EVENTO | Digital Analytics Sensorization Systems en BBVA

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En este evento presencial, Gema Sánchez Porras (BBVA) nos presentó un proyecto de éxito y puntero implementado desde su área, donde vemos como activar los DATOS basándose en sistemas de sensorización de analítica digital.


 

Vivimos en un mundo cada vez más digitalizado, envuelto en el caos de los #datos, con herramientas más y más potentes y complejas….
Podríamos decir que ya no es el #destino el que rige nuestras vidas, es más bien un #algoritmo creado por #machinelearning 😅

Pero tranquilos, si hay alguien que nos puede dar luz sobre toda esta «locura» es sin duda Gema Sanchez Porras, Senior Director CoE Advanced Analytics en BBVA.

Arancha García, Directora de la Escuela, moderó el evento, donde también charlamos con ella sobre la metodología de Gen/D a nivel escuela y cómo conseguir capacitar a los mejores perfiles analíticos del momento.

Los sistemas de sensorización en base a la Analítica Digital, nos permiten medir las interacciones de nuestros clientes en nuestros canales digitales, identificar oportunidades de mejora, ejecutar cambios de la mano de los equipos correspondientes y medir el impacto de estos cambios en términos de negocio, todo ello en base a DATOS y con un enfoque directo en la activación del DATO para negocio.

Los pilares de este sistema se basan en conseguir la integración de múltiples herramientas (Analítica, A/B Testing, CRM…) y equipos (Digital Analytics, Engineering, MKT&DS, BeCo, TCR&Design) dentro de la compañía.

Lo primero que debemos tener en cuenta son las partes importantes de un sistema de sensorización en base a los datos, donde destacan las siguientes:

  • Tener dato disponible y de calidad, no es realmente importante el valor absoluto de ese dato, si no, el ser capaces de analizar las tendencias de comportamiento para saber tomar decisiones acertadas.
  • Disponer de un robusto sistema de alertas inteligentes, es una de las partes transversales a todo el proceso de construcción de un sistema de sensorización. Debemos detectar cuáles son los KPI´s importantes y dónde se encuentra su principal tendencia a la anomalía, para así, tomar medidas efectivas de prevención.
  • Monitorización de las ventas digitales, ya que debemos ser capaces de complementar el dato cuantitativo con el cualitativo.
  • Activación por medio de feedback de clientes, consiste en analizar y activar las mejoras propuestas por nuestros clientes y saber detectar que cambios o mejoras necesitan, de este modo, lograremos ofrecer un producto mucho más personalizado y atractivo.
  • Mejorar el rendimiento del negocio, recopilando los insights más valiosos y sabiendo cuantificarlos en el impacto económico de la compañía.

 

Analizando las diferentes etapas en la construcción de un sistema de sensorización en base a los datos debemos tener en cuenta 3 puntos principales:

  1. Recolección del dato, es muy importante que todas aquellas áreas que van a tomar decisiones en base a los datos, se sienten con negocio y definan a qué preguntas van a querer dar respuesta, aquí es donde entran en juego los analistas que son los encargados de definir los diferentes KPI´s a analizar.
  2. Activación del dato digital, (no es hacer un “simple” Dashboard), nos apoyaremos siempre en él, pero entendiendo a la perfección todo el contexto del flujo y del producto. Fruto del análisis y la activación generaremos importantes insghts, los cuáles recibirán gran variedad de recomendaciones siempre desde un equipo multidisciplinar, para así garantizar que se contemplan todas las hipótesis y situaciones posibles.
  3. Medición del impacto, donde cuantificaremos los insights automatizados, las diferentes recomendaciones implementadas, el impacto real de los diferentes test A/B aplicados (ya sea mensual o anual), y finalmente pasar a democratizar los resultados para que estén accesibles a toda la organización.

No podemos hablar de la activación del dato sin hacer una clara referencia a los insights.

El 80% de los insights serán reactivos, pero pueden y deben existir insights proactivos, esto será gracias al análisis que propongamos nosotros mismos.

¿Cuál es la tipología de insights más frecuente? 

  • Incidencia de etiquetado, son incidencias que afectan al tagging del proceso pero que no afectan al servicio, solo a la disponibilidad del dato para su análisis. Un ejemplo muy común es cuando se rompe el etiquetado debido a la subida de una nueva versión del programa.
  • Incidencia de proceso, se trata de incidencias técnicas que afectan al servicio e imposibilitan al usuario operar con normalidad. Este tipo de incidencias son críticas y deben ser tratadas con total prioridad, ya que generan un alto riesgo reputacional de cara al cliente.
  • CRO / UX, su objetivo es mejorar la experiencia del cliente mediante la detección de los “pain points” de los diferentes procesos que nos permiten optimizar los funnels y la navegación. Por ejemplo, cuando el ratio de abandono en un paso en concreto de un funnel es superior al 50%.
  • Adquisición / Marketing, permitiéndonos eficientar el rendimiento del plan de marketing y la estrategia a implementar en los canales. Se nos puede dar el caso en que una campaña trae mucho tráfico pero apenas genera conversión o no se detectan correctamente los patrones de conducta de los usuarios para determinadas acciones.

Implementar en una compañía un sistema de sensorización de analítica digital en base a los datos, repercute en una serie de mejoras que son innegociables en el duro camino hacia la personalización de productos y la necesidad constante de generar mayores beneficios.

Como bien nos ha indicado Gema Sánchez, el dato digital se convierte en una excelente referencia térmica para la compañía, para entender como la estrategia de digitalización está impactando en el comportamiento de nuestros clientes.

Con el crecimiento exponencial de CoE de Digital Analytics, estaremos presentes allí donde se tomen las decisiones.

Es fundamental concienciar y democratizar el impacto que se consigue gracias a disponibilizar y activar el dato digital.

 

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