¿Qué debe decir a los clientes sobre el uso de los datos?

Si es un alto directivo que lanza una iniciativa de Big Data, debería empezar por preguntar tres preguntas sencillas y de alto nivel para guiar la estrategia de recopilación de datos de su organización. Una vez que tenga una estrategia de análisis, es hora de pensar en cómo va a aplicar los datos que recopila en el mercado. ¿Cómo lo utilizará en las interacciones con los clientes, la competencia y los colaboradores? Es especialmente importante anticipar cómo percibirán sus clientes el uso de los datos. Estas son algunas preguntas cruciales que hay que tener en cuenta a la hora de empezar a devolver los datos al mercado:

¿Qué tan transparentes seremos con respecto a los datos que utilizamos para tomar decisiones? Está claro que las empresas que utilizan datos confidenciales deben ser sinceras y abiertas en cuanto a lo que recopilan y cómo se utilizan. Pero hay un segundo nivel de transparencia que sería mejor considerar como obviedad: ¿con qué descaro quiere vincular sus actividades externas a sus datos?

Pensemos en el caso de Target. El gigante minorista rastrea el comportamiento de los clientes con tanto rigor que había pronosticado con precisión cuando una clienta adolescente estaba embarazada según sus patrones de compra; fue incluso antes de que se lo dijera a su padre, quien se enfureció cuando Target empezó a enviarle promociones de productos para bebés. (¡Resulta que los consumidores no se sienten cómodos con la idea de que un gran minorista los conozca mejor que su propia familia!) Sin embargo, Target no dejó de recopilar y aprovechar los datos del comportamiento de los clientes en su marketing. En cambio, simplemente se hizo más sutil en su ejecución: las ofertas específicas para clientes ahora se intercalan con anuncios más genéricos o un conjunto de promociones más diverso.

A veces, las empresas que conocen los datos se entusiasman tanto con su potencia analítica que no se detienen a pensar en cómo perciben las partes externas su inteligencia empresarial. Esto es especialmente relevante para el marketing, donde la experiencia del cliente es clave. Sin embargo, también es relevante si piensa en las señales que sus actividades pueden enviar a la competencia. Si sus capacidades de Big Data son una ventaja competitiva sensible, la delicadeza a la hora de comunicar qué y cuánto, ya sabe, puede ser importante. La sutileza a veces tiene su lugar.

¿Qué tan accesibles y utilizables queremos que sean nuestros productos de datos? Hoy en día, los datos se pueden integrar directamente en los productos de formas nunca antes posibles. Piense en Nike+, que permite a los corredores hacer un seguimiento de su rendimiento y compartirlo, o Herramientas electrónicas de Weight Watcher, que proporcionan un panel de control en línea para personas que hacen dieta. Sin embargo, traducir los datos y los análisis en una oferta de productos plantea una serie de preguntas. ¿Cuántos datos quiere compartir con sus clientes, solo los de ellos o también datos de otros (por ejemplo, comparar los tiempos de ejecución)? ¿Qué tan específicos quiere que sean los datos (por ejemplo, comparaciones directas o simplemente clasificaciones)? ¿Cómo puede hacer que los datos potencialmente complicados sean más digeribles e intuitivos (por ejemplo, mediante sistemas de puntuación o visualizaciones de datos)? ¿Qué tan accesibles son sus datos? ¿Los usuarios tienen que registrarse, pagar o cumplir ciertos criterios para poder utilizar sus análisis? En Quovo, hemos aprendido rápidamente que cuando los datos se convierten en una parte clave de la experiencia del cliente, es importante pensar como un director de producto y como un estratega de datos. Cuanto más se sientan cómodos los consumidores con los datos, más cierto será en el futuro.

¿Existen asociaciones en las que todos ganen y que nos ayuden a ser más inteligentes con nuestros datos? Como he sugerido anteriormente, los buenos datos suelen considerarse una ventaja competitiva que hay que proteger con firmeza; pero a medida que la información se hace más omnipresente, una mentalidad diferente y más colaborativa puede resultar beneficiosa.

Considere: como la red social online más grande del mundo, Facebook ya tiene un tesoro de datos sobre sus usuarios. Sin embargo, a través de su programa Facebook Connect, que permite a los usuarios de Facebook iniciar sesión en otros sitios con sus credenciales de Facebook, la red también puede rastrear comportamientos como los «me gusta» en sitios externos. A cambio, los sitios asociados pueden ofrecer a los visitantes un inicio de sesión más fácil para acceder y compartir el contenido a través de la sección de noticias de Facebook, lo que debería ayudar a aumentar el tráfico.

A medida que el panorama del Big Data evolucione, se harán más comunes oportunidades similares de escalar los datos mediante la colaboración, incluso a través de proveedores externos. Organizaciones como Metamarket y LexisNexis Risk Solutions (descargo de responsabilidad completo: he trabajado para la LNRS) gestionan bases de datos contributivas que agrupan datos de varias empresas. A cambio de su contribución, cada organización tiene acceso a datos y análisis que habrían estado fuera de su alcance si se hubiera limitado únicamente a su propio conjunto de datos. No todas las empresas se van a sentir cómodas con este acuerdo y la privacidad de los datos es una consideración importante; pero a medida que el volumen de datos crezca en todos los sectores, las empresas pronto tendrán que encontrar formas de ampliar su información de datos rápidamente. Las asociaciones pueden ser una buena manera de ser más inteligente y rápido.
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