan, debido a que hay visibilidad de un panorama más certero que se puede controlar, mejorar y replicar. Cuanto más sabes de un mercado, de tu audiencia, del recorrido del cliente, mayores probabilidades tienes de conectar eficientemente con ellos, de adaptarte y destacar frente a tus competidores. 

Una investigación de Capgemini indica que los data masters logran reducir la tasa de abandono de clientes en un 22 %. Además, los organismos consiguen ventajas como:

• Obtener datos más precisos
• Orientar las acciones
• Lograr procesos más eficientes
• Identificar mejores oportunidades de negocio
• Dar un viraje más sencillo al rumbo de la empresa
• Tener departamentos o áreas más cohesionados
• Mayor alcance de las acciones
• Integrar los procesos
• Mejorar la toma de decisiones
• Tener un control óptimo de los presupuestos
• Minimizar los factores de riesgo
• Aplicar enfoques proactivos
• Contar con una mayor visibilidad
• Tener mejores estrategias y campañas

Ejemplos de data driven en una empresa

1. Data driven decision making 

Se trata de la toma de decisiones basada en datos; por ejemplo, imagina una empresa de comercio electrónico que observa que la tasa de abandono del carrito de compras es alta en su sitio web. Mediante el análisis de datos, identifica que el proceso de pago es complicado y largo. Decide simplificar el proceso de pago en función de estos datos, lo que resulta en una disminución significativa en la tasa de abandono y un aumento en las conversiones.

2. Data driven design 

Este es el diseño basado en datos. Piensa en una compañía de desarrollo de aplicaciones móviles que recopila datos sobre cómo los usuarios interactúan con su aplicación. Utiliza estos datos para realizar cambios en la interfaz de usuario como al reorganizar los elementos de navegación y ajustar el diseño de las pantallas, con el objetivo de mejorar la usabilidad y retención de usuarios.

3. Data driven marketing 

En este caso es el marketing basado en datos, por ejemplo, una tienda minorista que utiliza datos de clientes para personalizar sus campañas de correo electrónico. Segmenta a los clientes en función de su historial de compras y preferencias, enviando ofertas y recomendaciones específicas a cada grupo. Esto aumenta la tasa de apertura y la conversión de sus correos electrónicos.

4. Data driven strategy 

Se refiere a la estrategia basada en datos, por ejemplo, un fabricante de calzado que analiza los datos de ventas y costos durante los últimos años. Descubre que ciertos productos son menos rentables que otros debido a costos de producción más altos. Con base en estos datos, ajusta su estrategia para centrarse en productos más rentables y reducir la producción de los que no lo son.

5. Data driven culture 

Aquí se habla de la cultura basada en datos, por ejemplo, una empresa de tecnología que promueve una cultura basada en datos al proporcionar a todos los colaboradores acceso a dashboards de datos en tiempo real. Los empleados pueden consultar los datos relevantes para sus funciones y tomar decisiones informadas en lugar de depender de suposiciones.

6. Data driven analytics 

La analítica basada en datos la podemos ver en las redes sociales que utiliza análisis de datos avanzados para comprender el comportamiento de los usuarios en su plataforma. Identifican patrones de uso y tendencias, lo que les permite ajustar su algoritmo de recomendación de contenido para aumentar la retención de usuarios y el compromiso.

Principales obstáculos de la gestión de datos

Examinemos los dos obstáculos más importantes de la gestión de datos y cómo utilizar la tecnología para superarlos, de modo que puedas tomar decisiones basadas en datos.

1. La abrumadora cantidad de datos de diferentes fuentes

Tu equipo de marketing necesita al menos una herramienta para la generación de leads, el marketing por correo electrónico y la automatización. Mientras tanto, tu equipo de ventas utiliza un CRM y tu equipo de contabilidad administra tus finanzas con otra pieza de software. Luego están las aplicaciones para operaciones comerciales fluidas como Outlook o GSuite, tu tienda de comercio electrónico, plataformas de encuestas y telefonía.

Todas estas aplicaciones contienen datos relevantes de leads, prospectos y clientes a partir de las interacciones con ellos en diferentes etapas de su recorrido.

Cuando eliges aplicaciones para SaaS, puedes optar por soluciones todo en uno con la finalidad de reducir la complejidad y conectar varias fuentes de datos para ofrecer un alcance más amplio de datos de clientes. Por ejemplo, con CRM Inteligente de HubSpot te haces cargo de la generación, captura, calificación y nutrición de leads durante todo el recorrido del comprador.

Existen sistemas o centros integrados para otras áreas de tu negocio: ventas, finanzas o comercio electrónico. Pero a medida que tu compañía crece es probable que adoptes más herramientas para agregar funcionalidad y manejar puntos de contacto adicionales con el cliente.

Estas herramientas tienen su propia forma de almacenar datos y el problema es que la mayoría de ellas no están realmente «hablando entre sí». La falta de comunicación entre aplicaciones conduce a un importante desafío de gestión de datos para empresas de todos los tamaños: los silos de datos.

2. Silos de datos

Los software en la nube han facilitado muchas cosas a las empresas: puedes trabajar en cualquier lugar, mantenerte actualizado en todos los dispositivos y no depender de las actualizaciones de hardware. Pero incluso cuando utilizas aplicaciones basadas en la nube de tu empresa, la mayoría de ellas no están integradas de forma nativa.

Como resultado: dentro de estas aplicaciones se aíslan pequeños fragmentos de datos de clientes. Cuando eso sucede, tienes un problema de silos de datos.

Los silos de datos pueden ser fatales para algunas empresas. Hacen imposible tener una vista de 360 ​​grados de tus clientes. Dado que cada uno de tus equipos está mirando su propio subconjunto particular de datos, las decisiones rara vez estarán alineadas y definitivamente no estarán impulsadas por los datos que son importantes para todos.

Aun cuando existe una buena comunicación entre los equipos, compartir datos de calidad tiene sus desafíos estructurales.

El 61 % de los especialistas en marketing B2B envían todos los leads directamente a ventas; sin embargo, solo el 27 % de esos leads están calificados. Muchos equipos de ventas gastan tiempo accidentalmente en leads que sus colegas de marketing ya han identificado como fríos.

Cuando las integraciones nativas no están disponibles, la mejor manera de tener los datos correctos en las herramientas adecuadas es a través de servicios de integración de terceros.

Cómo implementar un enfoque data driven en mi empresa 

Identifica los cambios que buscas

Comienza por identificar claramente qué objetivos deseas lograr. Esto podría incluir mejorar la toma de decisiones, aumentar la eficiencia operativa, conocer mejor a tus clientes o impulsar el crecimiento de la empresa.

Por ejemplo, si tienes una tienda de comercio electrónico, tu objetivo podría definirse como «aumentar las conversiones en el sitio web». Entonces debes utilizar datos para comprender por qué los visitantes abandonan el proceso de compra y luego tomar medidas para mejorarlo.

Impulsa una cultura de datos

Es importante fomentar una cultura centrada en los datos, en la que se reconozca lo valioso de usarlos para la organización. Capacita a los integrantes de tu empresa sobre la importancia de los datos y cómo pueden emplearlos en su trabajo cotidiano. Anima a tu equipo a tomar decisiones así en lugar de simplemente confiar en la intuición.

Podrías realizar talleres de formación en análisis de datos para tu equipo y alentar a los colaboradores a compartir ideas durante las reuniones. Reconoce y premia su colaboración para mejorar el rendimiento de la empresa.

Procura una adecuada infraestructura de datos

Asegúrate de tener la infraestructura adecuada para recopilar, almacenar y procesar datos. Esto incluye la implementación de sistemas de gestión de datos, bases, herramientas de análisis y seguridad.

Es recomendable que uses un sistema de gestión de bases de datos robusto, flexible y escalable que permita almacenar y acceder a grandes cantidades de información de clientes. 

Al mismo tiempo, determina cuáles datos son relevantes para tu empresa y establece fuentes de recopilación de datos como sistemas CRM, registros de ventas, redes sociales, encuestas y otros. Asegúrate de que los datos se recopilen de manera ética y cumplan con las regulaciones de privacidad correspondientes.

Cuida la limpieza y calidad de datos

La calidad es esencial, así que deberás implementar procesos para limpiar datos y mantener la calidad de estos. También incluye la estandarización, la eliminación de duplicados y la corrección de errores.

También considera llevar a cabo algunos procesos de validación en los formularios de registro en línea para asegurarte de que los clientes proporcionen información precisa.

Analiza los datos

Utiliza herramientas de análisis de datos para extraer información valiosa, incluyendo técnicas de análisis estadístico, aprendizaje automático y visualización de datos. Será importante que contrates o capacites a analistas de datos en la compañía. Por ejemplo, te ayudarán a realizar un análisis de datos para identificar patrones en el comportamiento de compra de los clientes. 

Promueve el enfoque

Promueve la toma de decisiones basada en datos en todos los niveles de la empresa. Proporciona a los trabajadores acceso a información relevante y estimula la colaboración interdepartamental para aprovechar los conocimientos derivados.

Es recomendables que uses paneles de control de datos personalizados para que los gerentes tengan acceso a métricas clave en tiempo real.

Asimismo, emplea los datos para automatizar procesos y tomar decisiones en tiempo real, cuando sea posible. Esto puede incluir la automatización de marketing, la gestión de inventario y la atención al cliente. Además, establece indicadores para evaluar el éxito de tu enfoque data driven. Realiza un seguimiento de los resultados a lo largo del tiempo y ajusta tu estrategia según sea necesario.

Utiliza HubSpot para la incorporación de data driven

Cuando tienes datos aislados en diferentes aplicaciones, la operación de tu empresa resulta afectada, ya que es más difícil alinear los esfuerzos de marketing y ventas, lo cual es esencial para que los dueños de negocios tomen decisiones informadas que hagan crecer el negocio.

La sincronización de datos es básica para facilitar esa alineación entre marketing y ventas. Gracias a esta se obtendrá lo siguiente:

• Leads de marketing adecuados y sus datos de calificación en el CRM.
• La disponibilidad en la herramienta de marketing de los atributos correctos del cliente, recopilados por el CRM.

Examinemos una forma eficaz de sincronizar software como Autopilot con el CRM de HubSpot.

Cada vez que un lead se relaciona con tu contenido de marketing como al completar un formulario de registro o descargar un libro electrónico, tus especialistas en marketing recopilan información que te ayuda a saber un poco más sobre cada lead y esto te permite calificarlos.

Después de identificar un lead listo para la venta, debes actuar con rapidez para optimizar tus posibilidades de conversión. Entonces, entregas fácilmente este lead a la persona adecuada dentro de tu equipo de ventas para que realice un seguimiento activo y ayude a convertirlo en un cliente.

En esta sincronización, si un contacto está en Autopilot con un cierto estado de lead, se sincronizará de dos formas con HubSpot, donde el estado también se actualiza.

Cuáles empresas son data driven

1. Shopify

La empresa utiliza datos para ayudar a sus clientes a tomar decisiones informadas sobre la gestión de inventario, la personalización de la experiencia de compra y la optimización de sus sitios web. Además, Shopify también emplea datos para mejorar sus propias características y funcionalidades, lo que permite a los negocios vender de manera más eficiente en línea.

Su Vicepresidente de Data Science Ella Hilal lo explica a fondo en esta charla (disponible en inglés):

Video de DataCamp

2. Amazon

Amazon es uno de los principales ejemplos de una empresa data driven, ya que utiliza datos para personalizar recomendaciones de productos, gestionar su cadena de suministro de manera eficiente y tomar decisiones estratégicas en áreas como la expansión de productos y servicios.

Video de Amazon Web Services

3. Tesla

Esta compañía destaca por su enfoque basado en datos en la fabricación de vehículos eléctricos, al utilizar datos de sensores en tiempo real en sus vehículos, con el fin de mejorar la autonomía, la seguridad y la experiencia del conductor. También utiliza análisis de datos para tomar decisiones sobre actualizaciones de software y nuevas características.

Video de Tesla

Como ves, el enfoque data driven es de vital importancia en el mundo de los negocios debido a su capacidad para impulsar la toma de decisiones informadas y estratégicas.