Decisiones basadas en datos sí, pero con base en el cliente
La toma de decisiones basada en datos es una práctica cada vez más común en las empresas, ya que les permite obtener información valiosa sobre sus clientes, productos, servicios y procesos internos. Sin embargo, para que esta práctica tenga éxito, es importante tener en cuenta no solo los datos, sino también las necesidades y expectativas de los usuarios.
¿Cómo lograrlo?
En primer lugar, es importante establecer una cultura del dato dentro de la empresa, en la que todos los miembros del equipo comprendan la importancia de la información y su potencial para la toma de decisiones. Esto implica no solo la recolección de datos, sino también el análisis y la interpretación de los mismos para extraer información valiosa. Sea del departamento que sea, todo es medible y es fundamental que cada trabajador sea consciente de ello.
Para asegurarse de que las decisiones basadas en datos estén realmente enfocadas en el usuario, es importante tener en cuenta su perspectiva desde el principio del proceso. Esto significa involucrar al usuario en la recolección de datos, ya sea a través de encuestas, entrevistas o test de usuario. De esta manera, se pueden recopilar datos más relevantes y significativos para el usuario final.
Esta recopilación de información del usuario, además ha de tener lugar a lo largo de todo el proceso de relación, incluyendo la preventa y postventa. Durante la prestación del servicio y la venta, por supuesto, se ha de recopilar feedback continuo y por qué no, involucrar a los clientes en la toma decisiones estratégicas de la compañía, mediante sondeos y entrevistas en profundidad, por ejemplo.
Los KPIs los marca el cliente, no el servico/producto.
Algunos ejemplos
Un ejemplo de éxito en la toma de decisiones basada en datos y en el usuario es la aplicación de transporte Uber. Desde su creación, Uber ha recopilado datos sobre sus usuarios, incluyendo información sobre sus preferencias de viaje, destinos frecuentes y horarios de viaje. Utilizando estos datos, la empresa ha sido capaz de personalizar la experiencia del usuario, ofreciendo opciones de viaje basadas en su historial de viajes y ubicación actual.
Otro ejemplo es Netflix, que utiliza datos de usuario para ofrecer recomendaciones personalizadas de contenido. La plataforma recopila datos sobre el historial de visualización de sus usuarios, así como sus preferencias y calificaciones de contenido. Utilizando estos datos, Netflix es capaz de generar contenido que sabe que será un éxito, ya que se ha producido en función a los datos reales obtenidos a partir del usuario.
La calidad del dato
Además de la recolección de datos, es importante tener en cuenta la calidad de los mismos. Los datos de baja calidad pueden conducir a decisiones equivocadas o incompletas. Por lo tanto, es importante asegurarse de que los datos recopilados sean precisos, completos y actualizados.
Para garantizar la calidad de los datos, es importante establecer procesos de control de calidad y limpieza de datos. Estos procesos pueden incluir la validación de datos, la eliminación de datos duplicados o incompletos y la actualización de los datos obsoletos.
Un ejemplo de éxito en la limpieza y control de calidad de datos es el equipo de datos de la empresa de comercio electrónico Etsy. El equipo implementó un sistema de revisión de datos para garantizar que los datos recopilados fueran precisos y relevantes. Además, implementaron un proceso de limpieza de datos para eliminar datos duplicados y obsoletos.
La toma de decisiones basada en datos y en el usuario puede ser un factor clave para el éxito de una empresa. Para lograrlo, es importante establecer una cultura de datos dentro de la empresa, involucrar al usuario en la recolección de datos, asegurar la calidad de los datos y utilizarlos para personalizar la experiencia del usuario.
