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Cómo mejorar la CX con analítica predictiva.

por Emilio Fernández Lastra | Jul 29, 2021 | CXR, DCS

Cómo mejorar la CX con analítica predictiva.

La mayoría de las compañías, hoy día, utilizan sistemas de encuestas para medir la experiencia de cliente con sus servicios y su marca. Sin embargo, esta metodología provoca una preocupación por aumentar constantemente la tasa de respuesta de esas encuestas, que es reducida, así como la obtención a tiempo, de los datos resultantes. Sin embargo, hay otras empresas que ya están utilizando los datos accesibles a través de la interacción con los usuarios y sus móviles, siempre de forma legal, para pasarlos por una analítica de datos, la cual les aporta inmediatez e incluso proactividad, repercutiendo directamente en el diseño de experiencias de cliente excelentes. ¿Quieres saber más sobre ello? Aquí te lo cuento.

Las empresas que están más cerca de la analítica de datos, o que han sabido ver antes que otras, cómo puede ayudarles esta, están impulsando sus capacidades de análisis y datos, y aprovechando la información predictiva para conectarse más estrechamente con sus clientes, anticipar comportamientos e identificar problemas y oportunidades de CX en tiempo real. Estas empresas pueden comprender mejor sus interacciones con los clientes e incluso adelantarse a los problemas en sus customer journeys.

En cuanto a los clientes, estos están obteniendo determinados beneficios, como por ejemplo la compensación rápida por el retraso de un vuelo. Los pioneros en el mundo de la analítica de la experiencia del cliente anuncian un cambio fundamental en la forma en que las empresas evalúan y dan forma a las experiencias de los clientes.

A través de la analítica y la ciencia de datos, los programas de CX del futuro llegarán a ser holísticos, predictivos, precisos y claramente vinculados a los resultados comerciales. La evidencia sugiere que las ventajas serán sustanciales para las empresas que comiencen a desarrollar las capacidades, el talento y la estructura organizacional necesarios para esta transición. Aquellas empresas que sigan con los sistemas tradicionales se verán obligados a ponerse al día en los próximos años, sí o sí.

Los 4 principales problemas que tienen las encuestas en la medición de la CX.

4 Fallos de las encuestas de CX

Si bien las encuestas en sí mismas son un medio válido para recopilar información sobre los clientes, se quedan cortas como herramienta de gestión para medir el rendimiento de CX e identificar y actuar sobre las oportunidades de CX.

Para que las organizaciones lideren desde una posición customer centric, necesitan cada vez más una visión integral del recorrido completo del cliente, así como la capacidad de obtener un conocimiento profundo sobre lo que impulsa la experiencia del cliente. Necesitan señales inmediatas e individuales para tomar medidas «en el momento» y crear experiencias relevantes para cada cliente, y deben demostrar que las mejoras de experiencia en las que les gustaría invertir darán como resultado un ROI positivo.

Con las encuestas tradicionales, esto no lo puedes lograr, ya que disponen de 4 fallos principales:

#1. Ofrece un resultado limitado.

La encuesta típica de CX muestra solo el 7% de los clientes de una empresa (según datos de McKinsey), lo que proporciona una visión extremadamente limitada de lo que los clientes experimentan y valoran.

Pero los expertos y responsables de la experiencia de cliente son conscientes de ello, ya que aproximadamente el 87% de ellos muestran desconfianza respecto a que los datos que arrojan dichas encuestas respecto a la CX sean representativos para el total de su base de datos de clientes.

#2. Implica ser reactivos.

Las encuestas son una herramienta que te da una visión pasada, en un mundo donde los clientes esperan que sus inquietudes se resuelvan cada vez más rápidamente. La mayoría de los expertos han detectado la necesidad de actuar sobre los problemas de CX en tiempo real, sin embargo, todos son conscientes que lograrlo con los sistemas actuales es prácticamente imposible.

#3. Dan insights ambiguos.

A menudo, las encuestas no revelan las causas fundamentales del sentimiento del cliente. De hecho, las puntuaciones pueden variar en función de muchos factores externos, incluidos el sesgo geográfico, lo que dificulta realizar un análisis confiable de la causa raíz, utilizando solo encuestas.

#4. Están desenfocados.

Normalmente, las puntuaciones obtenidas tras una encuesta son asociadas a ciertos resultados comerciales, tras una iniciativa de CX originada a consecuencia de ello, sin embargo, lo cierto es que no hay evidencia clara de esa relación. Y es que, según McKinsey, sólo el 4% de las compañías que desarrollan el CX, tienen claro que su sistema les permite calcular el ROI de cada decisión de CX que toman.

Como puedes ver, el sistema de encuesta no es tan fiable como nos gustaría. Para solucionarlo, entra en juego otro sistema el cual tiene en cuenta una mayor variedad de datos, ofreciendo un conocimiento predictivo del cliente, el cual logrará convertir esas desventajas en oportunidades. Vamos a verlo.

El conocimiento predictivo del cliente es el futuro del CX

La analítica predictiva para el CX

¿Por qué utilizar una encuesta para preguntar a los clientes sobre sus experiencias cuando los datos sobre las interacciones del cliente se pueden utilizar para predecir la satisfacción?

Las empresas ahora tienen acceso a una gran variedad de conjuntos de datos:

Datos internos sobre interacciones con los clientes (tanto digitales como analógicos), transacciones y perfiles.
Conjuntos de datos de terceros ampliamente disponibles que cubren las actitudes de los clientes, los comportamientos y preferencias de compra y los comportamientos digitales, incluida la actividad en las redes sociales.
Y nuevos conjuntos de datos sobre la salud, el sentimiento y la ubicación de los clientes (en las tiendas, por ejemplo) generados por el Internet de las cosas (IoT).

Con esta información, todo pasa por crear una plataforma predictiva de experiencia de cliente que conste de tres elementos clave:

#1. Un Data Lake a nivel de cliente.

Normalmente, de un cliente se pueden recopilar grandes cantidades de datos, como los propios sobre el cliente, financieros y operativos. Todos esos datos, deben de ser procesados y almacenados en una plataforma basada en la nube (Data Lake).

Estos conjuntos de datos a nivel de cliente, completos, conectados y dinámicos, permiten a la organización mapear y rastrear el comportamiento del cliente a través de interacciones, transacciones y operaciones. En contra, las encuestas reflejan las opiniones de un subconjunto de clientes en un solo punto de su journey, en el pasado.

Estos conjuntos de datos almacenados en Data Lakes, son los que permitirán acceder al mapeo general de la experiencia del usuario con la marca, así como poder iniciar un proceso de analítica y predicción.

#2. Predictive customer scores.

La mejor manera de detectar eventos específicos en el journey del cliente, así como realizar un seguimiento de qué influye en la satisfacción del cliente y el rendimiento comercial, es a través de la analítica y el uso de diferentes algoritmos de machine learning.

Estos algoritmos, generan puntuaciones predictivas para cada uno de los clientes en función de las características de su journey con la marca. Este scoring a su vez, permite a la empresa predecir la satisfacción del cliente de manera individual y valorar los resultados, como los ingresos, la lealtad y el costo de servicio. En términos más generales, permite a los responsables de CX evaluar el ROI para inversiones de CX particulares y vincular directamente las iniciativas de experiencia de cliente con los resultados comerciales.

#3. Motor de acción y conocimiento.

Para poder gestionar todo esto, es necesario disponer de un sistema CRM que permita introducir información y conocimiento a toda aquella persona dentro de la compañía que esté involucrada en la CX. A través de este CRM, será posible compartir información y por medio de una conexión a una plataforma predictiva de CX lograr que la empresa mida y gestione mejor su rendimiento de experiencia de cliente, pero también predecir la satisfacción con el fin de tomar decisiones y lanzar acciones más ágilmente que repercutan en una mejora de dicha satisfacción predicha, en el caso de no ser la adecuada.

De este modo, las plataformas predictivas de CX, se convierten en la base para vincular la experiencia de cliente con el valor y para construir acciones claras que ayuden a mejorarla de forma continua.

En artyco podemos ayudarte a crear o implantar una plataforma que cumpla con tus objetivos, así como poner en marcha un sistema de analítica predictiva que te haga ir por delante en cuanto a la satisfacción individual de tus clientes en cada punto de su journey con tu marca. ¿Hablamos?

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Qué es un MVP o producto mínimo viable y cómo construirlo.

por Paloma Royo | Jul 15, 2021 | DCS

Qué es un MVP o producto mínimo viable y cómo construirlo.

MVP (Minimum Viable Product) o producto mínimo viable, es un término que fue acuñado en el año 2001 por Frank Robinson, quien nunca esperó que ese término se convirtiera en lo que es hoy día para cualquier empresa de desarrollo de aplicaciones, o incluso, para cualquier compañía que lance un producto o servicio al mercado. En este post, te voy a contar qué es exactamente un producto mínimo viable, y sobre todo, cómo llegar a construirlo. Vamos a por ello.

¿Cuál es la base de cualquier producto mínimo viable (MVP)? Pues aunque no lo creas, el conocimiento y la comprensión de lo que necesitan los clientes. Sabiendo esto, estarás preparado para lograr ese producto más simple que la empresa está dispuesta a llevar al mercado, el cual además, te proporcionará información sobre las reacciones y comentarios de los clientes, ayudándote a mejorar el producto final que finalmente se acabe asentando en el mercado.

Resumiendo, podríamos decir que un MVP es esa versión que recopila la máxima cantidad de análisis de las necesidades de tus clientes, para brindar un servicio eficaz con el mínimo esfuerzo. Y por tanto, “es la estrategia de marketing en la que se lanza al mercado un nuevo producto con una funcionalidad mínima, pero adecuado para atraer el interés de los compradores».

Pero, ¿cuál puede ser el propósito de crear un producto mínimo viable y no directamente el definitivo? Muy sencillo. Generalmente suele ser por algunas de estas causas:

Querer entrar en el mercado con un presupuesto muy limitado.

Con un MVP, puedes rectificar cualquier problema, error, debilidad, sin que ello te suponga una gran pérdida. Generalmente cuando se busca conocer la viabilidad económica de un producto, este sistema es muy utilizado.

Para encontrar la audiencia adecuada.

El MVP podrá aportarte la información necesaria sobre cuál es la audiencia ideal para lo que estás creando, qué necesita y cómo transmitírselo, yendo a “tiro hecho” una vez desarrolles el producto definitivo.

Para crear un equilibrio entre las ofertas de la empresa y las necesidades de los clientes.

Cuando una empresa construye algo que realmente el mercado no demanda, es una ruina. Para evitar esto, precisamente es por lo que se crea el MVP, ya que la empresa puede salir con un mínimo e ir conociendo la verdadera necesidad de ese producto, las mejoras que demanda de él o la transformación total del mismo, ya que se descubre la verdadera necesidad del consumidor.

Para minimizar errores.

Otro objetivo principal de MVP es básicamente probar la hipótesis del producto que elimina los errores de la iteración ágil del producto en la etapa inicial.

Para recopilar comentarios de máxima calidad.

Obtener comentarios de los clientes es un papel fundamental para cualquier empresa, especialmente cuando se trata de una empresa nueva. Sin embargo, recopilar comentarios positivos siempre, es casi imposible. En algunos casos, recibir comentarios, incluso negativos, también puede ser un desafío. Por lo tanto, las empresas planifican un producto mínimo viable (MVP), ya que ayuda a dirigirse al grupo específico de usuarios y puede recopilar comentarios y respuestas de calidad.

Ahora que ya sabemos qué es un mínimo producto viable, así como cuáles son las principales causas por las que son utilizados, vamos a ver de qué manera podemos construirlo, en siete pasos. Vamos a verlo.

Cómo construir un Mínimo Producto Viable (MVP) en sólo 7 pasos.

Cómo construir un Mínimo Producto Viable (MVP) en sólo 7 pasos.
Como se suele decir, cada maestrillo tiene su librillo. Lo cierto, es que hay muchas maneras y pasos diferentes para construir un MVP. Esa metodología la crearás en función de tu experiencia, tu sector, tu producto o servicio, tu equipo… Sin embargo, por alguna hay que empezar, y esta que te voy a contar puede ayudarte mucho. Si ya estás trabajando con MVP, quizás esta forma que te voy a contar pueda aportarte ideas y ayudarte a mejorar tu proceso. Seguro que sí.

En artyco, dividimos todo el proceso en 7 claros pasos. Son estos:

#1. Momento de identificación de cuál es la necesidad de negocio.

Hace tiempo se lanzó una encuesta para valorar el porqué del fracaso de muchas startups, y por lo visto, de 101 que se analizaron, el 42% fracasaron debido a que no realizaron un estudio previo de cuáles eran las verdaderas necesidades del mercado.

Por tanto, el primer punto está claro. Lo primero que se debe de hacer es analizar muy bien qué está demandando el mercado y el consumidor, si la idea que tiene tu empresa resuelve una verdadera necesidad, y si aporta algo a la sociedad. Sólo de este modo, se aceptará con éxito en el mercado y se conseguirán los objetivos económicos que nos planteemos.

En este proceso, es fundamental crear una propuesta de valor convincente, relacionada con esa necesidad detectada.

A continuación, debes analizar no sólo las necesidades del cliente, sino también qué están haciendo los competidores en el mercado. Y si las necesidades son a corto o a largo plazo. Si es a largo plazo, ¿cuáles son los criterios de éxito? Esto ayudará a tomar decisiones sobre qué tipo de producto se necesita para prosperar.

#2. Define la idea de una manera clara.

Si buscas solucionar un problema de una persona con tu producto o servicio, lo lógico es que desarrolles de una manera clara tu idea. Para ello:

Hazte preguntas.
Intenta encontrar respuestas a esas preguntas.
Convierte soluciones en ideas para construir un producto.

Algunas de las preguntas más frecuentes y que no deben de faltar, son:

¿Cuál es el beneficio que obtendrá el usuario final, del producto o servicio que estamos definiendo?
¿Cómo obtienen ese beneficio?
¿Cómo accederán los clientes, con el menor esfuerzo posible, a comprar el producto mínimo?
¿Cuál es la estimación inicial del producto?

Respondiendo a estas preguntas, sin darte cuenta, te facilitará llegar a tener una mejor idea de cómo crear ese MVP ágil que deseas.

#3. Selecciona el enfoque para tu MVP.

Una vez que tengas una idea clara del producto viable de tu negocio, es el momento de seleccionar el enfoque que deseas llevar a cabo para el concepto del producto mínimo viable. Existen varios enfoques, aquí te presento 4 enfoques muy interesantes:

Sin Producto MVP.

Este enfoque se utiliza para validar una idea y obtener comentarios sin disponer del producto real. Se puede implementar de dos maneras:

Visualización de ideas.

Es una forma de hacer uso de estrategias publicitarias para evaluar la hipótesis de un producto viable potencial. Puedes ampliar este enfoque mediante la página de inicio, campañas en medios, encuestas, videos, artículos, boletines, una presentación, anuncios, etc. La mayor ventaja de visualizar ideas es que lleva menos tiempo, pero conlleva importantes costes.

Vende antes de construir.

Lanzar un producto para la preventa antes de producirlo es el objetivo principal de este método. Ayuda a obtener pruebas de que la demanda de su producto es alta y conduce a mayores inversiones por parte de los accionistas.

Product Mockup MVP.

Este es otro enfoque que te puede ayudar a ofrecer una parte de las características de tu producto potencial, mediante maquetas. Para crear maquetas de nuevos productos, hay dos formas correctas de poder hacerlo. Son estas:

Técnica Conserje.

Es una manera muy manual, en la que creas una maqueta y directamente te diriges al segmento de clientes en el que te quieres centrar y resuelves tus dudas preguntándoles. Airbnb es el mejor de los ejemplos de uso de este tipo de técnica. Ellos, crearon un emplazamiento vacacional y lo testaron entre su público, preguntándoles directamente, de persona a persona.

Técnica Mago de Oz.

Esta técnica lo que busca es aprender de la interacción con tus primeros clientes para construir el resto, en el caso de que ya tengas montada o preparada la capa de servicio. Este te ayuda a validar la propuesta de valor simulando la respuesta del sistema, como si fueras un mago sacando de la “chistera” la solución milagrosa, o moviendo las palancas detrás de un telón como el mago de Oz. Así lo hizo Zappos, quien en sus primeras ventas de zapatos, bajaba a la zapatería que tenía a los pies de su casa, compraba el zapato en cuestión, le cambiaba la caja y lo enviaba por correo. Eso le permitió testar su propuesta de valor y su servicio con clientes reales a un coste mínimo.

MVP de función única.

Este se basa en encontrar cuál es la funcionalidad de tu propuesta que satisface por sí misma el mayor porcentaje de la necesidad de tu cliente potencial. Una vez la identificas, te centras sobre ella, recoges información y vas escalando.

MLP.

Este se puede entender como una evolución del MVP. El ‘Minimun Lovable Product’, puede definirse como la versión de un nuevo producto que recibe la máxima cantidad de amor de sus primeros usuarios con el mínimo esfuerzo.

Para poder llegar al MLP necesitamos tener una propuesta de valor bien definida, entender a nuestros usuarios potenciales y conocer cuáles son sus necesidades. Y resolver al menos una de manera brillante. Si conseguimos eso, tendrás un cliente enamorado. Habrás entrado en su cabeza (su top of mind) y te buscará para que le soluciones el resto.

#4. Es el momento de considerar el proceso de diseño.

En esta fase, debe de tenerse en cuenta, tanto la usabilidad, cómo lo práctico que es llegar a la compra final. Es necesario que definas bien el flujo de usuarios, desde su entrada, hasta su registro o compra.

#5. Haz una lista de las principales características de tu MVP.

Enumera cuáles son las principales funcionalidades o características y destaca sobre todas las demás, la que consideras que puede tener un mayor interés en el mercado, para colocarla en el escenario central de tu MVP.

#6. Construye tu MVP.

Recuerda que esta no es una oferta terminada, pero debe de satisfacer plenamente las demandas de los consumidores. Así que hazlo lo más simple, atractivo y amigable que puedas para el cliente, pero que le aporte lo que busca.

#7. Mide y aprende.

Este no es un proceso de una sola vez, sino algo en lo que debes de trabajar constantemente para seguir mejorando según vayas escalando tu producto. Gracias a esta medición desde el primer día, podrás lograr ese producto o servicio que sea todo un éxito entre los consumidores.

Como has podido ver, crear un producto mínimo viable ágil (MVP) tiene más que ver con el análisis y la estrategia que con el desarrollo. Esto es algo que muy pocas compañías entienden, llegando al fracaso más absoluto. Para tener éxito, necesitas definir las características centrales del desarrollo del MVP y conocer bien a tu público. ¿Te ayudamos?

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Qué son los Growth Loops: ejemplos

por Paloma Royo | Feb 23, 2021 | DCS

Qué son los Growth Loops: ejemplos

Los Growth Loops o ciclos de crecimiento, son sistemas cerrados, que, a través de diversos procesos, generan más de un output que puede ser reinvertido en un input. Hay growth loops que tienen diferentes objetivos y valor, como puede ser el de generar nuevos usuarios, aumentar la eficacia de una campaña, etc. Estos son muy utilizados por los expertos en Growth Hacking y dicen que viene a sustituir el funnel “pirata” o AARRR. ¿Quieres saber más sobre cómo son, sus ventajas y algunos ejemplos? Vamos a ello.

Si preguntas a cualquier especialista en marketing cómo hacer crecer un negocio o las ventas de un producto, él probablemente te responda que con publicidad, marketing de afiliación, SEM, Social Ads o lo que sea.

Ellos, lo que te están describiendo son acciones dirigidas a la parte alta del funnel, es decir el TOFU. Esta parte, como sabes, comprende la de adquisición y activación.

Los Growth Loops, forman parte de cualquier proceso de ventas o adquisición, y por tanto, utilizan embudos como el “pirata” o AARRR (Acquisition, Activation, Retention, Revenue y Referrals), sin embargo no lo hacen de forma lineal, sino que es como si los estiraras y los dieras forma redondeada, en el cual, una vez llegas al apartado de referrals, utilizas diferentes incentivos y estrategias para hacer que esos usuarios te consigan a su vez nuevos que dirigir a la parte de adquisición, para que hagan el recorrido de nuevo, y así hasta el infinito.

De este modo, se crea una rueda de crecimiento que hace aumentar las cifras de manera exponencial, si se sabe hacer de la manera correcta.

Pero no queda ahí. El verdadero pensamiento ‘Growth’ hace que apliques estos, también llamados Viral Loops a cada fase de ese funnel AARRR. Te lo explico.

Centrémonos de nuevo en la primera fase del embudo, la de adquisición. Pondremos todo nuestro empeño y recursos en atraer tráfico hacia nuestra web, landing o tienda física. La idea, es crear un loop que haga que esos mismos usuarios/clientes potenciales que he captado inicialmente, trabajen para nosotros con el fin de traernos ellos a otros nuevos.

Del mismo modo, cuando estamos en la fase de activación, en la que el usuario debe descubrir el producto, ese propio producto, debe de estar diseñado con una estrategia detrás, para que este por sí mismo, genere nuevos usuarios. Y así en cada fase del funnel.

Si te digo que con una estrategia basada en ciclos de crecimiento, sólo tienes que preocuparte por conseguir 1.000 nuevos usuarios, porque a través de estos 1.000 vas a conseguir 100.000, me dirás que dónde hay que firmar, ¿verdad?

Eso es precisamente lo que hacen los Viral Growth Loops: aumentar la eficiencia de cada uno de los usuarios que estás pagando por su adquisición.

A la hora de trabajar estos Growth Loops en Growth Hacking, lo que se busca es realizar muchos tests que puedan llevar metodologías o acciones que se deban completar, ya que, cuando es el propio comportamiento del usuario lo que genera más usuarios, ser capaz de medirlo y ser capaz de encontrar cómo potenciarlo, es un reto interesante.

Ahora que ya sabemos qué son los bucles de crecimiento y qué se consigue con ellos, vamos a ver cuáles son sus principales ventajas, ¿te parece?

Ventajas de los bucles de crecimiento o Growth Loops

ventajas growth loop

Según lo que has leído, es evidente, existen muchas ventajas, sobre todo porque te permite crecer de manera automática una vez has logrado esos loops que funcionan. Sin embargo, hay otras muchas ventajas más. Vamos a verlas.

#1. La adquisición de nuevos usuarios, proporcionan a su vez nuevos usuarios.

Ese es el ciclo. La adquisición de un número de nuevos usuarios te va a permitir a través del Loop, obtener nuevos usuarios. Por tanto, cuantos más usuarios consigas, más multiplicarás tu registro de adquisición. Sin embargo, hay que tener en cuenta que no todos los ciclos de crecimiento son válidos. Hay que probar, y normalmente aquellos productos con un mayor crecimiento, suelen tener entre uno y dos loops. Para lograrlo, es necesario tener una adecuada estrategia de medición de datos, con el fin de determinar en los diferentes tests y pruebas, cuál de ellos es el que realmente mejor está funcionando.

#2. Son muy difíciles de replicar.

Los Loops suele combinar diferentes áreas y partes dentro de tu producto y negocio, como por ejemplo el mismo producto, el canal en sí, el sistema de monetización… Eso hace que la combinación de varias estrategias en una, haga que sea realmente complicado de replicar por otra empresa, incluso muchas veces, por ti mismo.

#3. Generan un crecimiento compuesto, más sostenible que el lineal.

Al estar actuando sobre varios campos de acción de crecimiento, si una deja de funcionar, dispones de otro que te va a seguir aportando crecimiento, dándote la oportunidad de rectificarlo o crear otro en su lugar que te permita continuar el crecimiento inicial. Eso lo hace más sostenible que si sólo tienes una línea de crecimiento.

#4. Te alejas de los silos de trabajo y se actúa más en equipo y visión global de negocio.

Los ciclos de crecimiento obligan a las empresas a crear sistemas en los que trabajen de la mano marketing, producto, finanzas… ofreciendo una visión mucho más global del negocio y aportando estrategias únicas.

#5. Impulsa los objetivos únicos comunes en la empresa.

Encamina al personal de la empresa y a los equipos de los diferentes departamentos hacia un objetivo común de crecimiento alineado, optimizando así los ciclos de crecimiento.

Ahora que ya sabes qué son los Growth Loops y has conocido lo beneficiosos que pueden ser para hacer crecer tu negocio, vamos con algunos ejemplos que te ayudarán a entenderlo aún mejor. Incluso, por qué no, darte alguna idea para aplicarlo tú en tu negocio.

Ejemplos y tipos de ciclos de crecimiento (Growth Loops)

ejemplos growth loop

Hay una gran cantidad de ciclos, sin embargo, más o menos… se pueden englobar todos en estos 5 tipos:

#1. Viral Loop con incentivo personal.

Hay productos que mejoran cuando hay más usuarios utilizándolo. Por tanto, un loop interesante para estos casos sería la potenciación de la invitación de nuevos usuarios, a través de un incentivo personal.

Este tipo es el que utilizaron para su crecimiento empresas como Fútbol Fantasy, Slack o Trello.

Vamos a tomar como ejemplo Fútbol Fantasy. Este, es un juego en el cual los participantes forman un equipo de fútbol virtual basado en jugadores reales, que forman parte de equipos reales y que sobre la base de su actuación en los partidos de los diferentes campeonatos y ligas, obtienen una puntuación que establece su posición en un índice de audiencia. Por regla general, los futbolistas serán de la misma división de algún país particular, aunque existen distintas posibilidades de juego.

Un usuario monta un equipo, pero el juego es mucho más divertido si juega contra sus amigos. Entonces, crea una liga y propone a su círculo de amigos, familia o compañeros de trabajo que formen sus equipos para poder competir entre ellos. Aquí tienes su crecimiento. Cada nuevo usuario genera automáticamente un número mucho mayor. Pero lo mejor está, en que esos nuevos, a su vez, pueden crear otras ligas e invitar a otros nuevos usuarios.

#2. Viral Loop con incentivo económico.

En este caso, la manera de hacer que los nuevos usuarios atraigan a otros nuevos es a través de incentivos económicos.

Este tipo de Loop es el que utilizaron marcas como Dropbox, Paypal o Tesla.

Para explicarte el funcionamiento, vamos a ver el ejemplo de Dropbox. Esta, es un servicio de alojamiento de archivos multiplataforma en la nube. El servicio permite a los usuarios almacenar y sincronizar archivos en línea y entre ordenadores y compartir archivos y carpetas con otros usuarios y con tablets y móviles.

Cuando el usuario captado llegaba al límite de su capacidad de almacenamiento, le llegaba un mensaje desde Dropbox, en el cual le ofrecían 16Gb gratis de espacio si invitaba a sus amigos. Esos amigos al registrarse gratis, les acababa ocurriendo lo mismo, invitando a su vez a otras nuevas personas con tal de aumentar su capacidad. Ahí está el Loop y la causa del increíble crecimiento de la plataforma.

#3. Viral Loop con incentivo social.

Este es quizás el Loop más complicado de conseguir. Este se basa en que el producto es tan bueno, que simplemente los usuarios están deseando compartirlo con sus amigos.

Algún ejemplo de empresas que se han servido de este “truco” son DoubleTree, Stripe o Juego de Tronos.

Pongamos el ejemplo de DoubleTree. DoubleTree by Hilton es una cadena hotelera estadounidense que forma parte de Hilton Worldwide. La mayoría de los hoteles DoubleTree son de propiedad independiente y están operados por franquiciados, pero algunos son administrados por Hilton Worldwide.

Lo que hicieron fue muy sencillo, pero con un objetivo muy claro. Cuando un huésped se registraba en su llegada al Hotel, le hacían entrega de una cookie calentita. Imagina la cara de la persona tras hacer el check-in en el hotel… Indudablemente, una gran parte de esas personas, ya acostumbradas a compartir experiencias en hoteles, viajes o similar con sus amigos en las RRSS, postearon ese detalle de la cadena hotelera, etiquetando el Hotel. Eso irremediablemente se viraliza y acaba atrayendo a nuevos huéspedes, quienes a su vez reciben también su cookie y lanzan su correspondiente post en una red social. Ahí tenemos otro bucle.

#4. Viral Loop con incentivo de contenido.

Algunos negocios que ponen en marcha este tipo de ciclo, aprovechan el contenido creado por los mismos usuarios para mejorar el seo y aumentar el tráfico orgánico.

Algunos ejemplos de empresas que se han servido de esta estrategia son Quora, Reddit o Stack Overflow.

Vamos a velo con el ejemplo de Quora. Esta, es una red social de preguntas y respuestas creada en junio de 2009, lanzada como una beta privada en diciembre de 2009 y públicamente disponible desde el 21 de junio de 2010.

Cada vez que un usuario posteaba una pregunta en la plataforma, Google la indexaba en su buscador. Cuando otro usuario tenía esa misma pregunta y la lanzaba en Google, acababa dirigiéndose a esta red social, convirtiéndose en la mayoría de los casos, en un nuevo usuario, ya que tenía que darse de alta para poder ver la respuesta. A su vez, este es muy probable que lanzara en algún momento otra pregunta, o realizara una respuesta…y vuelta a empezar.

#5. Loop por simple atracción física.

Algunos productos atraen a nuevos usuarios simplemente por ser notables. Este es el caso de marcas como Lime, Square o ChargedUp.

Vamos a verlo con Lime. Esta, es una compañía estadounidense de alquiler de bicicletas, patinetes, y sistema de coches compartidos en varias ciudades. Para desbloquear el sistema que necesites, sólo tienes que utilizar su aplicación móvil.

Lime, como dice su nombre, tiene la característica de presentar una imagen super atractiva y notoria de todos sus transportes, en color lima y amarillo. Cuando un nuevo usuario utilizaba Lime, era inevitable que el resto de personas no se giraran al ver el vehículo o la bicicleta. Esa visión, hacía que se interesaran por el producto, lo buscaran en Internet y se descargaran su app. Según fuera habiendo más usuarios, más personas eran impactadas, y más las que se acababan descargando la aplicación móvil.

La mayoría de las empresas, lo que hacen es, primero construir el producto y luego comercializarlo. Pensar en bucles significa incorporar directamente el marketing al producto. El producto no precede al marketing. El producto es el marketing. ¿Eres capaz de pensar así?

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Cómo justificar una estrategia de datos a tu CEO

por Paloma Royo | Feb 16, 2021 | DCS

Cómo justificar una estrategia de datos a tu CEO

Como sabes, para que una empresa sea Data Driven, todos los componentes de esta deben de tener una cultura relacionada con la adquisición de datos y su aprovechamiento para poder tomar decisiones válidas. Pero no sólo eso, una empresa Data Driven, debe de disponer de tecnología y metodologías de trabajo que ayuden a los empleados a convertir esos datos en insights de valor para el negocio. Todos sabemos que a través de esa cultura Data Driven, se pueden obtener muchos beneficios, pero pasar de una empresa normal a una compañía que dispone de una estrategia de datos, puede generar cierto vértigo en cualquier Ceo. Aquí te contamos de una manera rápida y directa, cómo convencerle. ¿Interesante verdad? Vamos allá.

Sin duda, los datos están siendo los protagonistas en los últimos años. La mentalidad de los directores ha pasado de ver los datos como una herramienta táctica a adoptar los datos como “el camino hacia una ventaja estratégica y competitiva”. De hecho, el Instituto Internacional de Analítica predijo que, para 2020, las empresas que utilizaran datos de forma eficaz obtendrían 430.000 millones de dólares en beneficios de productividad sobre aquellas que no utilizaran datos. Una vez finalizado el año, se ha podido comprobar que esa cifra ha sido mucho mayor.

Y es que, aquellos que aprovechen los datos estratégicamente serán los líderes del mercado del mañana. Debido a ello, muchas empresas están siendo pioneras en la adopción de los datos como parte de su cultura.

Pero ¿cómo justificar la inversión en una estrategia de datos en términos «objetivos» para el CEO?

Lo primero que debemos de tener en cuenta es qué significa “aprovechar los datos estratégicamente”, y es que muchas empresas piensan que, con contratar a un analista de datos y un estratega de datos, ya es suficiente, y no tiene nada que ver con la realidad. Eso no es otra cosa que una táctica.

Un enfoque estratégico consiste en extraer información valiosa de los datos y aprovecharlos de forma proactiva, en todas las áreas funcionales, para crear experiencias de cliente fluidas y una ventaja competitiva real y sostenible.

Una vez que se tiene claro ese aspecto, es cuando se puede comenzar a diseñar un plan en el que los datos tengan un peso estratégico real, en el negocio de la compañía.

Sin embargo, antes debes de ponerte en el lugar de tu CEO.

En términos simples, recuerda que una estrategia de datos es el plan de toda la empresa sobre cómo optimizarlos: desde la adquisición, el almacenamiento, la limpieza, el enriquecimiento, el análisis, la gestión, el intercambio y el uso de los datos.

No obstante, antes de entrar en los componentes clave de una estrategia de datos, debemos hacernos estas dos preguntas:

¿Qué desafío está tratando de resolver el CEO de la empresa?
¿Cómo nos ayudaría una estrategia de datos integral a abordar y resolver ese desafío?

Una comprensión clara de la visión y los objetivos de la empresa, así como de las prioridades del CEO, establecerán el contexto para convencerle de la necesidad de poner en marcha este tipo de estrategias.

Últimamente uno de los factores que más está dirigiendo a las compañías hacia el Data Driven, es el conocer al detalle el verdadero recorrido del cliente con la marca. Este es uno de los retos que más CEOs están poniendo sobre la mesa hoy día, y el cual resuelve a la perfección una estrategia de datos.

Hewlett Packard por ejemplo, hace algunos años implementó una estrategia de datos holística en un esfuerzo por rastrear a sus clientes a lo largo de todo su customer journey. Una de las cosas importantes que hicieron fue unificar los datos en toda la empresa, pudiendo así obtener información sobre los comportamientos y preferencias únicos de sus clientes, lo que resultó todo un éxito para la empresa. Quizás tu empresa tenga esta misma necesidad…

Ahora que ya estamos metidos en situación, vamos a ver de qué manera podemos justificar ante el CEO este cambio.

Cómo defender y justificar un cambio hacia una estrategia de datos

justificar un cambio hacia una estrategia de datos

Cuando defiendas un cambio, justifica el cambio. En otras palabras, debes estar preparado para identificar los gastos ocultos y los puntos ciegos que existen en el ‘status quo’ actual.

Puede que las métricas financieras sean saludables, sin embargo, seguro que existe la probabilidad de que haya espacio para hacerlas todavía mucho más saludables y sostenibles a través de una gestión de datos optimizada.

Sería interesante, siguiendo la metodología anterior de preguntas ante tu CEO, que lograras responder a estas otras, las cuales te beneficiarán a la hora de articular y justificar mejor los cambios que solicitas:

¿Por qué es este cambio mejor que el estado actual?
¿Cómo de mejor es?
¿Cómo ayudará esto a satisfacer mejor las necesidades nuevas y emergentes de los actuales clientes?
¿Cuál podría ser el grado de preocupación de los clientes actuales si la empresa lleva a cabo ese cambio?
¿Por qué este caso es más importante que otras prioridades que pudiera haber en la lista de la compañía?

Estas respuestas establecerán un caso objetivo para el cambio de manera proactiva, ya que el cambio, aunque vital, es simultáneamente un desafío.

Para todo ello, como ya te he comentado antes, un excelente ejercicio sería el ponerse en el lugar del propietario del negocio. Si lo logras, es necesario que te sitúes en el nivel más básico del negocio, es decir, es necesario que pienses en cada uno de los elementos clave del negocio.

De esa forma, en la que vas analizando uno a uno cada elemento clave del negocio, podrás ir justificando paso a paso la implantación de un enfoque totalmente diferente y nuevo.

Se trata de crear una hoja de ruta claramente definida para diseñar estrategias basadas en datos, e implementarlas, así como administrarlas.

A continuación, te describo uno a uno cuáles podrían ser esos elementos y cómo abordarlos, con un ejemplo de estrategia de datos para que nos sirva de referencia. Vamos a verlo.

Elementos para abordar la justificación del cambio de la empresa hacia una estrategia de datos

Antes de meternos con ello, vamos a ver un ejemplo de lo que podría ser una estrategia de datos.

datos

En el centro tendríamos a los DATOS: el blanco de la estrategia. Estos, están rodeados por el valor comercial principal que los datos brindan a la organización: reducir costos y optimizar las operaciones en la mitad superior, y aumentar los ingresos, la lealtad del cliente y la satisfacción en la mitad inferior.

Los dos objetivos principales de un programa de datos son gestionar el negocio y hacer crecer el negocio. Cada objetivo se alinea con los beneficios correspondientes en el círculo interno y consta de cuatro componentes. La función «gestionar el negocio» utiliza informes, dashboards, automatización y flujos de trabajo para optimizar los procesos y el rendimiento del negocio. La función «hacer crecer el negocio» utiliza analítica, exploración, predicción y monetización de datos para generar nuevos conocimientos e innovaciones.

Alrededor del círculo hay cuatro iniciativas de apoyo. Comenzando desde arriba, un programa impulsado por la empresa dirigido por un alto ejecutivo, como, por ejemplo, el CDO, quien es el propietario y ejecuta la estrategia de datos. A la izquierda, un programa de gobierno de datos mantiene la integridad, consistencia y calidad de los activos de datos. A la derecha, el autoservicio adapta el acceso a los datos y la funcionalidad analítica para las personas, los roles y los grupos en función de sus necesidades y permisos. Y en la parte inferior, una infraestructura de datos y servicios gestionan la captura, almacenamiento, transformación y seguridad de los datos a medida que se mueven entre aplicaciones, sistemas y usuarios, tanto dentro como fuera de la organización.

Conociendo esto, ya podemos tener una visión mucho más clara de porqué cada paso y cómo abordarlo.

#1. Justificación y análisis de mercado.

Como hemos comentado, el cambio es difícil. Esta sección será la oportunidad de ganarse el corazón y la mente del CEO. Para ello es necesario que abordes:

¿En qué se diferencia una estrategia de datos de la forma en que la empresa utiliza los datos actualmente y por qué es importante esa distinción? Compartir ejemplos relevantes puede resultar útil.
Asegúrate de compartir las tendencias de la industria y cómo las empresas utilizan las estrategias de datos para su beneficio.
Esta es también la sección donde debes mirar las estrategias de datos de tus competidores. ¿Quién lo está haciendo bien?
No olvides incluir una explicación de cómo puedes obtener una ventaja al aprovechar los datos.

#2. Impacto empresarial.

Esta es una de las secciones más importantes del plan y es donde explicarás cómo la adopción de una estrategia de datos tendrá un impacto positivo en el negocio en todos los niveles y en todos los departamentos. Debes de obtener el apoyo interno adicional asociándote con partes interesadas clave en otros departamentos para comprender cómo están utilizando los datos actualmente y cómo una estrategia de datos puede ayudarles.

#3. Organización y gestión.

Una nueva estrategia de datos requerirá una estructura organizativa completamente nueva para respaldarla. En esta sección, describirás esa nueva estructura en detalle respondiendo las siguientes preguntas:

¿Cómo se organizará y gestionará la nueva estrategia dentro de tu departamento y en toda la empresa?
¿Quién será el responsable de cada elemento?
¿Cómo recibirán otros equipos la información que necesitan para hacer su trabajo?
¿Quiénes son los socios estratégicos en otros departamentos?

#4. Requisitos tecnológicos.

¿Cómo es la infraestructura tecnológica necesaria para respaldar esta nueva estrategia?
¿Cumplirá con las expectativas de datos de la organización en términos de velocidad y escala? Si se requieren nuevas herramientas, asegúrate de describirlas y explicar exactamente por qué son necesarias.

#5. Inversión financiera y justificación.

Hasta ahora, has presentado un caso convincente para la nueva estrategia de datos de tu empresa. Ahora es el momento de presentar un caso aún más convincente para la aceptación financiera. Cuanto más detallado pueda ser sobre cómo se te ocurrió el número que estás solicitando y cómo se asignará, mejor. ¿Cómo funcionará esa inversión en la empresa en un trimestre, dos trimestres, un año, dos años, cinco años? El uso de tablas y gráficos ayudará visualmente a contar la historia.

#6. Cronograma y conclusión.

Resume tu caso de negocio describiendo cómo implementarás la nueva estrategia de datos. Siempre es útil volver a visitar algunos de los puntos clave de justificación en esta sección.

Una estrategia de datos no es algo que se crea y se activa de hoy para mañana. Es un proceso de desarrollo de meses que requiere un apoyo de arriba hacia abajo y una inversión financiera significativa. El primer paso en el proceso es convencer al CEO y ayudarle a comprender por qué se necesita una estrategia de datos.

El siguiente paso, una vez se obtenga la aprobación, será el comenzar a hacer realidad la nueva estrategia de datos. En ese momento seguro que necesita ayuda, y en ese momento es cuando nosotros desde artyco podemos acompañarle en tan atractivo viaje. ¿Hablamos?

Emilio Fernández Lastra

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¿Por qué tu empresa no es Data Driven?

por Emilio Fernández Lastra | Oct 14, 2020 | DCS

¿Por qué tu empresa no es Data Driven?

Tras la situación sanitaria y económica que estamos viviendo, todas las compañías intentan rentabilizar al máximo cada una de sus inversiones, así como optimizar cada una de las decisiones corporativas que se toman. Saben que la mejor manera de hacerlo con éxito es a través de los datos, y eso es lo que consigue una cultura Data Driven. Es por eso, que todas las compañías con visión de futuro están adoptando esa filosofía empresarial. ¿Quieres saber en qué momento estás? Aquí te cuento por qué tu empresa no es Data Driven y cuáles son las fases por las que pasan todas aquellas empresas que se adentran en el camino de conseguirlo. Vamos allá.

Una empresa data driven basa su cultura en el empleo eficiente de los datos, convirtiéndolos en auténtico valor para la organización.

Según los resultados de una encuesta realizada por McKinsey, las empresas data driven tienen 23 veces más probabilidades de adquirir clientes, seis veces más probabilidades de retener a esos clientes y 19 veces más probabilidades de ser rentables.

A pesar de todo, según otro informe, esta vez realizado por EY y Nimbus Ninety, a pesar de que el 81% de las empresas piensan que los datos deben de estar en el centro de su organización, la mayoría usa la analítica de datos sólo para resolver problemas esporádicos.

De estos informes, se desprendieron unas conclusiones que evidenciaban los porqués de no llegar a convertirse en empresas data driven. Estas conclusiones se pueden resumir en estos 4 puntos:

#1. Las empresas necesitan crear una organización respecto al dato, teniendo en cuenta la gobernanza de este, con el objetivo de que se puedan llegar a tomar decisiones basadas en estos.

#2. Las empresas deben de tener el hábito de recoger datos de diferentes fuentes, pero vigilando la veracidad de los mismos, así como su calidad y consistencia. Con estos, se deben de crear insights que sean valiosos para todos los empleados de la organización. Ya que, gracias a estos, podrán tomar sus decisiones diarias.

#3. Una empresa que quiera ser Data Driven, debe de disponer del talento necesario para ello y formar a los empleados actuales, para que sean capaces de trabajar en base a los datos. Además, deben de contar con organizaciones especializadas en Big Data, que les acompañen en el viaje.

#4. El mayor riesgo de manejar datos, está en que te los roben. Por ello, es necesario que una empresa Data Driven se aproveche de la analítica Big Data para aumentar la ciberseguridad y mejorar el cumplimiento normativo. Con la GDPR actual, el usuario tiene derecho a elegir qué empresas tienen acceso a sus datos y para qué los utilizan.

Ahora ya sabes más o menos cómo debe de ser una empresa Data Driven. Supongo que habrás hecho la introspección de analizar si tu compañía cumple con alguno de estos puntos, ¿verdad? Para que no te quede más dudas, a continuación, voy a contarte definitivamente por qué tu empresa no es Data Driven.

5 motivos por las que tu empresa no es Data Driven

Creo que lo tienes claro. Tu empresa no es Data Driven, pero por si te queda alguna sospecha, aquí te presento cinco puntos que terminarán por sacarte de dudas.

Muchas empresas dicen que son Data Driven simplemente porque trabajan con datos, pero no es así. Ser Data Driven va mucho más allá.

Si tu empresa cumple alguno de estos puntos, piensa que no es Data Driven.

#1. Mantenéis la información guardada por departamentos, sin posibilidad de poder compartirla con el resto de los equipos, o al menos, no es tarea sencilla. Trabajáis en lo que se denomina dentro del sector, en silos independientes de información, en los que cada responsable de departamento es dueño y señor de su silo.

#2. Sí, trabajas con datos a diario, pero ¿te preocupas de la calidad de estos? Muchas compañías presumen de disponer de una gran cantidad de datos, incluso de tenerlos en cuenta a la hora de trabajar y tomar decisiones. Lo que ya no tienen tan en cuenta es el trabajo previo a esos datos, es decir, la calidad de ellos en su fiabilidad en la recogida, su normalización, limpieza y correcto tratamiento. El impacto del Dirty Data en España, supone un total de 321 millones de euros de pérdidas, ya que se toman decisiones erróneas. ¿Quieres saber más sobre ello? Echa un ojo a este post sobre Dirty Data.

#3. Utilizas herramientas de analítica de datos, sin embargo, es dudosa su eficacia en cuanto a la toma de decisiones. Piensas que estas herramientas están siendo infrautilizadas en tu empresa, y realmente no están ayudando a tomar más y mejores decisiones empresariales y de negocio. Piensa que una de las mayores dificultades a las que se enfrentan las empresas hoy día, es la toma de decisiones respecto a qué herramienta utilizar, que sea adecuada a las necesidades de cada empresa o negocio. Aquí te dejo una guía de cómo elegir la herramienta más adecuada en sólo 5 pasos.

#4. ¿Una de tus mayores preocupaciones es disponer de suficientes datos? Sin embargo, no los utilizas de forma correcta y no sabes extraer el verdadero valor de estos. Muchas empresas pierden mucho tiempo en la adquisición de más y más datos, sin pararse a pesar cuáles de estos son verdaderamente necesarios para sus objetivos de negocio. Este hecho les hace perder la perspectiva de para qué se necesitan esos datos.

#5. En la empresa sólo unos pocos están verdaderamente capacitados para trabajar con datos. Uno de los mayores problemas y hándicaps a los que se enfrentan las compañías hoy día, es la falta de personal formado respecto a la cultura del dato, así como en el trabajo entorno al dato.

¿Verdad que te ves reflejado en más de uno? Si es así, lo siento, pero tu empresa no es Data Driven. Sin embargo, conseguirlo no está sólo al alcance de la mano de grandísimas compañías. Convertir un negocio en Data Driven o basado en los datos, no es sencillo, pero es posible retocando ciertos elementos. El camino para conseguirlo conlleva habitualmente una serie de fases. Te las cuento.

Fases de evolución hacia el Data Driven

Según Christopher S. Penn (autor de uno de los libros más vendidos ‘Marketing White Belt: Basics for the Digital Marketer’, y autoridad líder en nuevos medios y marketing en Wall Street Journal, Washington Post, New York Times , BusinessWeek y US News and World Report , PBS, CNN, CNBC, Fox News y ABC News, entre otras) todas las empresas que desean transformarse en una compañía basada en datos, deben de pasar por una serie de etapas hacia su evolución. Las etapas son estas:

Fase de resistencia a los datos.
Normalmente las empresas que se resisten a los datos suelen decir esto: «Siempre lo hemos hecho de esta manera», una frase dolorosa para cualquiera con mentalidad de progreso. Es por eso por lo que, dirigirse hacia el Data Driven en una organización que está en esta fase de resistencia, el esfuerzo debe de venir desde dentro de la organización.
Consciencia de datos.
Son las empresas que saben de la existencia de los datos, los recogen y sienten curiosidad por ellos, pero aún no saben cómo sacarles partido. La transición de la detección de datos a la guiada por datos proviene del deseo de desbloquear el valor de los datos que una empresa ha recopilado.
Empresa guiada por los datos.
Las empresas guiadas por datos se centran en el análisis, en lo que sucedió en los datos. ¿Qué dicen los datos? ¿Qué ocurrió? Y entran en una fase de contratación y cambio cada dos por tres de proveedor tecnológico y de herramientas. Muchas empresas se quedan estancadas en esta fase, ya que tiene repercusión sobre la parte más táctica de la empresa, bastándoles a muchas de ellas.
Experta en datos.
La empresa experta en datos se da cuenta de que el valor de los datos no es solo táctico; los datos pueden ser un activo estratégico. Para desarrollar ese valor estratégico, una empresa experta en datos continúa invirtiendo en el qué, pero luego dirige su atención al por qué, y al desarrollo de conocimientos.
Basada en datos.
La empresa basada en datos combina datos, análisis y conocimientos para responder a la pregunta ¿qué sigue? Las decisiones que toman las organizaciones basadas en datos encapsulan los datos, lo que sucedió, por qué y qué sigue en declaraciones claras y concisas que indican la próxima acción a tomar. Para estas, los datos son un activo estratégico que impulsa todas las decisiones importantes que se toman.
En una organización verdaderamente basada en datos, cada reunión de planificación comienza con datos y no se ejecuta ninguna decisión sin una estructura de gobierno para recopilar y medir la decisión.

Como ves, convertirse en una empresa Data Driven no es tan sencillo como muchas empresas suponen, pero si se hace de manera acertada y con empeño, esta opción puede reportar interesantes beneficios para el negocio.

En artyco ayudamos a las compañías a ser Data Driven, a través de nuestros consultores especializados y nuestros años de experiencia con los datos, ¿hablamos?

Emilio Fernández Lastra

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