No hace tanto tiempo atrás, las áreas de atención al cliente que utilizaban datos eran solamente aquellas que se reconocían como más “tecnológicas”. Hoy, en todas las compañías, incluso en las startups más pequeñas, las áreas de experiencia del cliente dependen de la información para poder tomar decisiones.
Mientras las herramientas digitales se expanden y se vuelven más fáciles de utilizar y de interpretar, los datos se democratizan y las barreras que solían haber para acceder a ellos, se desmoronan. Pero existen muchos errores a la hora de manipular y tomar decisiones con la información de la que disponemos.
Los errores más comunes al utilizar datos:
1 – Los números no mienten: Pero sí hay que tener en cuenta ciertas cualidades a la hora de decidir considerarlos o no. Entre ellas encontramos: la precisión, la validez, la puntualidad, la integridad y la coherencia. Si solamente una de estas características no se presenta, la información no es útil.
2 – El origen de la información: Muchos han determinado que es mejor obtener datos de una sola fuente, pero los analytics viajan a través de una cadena atravesando muchos puntos o enlaces: empresas de investigación de mercado, informes en internet, datos de clientes, de revendedores, etc. Si la información proveniente de cualquier parte de la cadena no se contrasta frecuentemente, podemos incurrir en errores o, simplemente, utilizar como referencia datos originados por sistemas menos eficientes que otros.
3 – El error humano tiene menos margen que antes: no es una afirmación tan cierta. Si bien tenemos mayor inteligencia artificial a disposición y los sistemas se presentan más automatizados, alguien con poca experiencia a la hora de analizar datos puede tomar en cuenta variables que no son críticas o dejar de lado el sentido común y el contexto y solamente basarse en los informes de analytics.
¿Cómo podemos utilizar la información de manera correcta?
El primer e inevitable paso es chequear que los procesos sean comprendidos por todos los que intervienen en el equipo, y asegurar que cada análisis que se realiza sea valioso y coherente para la estrategia del negocio. Puntualmente:
1 – Que todos los datos pasen una prueba de calidad, corroborando que conserven las 5 características que nombramos anteriormente (precisión, validez, puntualidad, integridad y coherencia). Los datos que no aprueben deberán ser descartados antes de llegar a un análisis.
2 – Definir un proceso y crear estándares para la información que recibimos de otras fuentes. Sobre todo si trabajamos también con agencias de investigación de mercado, encuestas, etc. Es importante asegurar que los datos que nos envían respeten ciertas normas de calidad.
3 – Capacitar a todo el equipo en la lectura de datos y su posterior análisis. No confiar en la accesibilidad y facilidad de las herramientas que utilizan. Podrán ser todos autodidactas en su utilización, pero para el análisis hace falta una mezcla de competencias técnicas con visión de negocio y análisis de contexto, que a la hora de tomar decisiones hacen a la diferencia.
Si bien los datos resultan fundamentales, para innovar en las áreas de experiencia del cliente es necesaria una intuición que solamente se logra estando completamente embebidos en el negocio. Seguir de cerca esta guía nos ayudará a evitar desvíos costosos y a aprovechar la información de manera correcta.
