Los errores más comunes que las compañías cometen con sus datos

Autor: Sandra Plata
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Podemos asegurar que el futuro de las empresas depende de la comprensión y la integración de los negocios a la tecnología, siendo necesario enfrentar y superar las dificultades inherentes de un proceso de Transformación Digital.

En este panorama, ¿cuáles son los errores más comunes que incluso grandes empresas cometen con los datos que generan?

1. Creer que la transformación digital es genérica. Si bien se trata de un proceso exigente, las empresas deben entender que funcionan casi como individuos y deben poner el valor en la personalización. Es según su información crítica, su uso de datos, sus necesidades, la de sus clientes y del mercado, que podrá ajustar su estrategia, proceso y velocidad de transformación.

2. No lograr una visualización completa de los datos. Es común que las empresas tengan sus datos dispersos por una gran variedad de lugares (silos), y espacios. Sin una correcta visualización de estos es imposible tener una clara visión de uno de sus activos corporativos esenciales, sobre todo en lo que tiene que ver con la operación. La información archivada, que no puede ser consultada fácilmente, pierde valor.

3. No subestime el proceso. Luego de reconocer la importancia de los datos y su integración a procesos digitales en la organización, parece importante desarrollar estándares, políticas y procesos en la toma de decisiones para conseguir una gestión de los datos maestros que posibiliten producir beneficios de una manera sostenible. Una buena gestión de estos es el punto de partida esencial para consolidar su crecimiento y alcanzar sus objetivos de negocio.

Una empresa como Elektra a través de la Gestión de Datos Maestros de Producto (PMDM) en conjunto con otras herramientas, logró que su sitio, Elektra.com.mx, obtuviera 2.6 veces más tráfico y redujo su tasa de error del 20% a 0.5%. De tal forma que, centralizando los datos de sus productos, logro un crecimiento del casi 400% en ventas. E incrementó su catálogo de 2,000 a 50,000 productos en unas cuantas semanas.

Esto logró que Elektra estuviera en la vanguardia frente a otras empresas que se dedican a la venta de productos y que no han dado el salto a la omnicanalidad.

Este tipo de aplicaciones están impactando los modelos de negocio, los procesos y la experiencia de los clientes, por lo que demanda identificar tecnologías capaces de acercarse de manera adecuada a ellas, así como la generación de una estrategia digital flexible y adaptable, coherente con las necesidades y la estructura de la organización, en un proceso que debe comenzar en la información.

En la actualidad, se estima que sólo un 35% de los datos de producto tienen la información adecuada, un gran reto para las empresas del sector retail.

Al implementar una solución MDM de Producto, las organizaciones podrán gozar de mediciones precisas y orientadas a tomar decisiones estratégicas tales como:

  • Exactitud: Asegurar la incorporación eficiente de los datos del proveedor, mientras garantiza la normalización, el enrutamiento de aprobaciones y la automatización del flujo de trabajo.
  • Completitud: Medición que refleja el grado en que las bases de datos cuentan con toda la información crítica para el negocio; como los SKUs, fotografías de productos o características.
  • Consistencia: Identificar, vincular, adquirir y sincronizar datos de productos de una variedad de fuentes y sistemas internos y externos.
  • Aumento en los ingresos: aumente las oportunidades de up-sell y cross-sell, lance promociones segmentadas y reduzca las devoluciones de producto.

Por Stibo Systems 

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