Por Alex Aparecido

Las empresas de todo el mundo se enfrentan a un reto común: analizar los datos. Con una enorme variedad de información generada por diversas fuentes, en medio de un escenario de mercado cada vez más competitivo y en constante cambio, unificarla y armonizarla nunca ha sido tan importante para el éxito empresarial y la adopción de la Inteligencia Artificial (IA).

En este sentido, la Analítica de Datos desempeña un papel fundamental en la transformación de la información bruta en conocimientos procesables, permitiendo a las empresas de todos los sectores desarrollar soluciones sólidas y eficaces. Sin embargo, es esencial vigilar las tendencias para optimizar los beneficios con un análisis asertivo de los datos.

Para que te hagas una idea, según Gartner, el 61% de las empresas se están viendo obligadas a evolucionar o replantearse su modelo operativo de Datos y Análisis (D&A) debido al impacto de las tecnologías disruptivas de IA. Ante este panorama, una alternativa es explotar estratégicamente los datos de los sistemas CRM (Gestión de las Relaciones con los Clientes) y otros sistemas heredados, así como los externos a CRM, para impulsar el rendimiento de la organización.

El camino hacia una gestión eficaz

Antes de profundizar en las tecnologías de análisis dentro y fuera del CRM, es importante destacar que todo empieza con el desarrollo de una estrategia de datos. Su objetivo es comprender qué información es relevante para apoyar el proceso de toma de decisiones de la organización, así como la forma en que estos datos pueden transformarse en conocimiento para dirigir estrategias asertivas en distintas áreas de la empresa.

Para las empresas menos maduras, el viaje comienza con la estructuración de los datos para garantizar que todo lo relevante se captura de forma coherente y se almacena de forma organizada. Otras empresas, más avanzadas tecnológicamente, ya disponen de una base estructurada, pero a menudo se enfrentan al reto de cómo tratar tal cantidad de información para extraer los mejores conocimientos.

En este caso, primero tienes que fijarte en la limpieza y calidad de los datos, que, si son inexactos o están duplicados, pueden dar lugar a análisis erróneos. Las herramientas avanzadas pueden automatizar gran parte de este proceso. Conceptos arquitectónicos como Data Lakehouse o Datamesh, por ejemplo, garantizan un entorno gestionado, dejando la única fuente de verdad en la base, con datos completos y certificados. Esto reduce el tiempo que se tarda en procesar la información, lo que permite a los empleados reducir su esfuerzo operativo y centrarse en actividades más estratégicas.

La parte final de este viaje es el análisis mediante informes detallados, un proceso que ha ganado aún más valor con el desarrollo de la Inteligencia Artificial, que es capaz de analizar y correlacionar datos para generar perspectivas importantes para la toma de decisiones y la predicción de lo que puede ocurrir. Ya sea ajustando las campañas de marketing, mejorando el servicio al cliente u optimizando las operaciones internas, las decisiones basadas en datos tienden a ser más eficaces y alineadas con los objetivos empresariales, aportando una experiencia personalizada al cliente.

¿De dónde recoger la información?

Como ya se ha dicho, combinar los datos internos del CRM con fuentes externas puede ser muy estratégico, ya que puedes obtener una visión holística del comportamiento y las necesidades de los clientes.

El mercado dispone de soluciones analíticas integradas con CRM que están optimizadas para trabajar con los datos generados directamente por las interacciones con los clientes. Ofrecen una perspectiva detallada y específica del comportamiento de los consumidores, lo que permite comprender en profundidad sus preferencias y necesidades individuales. El resultado son acciones más específicas y personalizadas, que aumentan los índices de satisfacción y fidelidad.

Por otro lado, las herramientas de análisis que operan fuera del CRM proporcionan una visión macro, integrando múltiples fuentes de datos -como redes sociales, estudios de mercado, comportamiento de navegación por Internet, entre otros- para ofrecer una perspectiva más amplia. Son ideales para identificar las tendencias del mercado, analizar el comportamiento general de los consumidores y evaluar el impacto de los factores externos en la empresa. La flexibilidad de estas herramientas, a su vez, permite la creación de completos cuadros de mando capaces de comprender, en una visión de 360º, diferentes escenarios de interés para el negocio.

La importancia del apoyo especializado

Navegar por el complejo universo de la Analítica de Datos requiere experiencia. Con la tecnología, las empresas evolucionan cada vez más deprisa y el proceso de adaptación a la organización y cruce de datos es un reto constante.

Confiar en una consultoría puede ser la diferencia entre una estrategia de éxito y un esfuerzo baldío. Esto se debe a que las empresas especializadas no sólo ofrecen las soluciones adecuadas, sino también la experiencia necesaria para aplicar las mejores prácticas de recopilación, integración y análisis, que pueden reducir los costes y los plazos de los proyectos hasta en un 60%.

En un mundo cada vez más impulsado por los datos, la capacidad de gestionarlos y analizarlos eficazmente es esencial para el éxito empresarial y la diferenciación competitiva. A partir de ahora, los directivos deben estar cada vez más atentos a la gobernanza interna, al tiempo que tratan de mejorar la calidad de los datos externos. Esto garantiza que la organización extraiga el máximo valor de la información disponible, convirtiéndola en conocimientos estratégicos que impulsen el crecimiento y alimenten la IA.

Alex Aparecido es Jefe de Entrega y Operaciones en Everymind, líder y referencia en implantaciones de Salesforce, con más de 20 años de experiencia en datos.