Pronóstico de la demanda: 4 formas de mejorarlo

Las empresas interactúan con sus clientes a través de múltiples canales: físico, web, móvil, redes sociales e IoT, generando una gran cantidad de datos digitales que mejoran el pronóstico de la demanda. Las empresas se han dado cuenta de que desbloquear el valor de estos datos es la clave para transformar la experiencia del cliente y pulir la estrategia. Pero para conseguirlo hace falta algo más que proponérselo.

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Del pronóstico de la demanda acertado a las promesas cumplidas

A medida que las empresas se embarcan en su viaje de transformación digital, la experiencia de transformación del cliente se ha convertido en la referencia que guía este viaje y garantiza el enfoque en el conjunto correcto de prioridades.

Son muchos los canales, aún más los datos a disposición de las organizaciones que necesitan hacer un pronóstico de la demanda y, cuando se emplean inmensos recursos informáticos y de almacenamiento para procesar estos datos y generar información de negocio, hace falta ser capaz de justificar la inversión.

Con la recopilación de más datos sobre más clientes a través de más canales, la meta de llegar a comprender al cliente para ofrecer la experiencia adecuada en el momento preciso parece haberse vuelto más alcanzable que nunca. Desafortunadamente para muchas empresas, esto sigue siendo una promesa distante más que una realidad. ¿Te imaginas por qué?

1. Primero, ha habido una explosión en el volumen y la variedad de datos. Son grandes datos y datos dinámicos de clientes de un conjunto de fuentes de datos cada vez mayor: datos de transacciones, datos de sensores de máquinas, flujo de clics del sitio web, feeds de redes sociales, registros y datos de ubicación.
2. En segundo lugar, existe una presión empresarial implacable para utilizar estos datos de diferentes tipos de usuarios y así poder abordar una gran cantidad de necesidades de análisis de clientes, que van desde la personalización en tiempo real de la experiencia web hasta la planificación semanal de campañas y el pronóstico de la demanda a largo plazo. Y todos quieren acceso rápido a datos relevantes en un modelo de autoservicio sin depender de TI para proporcionar los datos para ellos.
3. Finalmente, existe un escrutinio cada vez mayor sobre la privacidad y seguridad de los datos y la necesidad de cumplir con las nuevas regulaciones que se van aprobando, como el GDPR. Desarrollar relaciones confiables con los clientes requiere que las empresas sean vistas como custodios éticos de toda su información personal. Se requiere un acto de equilibrio difícil para gestionar esto a escala empresarial de manera acertada y sin que ello pueda comprometer la agilidad del negocio.

El primer paso para abordar esta confluencia de fuerzas es desarrollar una comprensión integral de los datos que se utilizan, se procesan, se recogen y se almacenan en toda la empresa.

El panorama de datos actual es complejo y evoluciona constantemente con activos de información de diferentes tipos distribuidos en almacenes de datos en la nube, bases de datos en las instalaciones, diversas aplicaciones comerciales y documentos no estructurados.

Las empresas necesitan la capacidad de escanear estos activos de datos en toda la organización y catalogar, etiquetar y clasificar de manera inteligente esa información para obtener visibilidad y comprensión. Para ello, necesitan conseguir que los datos relevantes sean fácilmente reconocibles para los analistas de datos. Al mismo tiempo, las organizaciones deberían ser capaces de mejorar la confianza en los datos para el análisis ayudando a los usuarios a comprender de dónde provienen los datos y proporcionando un contexto de negocio adecuado, que se dé en condiciones de visibilidad de la calidad y precisión de los datos.

Se trata de metas alcanzables que dan sus frutos en forma de un pronóstico de la demanda más preciso, campañas de marketing que alcanzan objetivos o unos clientes más leales. Pero, es preciso hacer un esfuerzo que ayude a alcanzar tales objetivos ya que, para abordar estas necesidades se requiere:

1. Un catálogo de datos inteligente impulsado por IA que ofrezca descubrimiento, curación y clasificación automatizados de datos a escala empresarial. Un catálogo de datos inteligente es la base de la visibilidad integral de datos y coloca a las empresas en el camino hacia una mejor experiencia y confianza del cliente.
2. Iniciativas de datos maestros, que son fundamentales para brindar una mejor participación del cliente, y pueden simplificarse al facilitar la identificación y priorización de las fuentes de datos relevantes utilizadas para enriquecer los datos maestros.
3. Análisis big data. Los analistas pueden ser guiados de manera inteligente a datos confiables y relevantes para sus necesidades de análisis de clientes.
4. Gobierno de datos. Los equipos de gobernanza y cumplimiento de datos se respaldan al comprender qué datos están disponibles, dónde se encuentran, de dónde provienen y su calidad.

Cuando se elige al socio tecnológico adecuado no importa la complejidad de los retos. Un buen catálogo de datos ofrece a la organización el respaldo que necesita tanto si se trata de una multinacional de nueva creación, como si es una gran empresa global consolidada. Ese apoyo es suficiente, aunque se estén gestionando cientos de miles de conjuntos de datos que crecen y cambian a diario y cientos de aplicaciones que contienen datos de los clientes y potencian las interacciones con ellos y otras partes interesadas. Acertar al elegir solución tecnológica es la única forma de garantizar al equipo de científicos de datos, analistas big data e ingenieros de datos el acceso inmediato a toda esa información que precisan para hacer su trabajo.

No te conformes con cubrir mínimos para perfilar el pronóstico de la demanda y ve a por todas en tu empresa, asegurando una visión holística y la comprensión necesaria de los datos para transformar la experiencia del cliente.