En este artículo el autor William Beresford de Beyond Analysis, enumera 5 aspectos en los que intervendrá la ciencia de los datos y el análisis para mejorar la Experiencia del cliente:  

El volumen de datos disponible para las empresas sigue creciendo. A partir de 2022, el valor de la Ciencia de los Datos y la Analítica aumentará aún más; su papel en la experiencia del cliente, el éxito del negocio y el crecimiento será cada vez más importante.

¿Qué es la ciencia de los datos?

La analítica de big data o ciencia de los datos es el arte y la ciencia de aprovechar enormes volúmenes de datos y descubrir valiosas fuentes de información que una empresa puede utilizar para potenciar sus conocimientos y apoyar sus objetivos y ambiciones estratégicas poniendo los datos a trabajar.

La ciencia de los datos es importante porque los beneficios que una empresa puede obtener a través de la aplicación inteligente de sus big data pueden ser de gran alcance en términos de generar crecimiento y permitir una enorme eficiencia operativa que impulse la rentabilidad.

En este sentido, el poder de los macrodatos ayuda a las empresas a comprender mejor a los clientes. Cuanto mejor conozcas lo que quieren tus clientes, entiendas cómo y cuándo quieren comprar, y lo hagas a través de una experiencia que le guste al cliente, más querrá comprar contigo en lugar de con tus competidores, aumentando su lealtad y la defensa de la marca.

La generación de información a partir de los macrodatos le permitirá situar a los clientes en el centro de la empresa, hacer crecer el negocio y crear eficiencias que reduzcan los costes y aumenten los ingresos. Teniendo esto en cuenta, es vital considerar las siguientes áreas en las que normalmente se encuentran los beneficios de implementar tecnologías de big data y poner los datos a trabajar.

1.Identificar las oportunidades de crecimiento en la ciencia de los datos

Debido a la naturaleza extensa y de gran alcance de big data, ésta te permite comprender patrones en los comportamientos de compra de los clientes y en las elecciones de productos, por ejemplo, para identificar dónde los clientes tienen " vacíos " en sus carritos de compra.

Entender qué productos podrían comprar los clientes si estuvieran disponibles o identificar sus opciones de productos alternativos, permite a las empresas evolucionar su línea de productos y aumentar las ventas. Los equipos comerciales pueden utilizar esta información para potenciar sus estrategias de alcance y promoción.

Asimismo, los cambios en los patrones de compra pueden ser señales tempranas de que los clientes se están pasando a las marcas de la competencia y el equipo de CRM puede entrar en acción con acciones correctivas y tácticas de marketing para retener a los clientes.

2. Desarrollar el diseño y la innovación de los productos

Los datos se generan cada vez que un cliente realiza una compra, hace clic en una página web, etc., y el conjunto de estas huellas de datos puede utilizarse para generar patrones de comportamiento.  Utilizando fuentes de datos adicionales, como los metadatos de los productos, los científicos y analistas de datos pueden modelar el comportamiento para ayudar a predecir e identificar las necesidades y motivaciones que hay detrás de las compras.

Un ejemplo de esto podría ser que un cliente que sólo compra comidas preparadas puede clasificarse como alguien que tiene poco tiempo y no está interesado en cocinar.  Esta información puede ser muy útil en el proceso de diseño y desarrollo de los productos, para mantenerlos frescos y satisfacer las últimas necesidades de los clientes.

3. Cómo configurar la experiencia del cliente a través de la ciencia de los datos

Los datos de los clientes, ya sea el recorrido que han hecho a través de un sitio web antes de realizar una compra o de abandonarlo, las publicaciones en las redes sociales, las transacciones en la tienda o el porcentaje de clics en las comunicaciones de marketing, ofrecen una poderosa información sobre lo que los clientes disfrutan de una marca y lo que no funciona.

Con las herramientas de análisis de big data adecuadas, podemos desarrollar alertas o desencadenantes a lo largo del recorrido de la experiencia del cliente, que pueden notificar a la empresa en tiempo real para poner en marcha estrategias y victorias rápidas tácticas para reaccionar eficazmente ante el cliente y mejorar continuamente la experiencia y la reputación de la marca.

4. Generar eficiencia operativa

Para muchas empresas, además de su gasto en publicidad, las dos siguientes cargas de recursos y presupuestos son el personal y las tiendas o sucursales físicas.  Optimizar la agenda del personal y los horarios de apertura ofrece a las empresas la oportunidad de aumentar drásticamente su margen operativo y reducir el desperdicio de recursos. 

En primer lugar, al optimizar los aspectos operativos del negocio, las empresas pueden asegurarse de que las tiendas están abiertas y cuentan con el personal adecuado para satisfacer los picos y los descensos de la demanda de los clientes, así como garantizar que las habilidades y la combinación de canales adecuados se dirigen a los diferentes grupos de clientes pertinentes para optimizar las conversiones de ventas.

5. Mejora de la gestión de riesgos, 

Debido al enorme volumen de datos disponibles, el big data es perfecto para detectar anomalías en transacciones o eventos.  Encontrar e investigar estas discrepancias en las actividades es una forma extremadamente eficaz de detectar y prevenir el fraude y se convierte en una herramienta efectiva para investigar el riesgo de delitos financieros para las instituciones de servicios financieros. 

Con grandes volúmenes de datos históricos podemos identificar patrones históricos de comportamiento, lo que permite a las empresas prever y predecir cómo será el futuro y planificar mejor sus actividades para reducir el riesgo.

Por ejemplo, los datos históricos de ventas pueden utilizarse para identificar los problemas de stock y las ineficiencias basadas en factores externos que contribuyen a ello, por lo que pueden utilizarse para garantizar los niveles de stock adecuados que deben producirse.

Una vez que se entienden los beneficios, es bastante fácil ver cómo poner los datos a trabajar mediante el uso de la analítica a largo plazo puede tomar decisiones bien informadas para su negocio, lo que lleva a un mayor retorno de la inversión, oportunidades para desarrollar nuevas fuentes de ingresos y generar ahorros de costes, que permiten a las empresas ayudar a crecer su empresa y racionalizar las actividades.

El futuro de de la ciencia de los datos

A medida que más empresas migran a la nube y el uso digital de los consumidores aumenta con una red de dispositivos conectados y el uso de aplicaciones, el crecimiento de los datos seguirá creciendo rápidamente y la aplicación de big data seguirá aumentando.

Con más datos que nunca, las empresas tendrán que aumentar su comprensión de cómo implementar soluciones de ciencia de datos y aprendizaje automático para acceder a conocimientos y elaborar sus estrategias de negocio de manera más eficaz.