La explotación de los datos es uno de los temas más relevantes hoy en día cuando se habla de tecnología y de transformación digital.
De alguna forma, dentro de este paraguas de los datos englobamos términos y tendencias como Data Science, Machine Learning o Big Data.
Ahora bien ¿Qué valor puede extraer una empresa de los datos que posee y, muy especialmente, los datos de sus clientes?.
Como ya hemos visto, David L. Rogers identifica en su libro ‘The digital transformation playbook‘ los datos como uno de los cinco dominios estratégicos de la transformación digital. En esa misma obra identifica cuatro patrones o cuatro formas genéricas de obtener valor a partir de los datos de los clientes.
Son estos:
- ‘Insights‘, descubrir lo invisible: es decir, hacer patentes relaciones, patrones o influencias ocultos y no evidentes, por ejemplo, acerca de la percepción psicológica de nuestros productos o del comportamiento de los consumidores.
- ‘Targeting‘, acotar el campo: es decir identificar audiencias, públicos o mercados acotados donde nuestras posibilidades de éxito son mayores.
- Personalización, adaptarse para encajar: o lo que es lo mismo, adaptar los productos y servicios, las ofertas, los precios o los mensajes a las características de cada microsegmento de clientes o, incluso, de cada cliente concreto.
- Contexto, proporcionar un marco de referencia: poniendo, por ejemplo, los comportamientos de un cliente en relación con los de un grupo mayor que sirve de contexto.
Desde luego, se trata de unos mecanismos muy genéricos, pero que centran lo que se puede hacer con los datos y explican alguna palabra de moda como es ‘insight’.
