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Ciberseguridad  ·  Transformación digital

En medio de la pandemia hay empresas que no sólo siguen adelante sino que mejoran sus resultados. Hace tiempo que estaban transformándose digitalmente, creando una cultura casi de culto al dato. El sector bancario, pese a sus problemas, es un ejemplo paradigmático de Organización Orientada al Dato (DDO).

Madurez digital de las empresas españolas: solo el
2% toma decisiones estratégicas apoyadas en datos y analíticas
4% cuenta con APIs para aprovechar la inteligencia obtenida a partir de datos
9% incluye datos generados por sus clientes para optimizar su oferta
Fuente: Informe Minsait

«El 75% de las altas de clientes en BBVA se hacen por su app, frente al 30% de antes de la covid». Son palabras de Gonzalo Rodríguez, director de negocio de BBVA. Durante años este cambio no se ha producido como el banco tenía previsto. En poco más de un mes (de mediados de marzo a finales de abril) han captado 30.000 clientes de otras entidades financieras y en solo un mes, marzo, 150.000 de sus clientes han pasado de analógicos a digitales, es decir, se han pasado a la banca electrónica, al uso de web y app. Sorprende, además, que el 43% de ellos sean mayores de 60 años y ¡atención! el 15% mayores de 75, con lo que cae el mito de la brecha digital por la edad.

Es cierto que la operativa bancaria en cuanto a contratación de productos ha sido muy baja, la más baja de la historia. Aún así, el sistema digital diseñado por esta entidad bancaria ha resistido el 80% del tráfico de operaciones de los clientes. Web y app han sido claves para conseguir este éxito. Y eso no es casual.

En 2016 este artículo, en el que se adivinaban las distintas estrategias que las principales cajas y bancos habían tomado ¡hacía tiempo!, ya nos adelantaba lo que ahora hemos visto: “La digitalización bancaria se ha convertido en un reto para el sector, uno de los pocos con recursos suficientes para seguir el intenso ritmo de avances e innovaciones de la industria tecnológica” (en este informe se puede ver su evolución). Porque como afirma este otro artículo, ya en 2019, “la digitalización es, por una parte, un camino hacia la rentabilidad pasando por la eficiencia, pero por otra se puede convertir en una vía de ingresos adicionales”, como han entendido hace tiempo las llamadas BigTech, grandes compañías como Alphabet (Google), Facebook, Amazon, Apple y otras asiáticas como Alibaba.


¿Qué hay detrás de esto?

Las BigTech, así como las FinTech, empresas que usan la tecnología para ofrecer productos y servicios financieros innovadores hasta los límites legales que un sector hiperregulado (el bancario) permite, junto con la estandarización de la interfaz de programación de aplicaciones (API), han espoleado al sector bancario para entender la necesidad de centrarse aún más en el cliente.

Es necesario “intimar” con el cliente, lo que solo puede hacerse desde un conocimiento profundo. Por eso es imperante avanzar hacia un modelo de Organización Orientada al Dato (Data Driven Organization, o DDO).

“Para adaptarse al entorno y competir en base al dato, implantar las herramientas analíticas puede ser relativamente sencillo. El verdadero desafío para evolucionar hacia una plena Organización Orientada al Dato radica en la inclusión del dato y la analítica en la estrategia de negocio, enfocando los esfuerzos hacia donde el dato y la analítica aportan el máximo valor”, afirma Fernando Abril-Martorell, presidente de Indra, en el informe Minsait sobre madurez digital en España.

Y eso es lo que ha estado haciendo el sector bancario y las telecos desde hace tiempo, como hemos visto al principio y como queda patente en los resultados del informe sobre madurez digital en España. Constituyen dos casos paradigmáticos para entender su éxito.

 

No todos los sectores están en esa situación para abordar la necesaria transformación digital que lleva implícito el reto de orientar las organizaciones hacia un nuevo modelo de gestión centrado en el dato del (y en el) cliente. Es por eso que las conclusiones aportadas en el informe, y sintetizadas a continuación, pueden servir de referente para abordar la transformación hacia la Organización Orientada al Dato (DDO).


Los elementos de la transformación digital

La transformación digital no va (solo) de tecnología. Debemos entenderla como un conjunto de variables, que el citado informe agrupa en 3 categorías: habilitadores, inteligencia y dimensiones de la cadena de valor, que aglutinan los principales elementos que afectan a la actividad de la empresa y, por extensión, a los datos que necesitamos trabajar para que esa transformación nos aporte el resultado deseado.

Para evaluar la madurez digital de una organización y emprender una estrategia orientada al dato con un buen diagnóstico hay que tener en cuenta los siguientes puntos dentro de cada variable:

1. Habilitadores

Son las variables que nos indican el nivel de preparación de una empresa para acometer su transformación digital. Se divide en cuatro ámbitos: estrategia, organización, cultura y talento y tecnología.

Estrategia

Hay dos cifras sorprendentes sobre el nivel de uso de inteligencia para la toma de decisiones en la empresa:

El 6% de las empresas desarrolla modelos disruptivos a partir del dato, con productos y servicios de nueva generación con base tecnológica. Es decir, se está desaprovechando la oportunidad de generar inteligencia comercial.

La toma de decisiones estratégicas apoyadas en datos y analítica está presente solo en el 2% de las organizaciones.

Vemos, pues, que hay mucho margen de mejora en la mayoría de sectores. Comenzar a desarrollar un plan estratégico, estableciendo responsables, objetivos, KPIs e hitos concretos y definidos es necesario. Si bien es cierto que el 46% de empresas ya están en ello, más de la mitad de las que participan en el estudio de Minsait no lo han hecho y es un camino que tiene sus dificultades.

Banca y telecos son líderes en el uso de datos para apoyar a la estrategia de negocio Fuente: Informe Minsait

Organización

Conseguir el cambio deseado requiere el diseño de un gobierno del dato. A medio plazo, el 47% de las organizaciones contará con un CDO (Chief Data Officer) con capacidad de ejecución total, aunque de momento solo el 1% de las organizaciones declara contar con modelos de gobierno robustos. El 23% ha trabajado sobre la calidad del dato y la unificación de fuentes de información, ya ha desarrollado una estrategia de medidas para operativizar los esfuerzos en gobierno.

Cultura y talento

La democratización y el autoservicio de datos está implantando en el 3%, la interlocución entre áreas para incorporar diferentes visiones a los proyectos se aplica en el 6%, y la divulgación interna del conocimiento generado por la analítica y los modelos matemáticos en busca de sinergias está extendida en el 8% de las empresas. Aunque todas ellas esperan estar sobre el 20% a medio plazo lo cierto es que ni siquiera banca y teleco llegan al nivel alto en este ámbito en el informe de Minsait.

Por tanto, uno de los elementos limitantes es la falta de esta nueva cultura y del talento dentro de la propia organización. Además de la necesaria inversión en formación, la consultora Capgemini afirma: “Para poder dar el paso hacia una innovación más transformadora, las empresas necesitan innovar fuera de sus modelos comerciales centrales. Para hacer eso, generalmente, tienen que confiar en capacidades que no tienen internamente”.

Tecnología

Analizando el papel de la tecnología como habilitadora para el cambio vemos cómo es necesario que “se componga de arquitecturas sencillas, ordenadas, flexibles y amoldables a operativas ágiles que faciliten la transformación”. Así, llama la atención que solo el 12% de las empresas analizadas en el informe ha definido la infraestructura a desplegar (PaaS, cloud-first). En cuanto al almacenamiento, apenas el 7% ha implantando bases de datos multistorage con distintos niveles de persistencia, y el 21% cuenta con bases de datos distribuidas.

En el procesamiento de datos, perdura el batch, desaprovechando las oportunidades del abordaje en streaming o tiempo real, práctica implantada en apenas el 3% de las compañías. Sobre la explotación, sólo el 4% cuenta con APIs (microservicios) para que la inteligencia obtenida de los datos esté disponible.

2. Inteligencia

Mide el nivel de capacidad de una empresa para gestionar el ciclo de vida del dato y extraer valor de él y se compone de escucha, análisis y actuación. Sorprende este apartado porque, bien gestionado, es el que nos puede dar una ventaja competitiva.

La tecnología debe ser la gran aliada para poder generar una inteligencia del dato, una vez definida la estrategia adecuada. Sin embargo, y aunque casi la mitad de las empresas recoge datos no estructurados (vídeo, voz, imagen), el 68% no los explota por desconocimiento o por dificultad. 

Para la toma de decisiones, la mayoría de las organizaciones (60%) se limita a estudios ad hoc cualitativos, o bien sigue a la competencia (29%). Es decir, soluciones genéricas a situaciones particulares. 

Encuentra 24, el marketplace líder en Centroamérica con más de 2M de usuarios registrados, o Moviltik, app que permite pagar y ampliar el tiempo de estacionamiento regulado (ORA) desde el teléfono móvil, son ejemplos de proyectos que han decidido implantar inteligencia de negocio para la toma de decisiones con Cuatroochenta mejorando sus resultados.

Además, solo en el 10% de las empresas existe monitorización en áreas trascendentales como marketing u operaciones, por lo que éstas añaden una ventaja competitiva al conocer mejor a su cliente. Aquarama, el parque acuático de Benicàssim, empezó a trabajar así hace 5 años y pronto obtuvo resultados positivos.

Aunque el 26% de las empresas confía en los resultados de la analítica y toma decisiones considerando estos resultados, hay ciertas decisiones que deberían poder tomarse de manera automática. La realidad demuestra que solo un 3% lo hace. Hacerlo dotaría de agilidad ciertos procesos rutinarios y permitiría centrar la atención en otros aspectos relevantes. Una buena forma de comenzar a mejorar la inteligencia de negocio es con la implantación de la plataforma CheckingPlan.

3. Dimensiones

Grado de avance en las iniciativas hacia una Organización Orientada al Dato en las cuatro dimensiones de la cadena de valor: Innovación, Cliente, Operaciones y Protección.

En una sociedad saturada de productos como la actual, solo el 9% de las empresas incluye datos generados por sus clientes para optimizar su oferta, y el 22% afirma utilizar los datos para evolucionar sus productos, lo que significa que estos pueden no adaptarse a las necesidades o gustos reales del cliente. Por tanto, el esfuerzo por “acertar” en el diseño del producto o servicio hubiera podido emplearse en desarrollar las herramientas y procesos necesarios para obtener esta ayuda que hubiera redundado en mejorarlo.

Una cuarta parte de las empresas que han participado en el informe Minsait sobre madurez digital en España afirman utilizar datos anonimizados de terceros. Con esos datos segmentan a los clientes y aplican técnicas analíticas para mejorar la relación con ellos. Sin embargo, son datos históricos.

Solo el 4% de las compañías es capaz de segmentar a sus clientes en tiempo real, a pesar de que les permite adaptar la producción o ajustar pedidos en función de las tendencias detectadas.

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Recogida de datos

En operaciones, el área económica-financiera es un clásico en el uso de datos actuales e históricos para la toma de decisiones. En la cadena de suministros, un 31% recoge datos de ERP, CRM o CMS para monitorizar y optimizar recursos, Sin embargo, el reto sigue estando en la capacidad de predecir el comportamiento de clientes y proveedores.

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Protocolos y medidas
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Protección de operaciones

En el terreno de la protección es donde se nota que las empresas han hecho sus deberes. Tal vez por la existencia de una legislación muy exigente en el uso y protección de los datos: más del 75% de las empresas cuentan con protocolos y medidas para el cumplimiento normativo durante su tratamiento, aunque siguen siendo pocas (22%) las organizaciones que emplean la analítica para garantizar la protección de las operaciones (fraude, brechas de seguridad, comportamientos anómalos, etc.), mediante técnicas desde el análisis descriptivo hasta el cognitivo.

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Políticas de seguridad
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Políticas de privacidad

En cuanto a seguridad y privacidad, el 51% de las empresas dispone de políticas de seguridad y mecanismos que garanticen un acceso seguro a la información de la compañía por parte de los usuarios y un 61% de las empresas ha establecido políticas que garantizan el anonimato o el acceso restringido a datos personales.

En materia de protección de datos se observa un mejor nivel generalizado en todos los sectores Fuente: Informe Minsait

¿Qué han hecho, hacen y les gustaría hacer a las empresas que ya perciben el gobierno del dato como fuente de valor? El informe Minsait sobre madurez digital en España recoge iniciativas llevadas a cabo en distintos sectores, de las que aquí recogemos las más relevantes: 

¿Qué aplicaciones del dato y analíticas han funcionado bien?

  • Análisis de propensión de compra del cliente para optimización de acciones comerciales y maximización de ventas.
  • Inteligencia comercial aplicada a cross-selling.

Modelos analíticos de pricing para maximización de ventas en base a precios personalizados en tiempo real, optimización de tarifas y maximización de márgenes.

¿Qué aplicaciones del dato y la analítica están impulsándose ahora?

  • Modelos predictivos aplicados al comportamiento y al grado de satisfacción de los clientes para anticipación de bajas y priorización de acciones de retención.
  • Microsegmentación de clientes con el objetivo de extraer valor comercial de varias formas: análisis de rentabilidad en el ciclo de vida del cliente para retención y fidelización, one to one pricing, diseño de nuevas ofertas y nuevas líneas de negocio, estrategia de canales.
  • Personalización en tiempo real de experiencia del cliente en el canal online: navegación web, personalización de escaparate o landing enriquecida con datos externos (geolocalización, patrones de consumo en la zona), experiencia de compra.

¿Qué aplicaciones del dato y la analítica querrían probar?

  • Inteligencia artificial para autonomía de plantas de producción, llevando un paso más allá los niveles de automatización, sensorización y analítica de datos que algunas empresas ya aplican, para optimizar el rendimiento, los costes y la seguridad.
  • Algoritmia con capacidades predictivas para optimización de la cadena de suministro y abastecimiento para optimización de tiempos, costes y pricing.

Los servicios, productos y casos de éxito de Cuatroochenta contemplan la mayoría de esas aplicaciones del dato, de las más contrastadas a las más avanzadas, con una experiencia de aprendizaje de la mano de importantes clientes.


¿Por qué es importante hablar el lenguaje de los datos?

A medida que los datos y los análisis se convierten en una parte central de los negocios digitales y, por tanto, en un activo organizacional, en la empresa se establecerán “conversaciones” alrededor de los mismos. Si lo hacemos bien obtendremos una visión de 360º del cliente y eso mejorará resultados.