El dark data puede ser lo que separa a tu empresa de la experiencia que tus clientes viven respecto de la que quieres que vivan. Están ahí ocultos, esperando que hagas algo con ellos.
Y si bien mucho se ha hablado de los datos oscuros, ¿cuánto sabes realmente acerca de ellos? Aprende qué son los datos oscuros y sobre todo aprovéchalos en tu favor.
Tabla de contenido
- 1 ¿Qué es Dark Data?
- 2 Tipos de Datos Oscuros: Clasificación del Dark Data
- 3 El Impacto del Dark Data en las Experiencias de los Clientes
- 3.1 Un Dato Erróneo Puede Afectar la Atención del Cliente
- 3.2 La Calidad del Dato Influye en la Satisfacción del Cliente
- 3.3 Un Dato Poco Confiable Impacta Negativamente en la Productividad del Agente
- 3.4 Los Conflictos de Datos Elevan las Tasas por Incumplimiento
- 3.5 Los Datos Duplicados Aumentan los Costos Operativos
- 4 El Valor del Dark Data
- 5 Conclusión
¿Qué es Dark Data?
La consultora Gartner define el término Dark Data como el conjunto de información que las organizaciones procesan y almacenan, pero que no aprovechan. Es decir, información que no se encuentra estructurada.
Si bien se los llama datos oscuros por su traducción del inglés, se refiere en realidad a los datos que pasan de largo, los que no están a la vista o permanecen ocultos.
Las empresas suelen almacenar estos datos por seguridad, por tratarse de información sensible o para analizarlos en algún futuro.
Una encuesta de Splunk, compañía especializada en big data, revela que el 60% de los encuestados considera la mitad de sus datos como datos oscuros, mientras que un tercio de ellos consideran que el dark data conforma hasta el 75% de la información disponible.
Ahora bien, a esta información la podemos categorizar en cuatro tipos distintos.
Tipos de Datos Oscuros: Clasificación del Dark Data
La gran masa de datos que quedan en las sombras se pueden clasificar de la siguiente manera:
-
- Datos no recopilados. Son datos desconocidos, que la empresa no identificó y por ende, no puede aprovechar.
- Datos recopilados inaccesibles. Estos suelen almacenarse en lugares que complican la visualización y análisis. Por ejemplo, porque los lugares en donde se guardan los datos han quedado obsoletos. Pensemos en plataformas que se dan de baja o cambios en los software que afectan la lectura de determinados formatos de archivo.
- Datos recopilados accesibles, pero desorganizados. Las empresas generan muchísima información, conocida como Big Data. Ese volumen de información es muy difícil de procesar a menos que se puedan categorizar y procesar los datos almacenados. Sin embargo, siempre queda un porcentaje de datos desorganizados, un margen no utilizable.
- Datos recopilados accesibles, no utilizados. Estos datos fueron almacenados y categorizados correctamente, pero no se los emplea para generar conocimiento o idear acciones. Puede ser por factores como falta de tiempo, de presupuesto o por desconocimiento de la manera de aprovecharlos.
Las empresas generan grandes cantidades de datos diariamente. Así, el “diluvio de datos” con el que se encuentran es difícil de procesar y una gran parte de ellos quedan a la espera de ser organizados.
Ahora bien, te estarás preguntando, ¿cómo estos datos afectan la experiencia de los clientes?
El Impacto del Dark Data en las Experiencias de los Clientes
Las empresas generan constantemente datos oscuros. Aunque no lo parezca, esa información invisibilizada dificulta el customer experience tanto en sucursales como en los canales online.
Te contamos algunas maneras en que lo hace.
Un Dato Erróneo Puede Afectar la Atención del Cliente
Para una óptima atención al cliente, es importante tener los datos correctos sobre el historial de compra y preferencias del cliente. Un dato erróneo puede derivar en una atención inadecuada, y con ello lograr que baje el nivel de satisfacción del cliente con la empresa.
La Calidad del Dato Influye en la Satisfacción del Cliente
La premisa es la siguiente: cuanto mayor sea la calidad del dato, mejor será la calidad de respuesta que podremos brindarle al cliente.
En este sentido, cuando extraemos datos de fuentes de baja calidad, asesores y representantes no tienen la información necesaria ni adecuada para responder a los clientes.
La mala calidad de la información impacta negativamente en la interacción consumidor-marca, pero también impacta negativamente en la productividad del agente.
Un Dato Poco Confiable Impacta Negativamente en la Productividad del Agente
Por el contrario, Imaginemos ahora que ingresa un cliente a la sucursal y nuestro asesor conoce de antemano el motivo de su trámite, qué documentación se le pidió antes y en qué etapa de la gestión se encuentra.
Todos estos datos ayudarán a que el representante de atención al cliente, o el asesor de ventas de una sucursal, sea más productivo y se optimicen los tiempos de resolución de la gestión.
Asimismo y en esa situación, el cliente no debe reiterar sus datos al agente, lo cual propicia la sensación de que realmente lo están escuchando.
Los Conflictos de Datos Elevan las Tasas por Incumplimiento
Los conflictos de datos suelen ocurrir cuando la empresa posee registros duplicados o datos erróneos, que no se cruzan o se archivan sin disriminación.
Un ejemplo claro de esto resulta cuando las acciones que se realizan en alguna plataforma no impactan en la otra, entonces se genera un incumplimiento del trámite para la empresa, cuando en realidad ¡la gestión estaba completa!
Esto nos puede llevar a gastar tiempo y recursos en contactar a clientes cuyos trámites ya fueron resueltos, por ejemplo.
Los Datos Duplicados Aumentan los Costos Operativos
Siguiendo con lo anterior, un error en el almacenamiento de datos por duplicación puede costarle mucho dinero a una empresa. A saber, también se incurre en costos extra de almacenamiento por datos duplicados.
Ese espacio de almacenamiento podría aprovecharse con información más valiosa, que aporte otros conocimientos acerca del cliente o pondere variables más novedosas.
En una época cuando la información lo es todo, bien gestionado, el dark data aporta numerosos beneficios a las empresas.
El Valor del Dark Data
Podemos echar luz sobre este conjunto de datos oscuros y gestionarlos para que nos ayuden a mejorar las experiencias del cliente. En este sentido, con datos estructurados podemos gestionar estrategias de data-driven que calan hondo en la cultura de la empresa.
¿Cómo hacer para sacar valor del dark data?
En primera instancia aconsejamos analizar los datos (ver cuántos se tienen, donde se encuentran y de qué tipos son), para luego categorizarlos y clasificar la información en función de su utilización posterior. Este dato: ¿se utilizará? ¿se destruirá?
Sería ideal que las empresas cuenten con softwares de selección rápida, que estructuren y visualicen los datos, para determinar si vale la inversión de un análisis posterior. Es decir, un software que ayude a separar los datos útiles de los que no lo son.
Para gestionar los datos oscuros es clave determinar su valor real
Existen algunos datos que suelen quedar en la oscuridad pero que son claves de analizar. Un ejemplo son algunos datos de los dispositivos móviles, como la geolocalización.
Estructurarlos nos permitirá obtener información de valor para mejorar la experiencia del cliente y aumentar la tasa de ventas.
No quedan dudas de que es probable que parte de la solución para mejorar la experiencia del cliente esté en los datos que no se analizan.
Conclusión
En resumen, el dark data se desprende del big data y como tal surge de las interacciones de la empresa o marca con los clientes. El desafío que te proponemos es procesar y almacenar esa información que ahora está desaprovechada.
Como vimos, gestionar los datos oscuros mediante un proceso de análisis y categorización permite separar el trigo de la paja y saber qué datos son valiosos para seguir analizándolos.
Esa diferenciación asegura invertir dinero en datos/información que contribuye a generar conocimiento relevante para la organización.
O lo que es lo mismo: permite enfocar esfuerzos y recursos en áreas de importancia crucial para mejorar los índices de satisfacción del cliente. ¡Anímate al desafío!
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