En Cliengo somos data-driven. Nos gusta unir la creatividad a la experimentación —y usar los datos en beneficio de los resultados. El objetivo: business intelligence. 😉

Usamos esta filosofía porque es el camino más directo que conduce a construir una empresa inteligente. Y esto es así porque un modelo de business intelligence no es posible sin decisiones inteligentes, y las decisiones inteligentes no llegan por prejuicios o ideas extravagantes: llegan a partir de un análisis de la empíria, de los datos. 😊

Pero, ¿que es Business Intelligence? Todas las empresas quieren optimizar sus procesos para hacer la toma de decisiones más efectiva y eficiente. El modelo de empresa inteligente tiene como fin lograr ese proceso a través de transformar los datos en información, y la información en conocimiento.

Por supuesto, una empresa no se convierte en data-driven por el simple hecho de autoproclamarse como tal. Para ello, debe usar herramientas y consolidar procedimientos que plasmen esta filosofía en hechos, de modo que puedan repercutir en el modus operandi, la economía y la idiosincrasia de la empresa.

Porque somos data-driven, en Cliengo contamos, por ejemplo, con un equipo de Growth, encargado de trabajar sobre una estrategia de marketing intelligence y básicamente hacer llegar el valor del producto a más personas. El equipo realiza experimentos basados en datos para analizarlos y, más tarde, fundamentar las decisiones. En general tiene que ver con mejorar la experiencia del usuario final. Los equipos de growth hacking son fundamentales para que una empresa salga airosa en sus aspiraciones de convertirse en una empresa inteligente.

Otro de nuestros equipos que tiene por objetivo recabar y analizar grandes volúmenes de información es recién lanzado equipo de Cliengo I.A. (inteligencia artificial).

A partir de la información de producto y negocios que nos entrega, nos es posible llevar la experiencia de los clientes a los estándares más exigentes con el fin de automatizar ciertos procesos en beneficio de nuestros usuarios. Pero no nos adelantemos, sobre este punto hablaremos más adelante. 😜

Resumiendo: equipos de inteligencia artificial, cultura de datos, decisiones basadas en análisis, empresa inteligente y growth hacking… Pero entonces, ¿qué es ser data-driven?

¿Qué significa ser data-driven?

En resumen, lo que significa ser data-driven es “estar guiado por los datos”, esto es, usar los análisis de datos como guía para la toma de decisiones de todas las áreas de una empresa. 💪

Las prácticas de análisis de grandes volúmenes de datos son posibles gracias al acceso a esos datos masivos que habilitan las nuevas tecnologías relacionadas con la big data. A partir de toda esta información es que las empresas pueden acercarse al que sería el momento utópico de la relación cliente-negocio: llegar al cliente en el momento justo para satisfacer sus necesidades. 😍

La expresión data-driven viene del inglés, y no debe confundirse el significado de “driven” por motivado. Lo que realmente quiere decir la expresión en el contexto del marketing intelligence es “guiado”. Los datos deben ser una base informativa que posibilite una toma de decisiones más atinadas; la empresa inteligente se afinca en una data-culture, que es el punto de encuentro de la organización y los procedimientos analíticos.

Cómo convertirse en una empresa data-driven

Claro que, en la práctica, los efectos de este proceder riguroso y ajustado a la realidad redunda en un mejor funcionamiento de los negocios. Según una encuesta realizada por la consultora McKinsey & Company, las empresas enfocadas en un business intelligence que atiende las analíticas sobre sus clientes tienen 23 veces más chances de generar adquisición de nuevos clientes y 19 veces más chances de conseguir una rentabilidad por sobre la media de una industria determinada.

Pues bien, toda empresa que pretenda data-driven debe adoptar la actitud de guiarse por datos y métricas como filosofía. Un primer paso hacia una una gestión data-driven es contar con las herramientas que posibiliten gestionar los datos.

Más abajo veremos cuáles son algunas de las herramientas, muy vinculadas al marketing automation.

Los datos deben ser una garantía.

Es importante que los procedimientos de extracción de datos puedan dar fe de la calidad de los mismos. No hay margen de error en este sentido: sin datos veraces y consistentes no hay marketing intelligence.

Los nuevos proyectos, a la luz de los datos.

Los proyectos de las empresas inteligentes deben evaluarse bajo la óptica de lo que aporten los datos. A partir del análisis de métricas es que deben formularse preguntas en torno a los nuevos proyectos o a la toma de decisiones. Es en este sentido que se puede hablar de una integración del trabajo analítico. Y esta integración es más que necesaria: según un reporte de Nimbus Ninety, un 81% de las empresas piensa que los datos deben estar en el centro de su proceder, pero la mayoría los usa de forma aislada, limitando su potencial.

Opiniones fundamentadas.

Las opiniones deben ser fundamentadas, como no podría ser de otra manera, en argumentos basados en datos. De este modo, se reducen los riesgos de actuar según prejuicios, intuiciones o ideas que no tienen una correlación con la realidad.

La democratización es una necesidad.

Un axioma: las métricas que posibilitan a la empresa hacer bien su trabajo deben estar disponibles.

Si cierto análisis de métricas arroja ideas representativas sobre cómo hacer bien determinada tarea, entonces es fundamental que los empleados puedan cotejar la información y proceder en consecuencia.

En general, lo que les sucede a las empresas que comienzan a utilizar herramientas para recolectar datos es que obturan el acceso por cuestiones de seguridad. ¿El resultado? Un 75% de estas empresas no hace nada con los datos obtenidos.

Los datos deben ayudar a consolidar al equipo.

Los datos deben ser parte de la toma de decisiones diarias, pero no deben utilizarse para encontrar un chivo expiatorio en caso de que algo vaya mal. Al contrario, los datos deben estar a disposición de un trabajo alineado y en conjunto antes que de un trabajo fragmentario. Las disensiones deben servir para construir y no para poner en peligro el equilibrio del equipo. Por eso, algo que no debería hacer una empresa data-driven es aislar los datos, esto es, que cada departamento o sección maneje datos relativos a su campo pero que no los comparta.

Profesionales al servicio de los datos.

El manejo y análisis de grandes volúmenes de datos requiere de profesionales calificados y formados. Lo suficiente como para estar a la altura de una tarea tan importante. Esto es clave 👈.

Herramientas para una gestión data-driven

Si tu empresa aún no se preocupa por la calidad de los datos que maneja, o no tiene datos suficientes, o se preocupa por tener más datos pero no encuentra una manera de sacarles provecho, puede comenzar por usar algunas herramientas para empezar a practicar el marketing intelligence.

Si el negocio en el que trabajas es una pyme, lo mejor es que busques herramientas que permitan gestionar la información de manera sencilla, para estar en sintonía con uno de los puntos que resaltábamos anteriormente: los datos deben servir para tomar decisiones. Por lo tanto, la herramienta que elijas debe poder habilitar un fácil acceso a los informes, dashboards y storyboards necesarios.

Por ejemplo, puedes afianzar el uso de herramientas que permitan compartir contenido —a la vez que organizar procesos— con un equipo integrado (Trello). A esto es posible sumar herramientas de análisis de datos que ayuden precisamente a armar informes y dashboards (Google Analytics u Optimizer). Y no menos importante, herramientas para recabar información, como Excel Aunque también puedes utilizar la opción de Google Sheets).


Para concluir, es necesario recordar que una empresa data-driven no se logra de un día para el otro. Es una evolución que cuenta con varios estadios, y que requiere un enorme esfuerzo por instalar en la empresa una cultura que puede ser extraña e incómoda, pero que seguro traerá enormes beneficios.

El objetivo final debe ser, claro, el de construir una empresa inteligente que ante la formulación de preguntas sustanciales pueda responder a partir de insights, datos y análisis que la lleven a tomar decisiones basadas en datos —esto es, que sea data-driven.

¿Es tu objetivo convertir a tu empresa en una empresa inteligente? Puedes empezar a buscar más información sobre algunas de las herramientas que mencionamos y pensar cuál sería la más adecuada para tu empresa. ¡Cuéntanos cómo te fue en los comentarios! 👇

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