Mi mayor anhelo, como directivo, es tener información oportuna y suficiente para tomar decisiones de negocio bien fundamentadas. Rara vez se me cumple ese deseo. Eso si, no me sobran los proveedores de “soluciones de tecnología” que me prometen hacerla realidad.
Hace ya algunos años, el banco donde trabajo invirtió mas de 14,000 millones de pesos en una bodega de datos de última generación. Es una maravilla de la tecnología moderna. Pero su uso no cumple con la promesa. Seguimos tomando decisiones fundamentadas en percepciones y no en data. ¿Será que se perdió esa inversión?
La promesa fallida del Business Intelligence/Big Data no es un problema de tecnología
No me sorprende que para la mayoría de empresarios, la promesa de los proveedores de Big Data y Business Intelligence no se haga realidad. Los fabricantes insisten en que el problema es de entendimiento de los usuarios. De alguna manera esa aseveración me hace feliz. Nunca había sido tan fácil analizar información con herramientas fantásticas como Tableau y Qlik. Pero la realidad es que mi sufrimiento no tiene mucho que ver con la amabilidad de la herramienta. Es un problema con la calidad y credibilidad de la información.
Nuestro equipo de analítica dedica mas tiempo a limpiar la información que a analizarla. Por este motivo la construcción de reportes es un proceso largo y doloroso, muy criticado por los usuarios. Varios fabricantes han diagnosticado nuestro problema. La conclusión, no se necesita ser un genio de la analítica para adivinarlo, es que hay un problema de fundamento en la captura de la información. Basura entra a los sistemas y basura sale en los reportes.
Quisiera mirar mas allá del diagnóstico de los proveedores. Mi experiencia personal me dice que el problema nace en un modelo de relacionamiento con el cliente incompleto. Las empresas se limitan a definir quien debe llevar el modelo de relacionamiento: un vendedor, key account manager o gerente de relación. Pero dejan de lado el asunto fundamental. Estas figuras existen para intercambiar información con los clientes. Como ese intercambio rara vez está formalizado en un diseño, la información se queda en el limbo de la informalidad.
Los gerentes comerciales de mi banco, encargados de la relación con los clientes, tienen varios sistemas para guardar su información. Algunos llevan la información en un papelito, otros en hojas de excel, unos mas lo tienen en su cabeza, etc… Otras empresas, las mas adelantadas, han sistematizado el asunto implementando CRMs (Customer Relationship Management). Pero creo que pocas lo usan como sistema de registro de la relación con el cliente. Algunos directivos con los que he conversado, creen que es un sistema de seguimiento a la fuerza comercial.
No importa si se trata de un cliente interno o externo. Tampoco importa mucho la herramienta de captura. El factor crítico es la homogeneidad de la captura y almacenamiento de la información. No hay manera mas sencilla para sistematizar la información y analizarla, cruzarla o explotarla posteriormente que tenerla en el mismo formato. Por esta razón es que digo que la herramienta es un elemento terciario. Lo fundamental es estar todos de acuerdo con el por qué, el cuando, el quien y el como de la captura de la información. El gobierno de datos es un cimiento fundamental de la “transformación digital”.
Pensar en los flujos de información = pensar en digital
Para la economía de servicios, la información es la sangre que corre por las venas del negocio. En un banco, por citar el ejemplo mas familiar, no se produce nada tangible. El negocio bancario, en su esencia mas básica, es un problema de capturar, transformar y analizar información de los clientes y del entorno, para luego tomar decisiones de riesgo con ella. Así, transformar digitalmente un negocio significa eliminar esos pasos manuales en la captura, intercambio y transformación de la información.
Las empresas que se han transformado digitalmente reconocen que el mayor valor emana del análisis de la información. Por ejemplo, Facebook reconoce patrones de comportamiento entre sus usuarios para ofrecer una mejor experiencia con sus plataformas. El análisis a su vez nace de datasets, paquetes de datos creados por expertos, producto de cruzar datos en las bodegas. A su vez, las bodegas se alimentan de repositorios en donde se guarda la información capturada por diferentes medios.
El secreto, creo yo, está en concertar correctamente las variables que describen la información. De esta manera todos sabrán donde, cuando y como guardar o encontrar la información que necesitan. Un modelo de datos con estas características hace posible descentralizar la función de reporte con herramientas de visualización. Puedo imaginarme a mi equipo de científicos de datos buscando “conexiones” entre la información y publicando datasets que ofrezcan una perspectiva al negocio. Imagine que pudiera conectar los menús que llevan los auxiliares en un avión con el gusto personal de cada pasajero. Ya sabía que Andrés quiere pasta o carne. ¡Podría ofrecer un servicio en vuelo absolutamente diferenciado!
Herramientas, herramientas, herramientas
Para implementar un modelo de relacionamiento centrado en el comportamiento del cliente es necesario analizar la situación desde una perspectiva un poco diferente. El pensamiento de diseño es una herramienta clave en este proceso. Aún tenemos grandes falencias en nuestros países en este campo.
Usando mapas de experiencia de cliente se simplifica la visualización de la jornada a través de las unidades o departamentos o unidades participantes en un proceso. El objetivo debe ser facilitar la situación al cliente. No buscar el control total de la información. En mi experiencia, en muchas ocasiones termina siendo mas adecuado intercambiar información con un tercero, en lugar de molestar al cliente tratando de capturar la data yo mismo. De ser así se rompería el paradigma de que la información es estratégica. Lo que sería estratégico es el uso que se le de a esa información.
Los CRM no son sistemas de seguimiento a la fuerza comercial, aunque también cumplan ese propósito. No tiene sentido implementar una herramienta de este tipo sin antes tener claro el modelo de relacionamiento y el diseño de las interacciones (jornada) con el cliente.
Por mas simple que sea el software visualizador, el sistema se rompe si en la captura la información viene dañada.
¿Tiene experiencia implementando sistemas de información gerencial y analítica avanzados? ¡Me encantaría compartir mejores prácticas!
Primero que todo hay que diferenciar las empresas que nacieron digitales ejemplo facebook y las que deben realizar un proceso de transformación digital de su pasado, el cual requiere una revisión de que vale la pena transformar, tal vez no es necesario para toda la historia.
Y para ambos casos, el tratamiento de los datos nunca termina; hace unos años nadie tenía email luego todos los clientes tenían, después debimos separar la cuenta empresarial, la personal etc. Ahora queremos saber a cuantas redes sociales pertenecen y mañana tal vez con la adopción de los sensores no nos intereses esos datos sino otros.
De cualquier manera homogenizar la data que ingresa por todas las puertas es una buena estrategia sin olvidar que lo que ya entro a una fecha de corte definida no necesariamente es igualmente homogéneo.
En otras palabras la INTELIGENCIA de negocio siempre plantea retos sobre los dato.
Hola Martha Lucia,
Que buen comentario! Tienes toda la razón en lo que dices. Es un proceso que nunca termina. Las empresas tienen que revisar su modelo de relacionamiento continuamente para incluir o eliminar aquellos datos que ganen o pierdan relevancia respectivamente.
De hecho, es un asunto legal, así exige la ley de habeas data que se haga!