Comience con el Big Data: vincule la estrategia al rendimiento

La recopilación y el análisis de datos a gran escala se están convirtiendo rápidamente en una nueva frontera de diferenciación competitiva. En un reciente Harvard Business Review artículo analizamos cómo las empresas necesitan tres capacidades que se apoyen mutuamente para aprovechar al máximo los datos y la analítica: la capacidad de identificar y gestionar múltiples fuentes de datos, la capacidad de crear modelos analíticos avanzados y la fuerza de gestión fundamental para transformar la organización.

Sin embargo, empezar con éxito un viaje de datos y análisis es un desafío continuo para muchos líderes y, a menudo, se esfuerzan por encontrar una estrategia clara que vincule los datos y los análisis con la mejora del rendimiento. Tomamos un mirar de cerca en las empresas que han lanzado recientemente estrategias de macrodatos para arrojar más luz sobre las duras dificultades a las que se enfrentan los ejecutivos de nivel C. A partir de estas experiencias, hemos resumido cuatro principios para definir una estrategia y empezar:

1. Evalúe las oportunidades y las amenazas

Las oportunidades pueden ir desde mejorar las operaciones principales hasta crear nuevas líneas de negocio, incluso en el mismo sector. Por ejemplo, las compañías de seguros ahora pueden utilizar los macrodatos para mejorar el rendimiento de las suscripciones y, a largo plazo, pueden utilizarlos para atender a clientes que antes no eran rentables y, en última instancia, incluso desarrollar negocios completamente nuevos basados en el riesgo. La clave es establecer una visión clara del impacto empresarial que se espera en cada fase de la implementación para centrar mejor los esfuerzos y determinar las prioridades.

En el caso de un minorista que estudiamos, los datos y los análisis formaron parte de una difícil batalla por la cuota de mercado. La estrategia de la empresa se basaba durante mucho tiempo en igualar las jugadas de un rival importante y eficiente, pero ahora un actor online diferente estaba agotando los ingresos de la empresa y reduciendo sus márgenes. En el centro de la amenaza estaba la capacidad del nuevo competidor de recopilar y analizar los datos de los consumidores para generar recomendaciones entre millones de clientes y, al mismo tiempo, convertirse en una plataforma en la que los vendedores podían vender el exceso de inventario con descuentos utilizando los datos de precios disponibles públicamente. Responder a esta amenaza requirió tanto un debate sobre «qué negocios tenemos» como una inversión para utilizar los datos y los análisis para impulsar importantes mejoras en el rendimiento

2. Identifique los recursos de macrodatos… y las brechas

Enmarcar los conceptos básicos de una estrategia de macrodatos lleva naturalmente a debatir sobre el tipo de información y las capacidades necesarias. Por ejemplo, una revisión tendrá que considerar el acceso al talento analítico, así como las posibles asociaciones que podrían ayudar a cubrir las brechas. A menudo nos damos cuenta de que tener en cuenta los datos internos y externos necesarios suele provocar momentos de «ja, ja», ya que los ejecutivos identifican las «joyas de datos» ocultas en sus unidades de negocio o reconocen el valor de crear la asociación adecuada.

El minorista mencionado anteriormente descubrió que la empresa recopilaba volúmenes de datos pero no los utilizaba en su potencial. Esta información sobre las devoluciones de productos, las garantías y las quejas de los clientes contenía abundante información sobre los hábitos y preferencias de los consumidores. La revisión también reveló que ninguno de los datos estaba integrado con los datos de identificación del cliente ni estaba lo suficientemente estandarizado como para compartirlo dentro o fuera de la empresa. Afortunadamente, la empresa tenía un equipo que podía ayudar a resolver estos problemas: analistas de datos internos cuyos esfuerzos aislados estaban infrautilizados.

3. Alinee las elecciones estratégicas

Una vez que las empresas identifican una oportunidad y los recursos necesarios para capitalizarla, muchas se apresuran inmediatamente a planificar las acciones. Es un error. Es probable que las estrategias de datos estén profundamente entrelazadas con la estrategia general y, por lo tanto, requieran una planificación cuidadosa cuando la empresa decida cómo concentrar sus recursos para lograr los resultados deseados.

También es importante ver los datos y los análisis en el contexto de prioridades estratégicas contrapuestas. En el caso de un proveedor de telecomunicaciones, se creó un comité ejecutivo multifuncional para supervisar el equipo de análisis y garantizar que sus esfuerzos estuvieran alineados con la estrategia de la empresa. El comité centró los esfuerzos del equipo en dos preguntas: «¿Qué tan competitivas son nuestras marcas en la mente de los usuarios a la hora de tomar decisiones de compra?» y «¿Qué factores clave de compra son importantes para los usuarios y qué tan bien posicionados estamos para comunicarnos con los clientes sobre estos factores?»

Luego, el equipo combinó los datos de los clientes de varias fuentes para obtener información útil. Por ejemplo, los deportes y otros programas de televisión premium fueron un elemento diferenciador clave en las decisiones de compra, y los clientes estarían más inclinados a comprar una oferta de servicios «triple play» (televisión, Internet de alta velocidad y telefonía vocal) si la empresa restara importancia a la telefonía vocal en sus mensajes de marketing. Era lo contrario de lo que los consumidores habían indicado en las entrevistas tradicionales de investigación de mercado. El análisis también subrayó (y ayudó a cuantificar a los ejecutivos) la importancia de un imperativo estratégico mayor: la necesidad de añadir la telefonía móvil como cuarto servicio para completar una «cuádruple jugada».

4. Comprenda las implicaciones organizativas

Por último, es importante tener en cuenta que las amenazas y oportunidades asociadas a los macrodatos suelen tener implicaciones organizativas que solo la atención concertada de los altos ejecutivos puede abordar. Por ejemplo, en otra empresa de telecomunicaciones, el equipo de información sobre datos de consumidores descubrió que dos cosas llevaron a la difusión más rápida del boca a boca negativo sobre la empresa en las redes sociales y los sitios de microblogueo: las interrupciones de la red y cualquier percepción por parte de los clientes de que la empresa había hecho anuncios falsos sobre sus productos o su red. Al principio, las organizaciones de marketing y redes, en lugar de cooperar, se culparon unas a otras por las conclusiones. Solo cuando los altos ejecutivos obligaron a las dos partes a trabajar más estrechamente y generar confianza, la empresa pudo capitalizar la información, adaptando los mensajes de marketing para explicar mejor el lanzamiento de nuevos productos y las mejoras de la red.

Por último, a menudo vemos estrés en los recursos técnicos y analíticos cuando una empresa busca capitalizar los datos y el análisis. Por lo tanto, ya sea que una empresa planifique una sola iniciativa grande o varias iniciativas más pequeñas, su equipo sénior debe tener en cuenta los recursos necesarios (tecnológicos y de otro tipo) para pasar rápidamente de una implementación piloto a una implementación «a escala».
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