El valor predictivo de los datos
¿Qué darías por mirar al futuro y predecir las acciones de sus clientes? Aunque parezca algo de ciencia ficción, esta capacidad ya no requiere de una bola de cristal o máquina del tiempo. En el mercado existen innumerables casos de uso donde organizaciones predicen el comportamiento de sus clientes y anticipan las acciones apropiadas para generarle más valor al negocio.
Gracias a tecnologías no tan nuevas de procesamiento y análisis de datos, es posible tener este poder en la punta de los dedos mediante el uso de modelos predictivos. Aunque es fácil crear un modelo predictivo, un científico de datos puede elaborar uno en muy poco tiempo, es imprescindible tener datos de calidad para que esta “bola de cristal” funcione correctamente.
La digitalización del consumidor, producto de la pandemia que estamos viviendo, ha llevado a las organizaciones a utilizar nuevas herramientas para conocer mejor y acercarse a sus clientes. Una de estas herramientas es el uso de modelos predictivos para programas de retención de clientes. Logrando identificar cuales clientes están considerando irse con la competencia permite a la organización tomar acciones preventivas para retenerlos. Otra herramienta útil, modelos predictivos para ventas cruzadas, permite personalizar la oferta del cliente y generarles satisfacción al anticipar sus necesidades. Aunque estas herramientas son útiles y fáciles de implementar, la mayoría de las organizaciones no logran explotarlas correctamente.
Un escenario típico visto en muchas empresas: contratan a un científico de datos, quien elabora un modelo predictivo y lo comparte con las áreas de negocios, solo para que estos últimos lo engaveten. ¿Qué sucedió, acaso no les interesa ver el futuro? En muchos casos las áreas de negocios desconfían de la data que está detrás de estos modelos, debido a que ellos fueron los que la generaron y saben que tiene problemas de calidad. Otra posibilidad es que, al no participar en el desarrollo de estos modelos, desconfían de los resultados que arrojan. Frecuentemente la respuesta es: “una computadora nunca será mejor que mi intuición”.
El error principal de estas organizaciones es querer cultivar los frutos sin antes trabajar la tierra. El primer paso para poder explotar la data a través de modelos predictivos es gobernarla. Un gobierno de datos efectivo asegura que los datos sean de calidad y que el negocio conozca y participe en la gestión de esta calidad. Para lograr esto se debe desarrollar un equipo de gobierno de datos, quienes aseguran que la data esté al estándar necesario para que genere predicciones útiles.
Aunque suene vanguardista, contratar equipos de científicos de datos sin antes montar este equipo de gobierno de datos es un uso ineficiente de los recursos de la organización. Es útil desarrollar y seguir un plan estratégico de datos para lograr optimizar el esfuerzo y asegurar los resultados esperados por el negocio. Si todo esto suena muy complejo, busque la ayuda de expertos en el tema que pueden guiarlos por el camino correcto. No se quede mirando al pasado cuando sus competidores ya están prediciendo el futuro, gobierne y explote su data hoy.