Big Data y Big… ¡Sentido Común!
Por Fernando Arencibia, @ferarencibia
Aprovechar las modernas técnicas de Big Data y análisis de datos para mejorar la agilidad y competitividad de una empresa exige que la inversión se encuentre arropada y soportada por procesos de negocio excelentes en todos sus pasos.
Voy a poner un ejemplo utilizando empresas del sector turístico. En los últimos años las empresas líderes de este ramo han hecho grandes esfuerzos para incorporar prácticas de análisis de datos semiestructurados (automáticas o no) y accionar aquellos activos conseguidos con ellas. Sin embargo, y hablo estrictamente desde mi experiencia personal, resulta sorprendente que muchas veces algo tan trascendente como el nivel de atención al cliente esté poco desarrollado y el grado de satisfacción o valor percibido no sea el ideal cuando prácticamente por el mismo coste se podría conseguir una experiencia mucho mejor. Desde mi punto de vista es una cuestión de actitud, sentido común y búsqueda de la excelencia, que refleja muy a las claras que mejorar en este aspecto no requiere necesariamente grandes inversiones sino tener claro cuál es tu negocio y el valor que quieres transmitir.
Contaré dos casos que he vivido hace apenas diez días:
En el primero me alojé con mi familia en un hotel de una cadena internacional, cuatro estrellas y servicio acorde con la categoría. Todo correcto hasta el momento de mi partida. Al hacer el checkout a las cinco de la mañana para coger un tren y después un avión, el recepcionista olvida devolverme la tarjeta de crédito (cierto que yo, medio dormido, no se la pedí). Al ir a retirar los billetes de tren, ya en la estación, veo que me resulta imposible porque necesitaba esa tarjeta en concreto. Como resultado, una experiencia mañanera poco agradable, con nueva compra de billetes y unos 70 euros perdidos, más el mal humor y la cara de tonto que se te queda. Lo peor, recibir la llamada del recepcionista comunicándome que me había “dejado” la tarjeta allí, y ni una disculpa por no habérmela entregado. Eficaz, pero sin duda nada empático. Como resultado, al recibir la encuesta de satisfacción del hotel, aparte de dar mis opiniones favorables a todo lo relacionado con la estancia, escribí un comentario describiendo mi insatisfacción ante lo ocurrido. Al día siguiente me llegó un mail lamentando el incidente y ofreciéndome una subida de categoría de habitación, como compensación por las molestias, para mi próxima estancia en la cadena con mi familia. La verdad, me parecieron eficaces (nuevamente), su protocolo de recogida de información, su detección del problema y su consiguiente reacción denotaron un estudiado proceso para analizar las opiniones de los clientes, encontrar alguna pista de un problema y, una vez encontrado, reaccionar para resolverlo o al menos mitigarlo.
En el segundo caso, estaba en una reunión de emprendedores compartiendo charla con el fundador y propietario de una cadena de hoteles que ya tiene más de dos mil camas en su innovadora oferta. En un momento dado hace un aparte y atiende una llamada de teléfono; los que estamos cerca oímos perfectamente (sin ánimo de cotilleo) cómo le informan de un problema con un cliente (quizás con más retraso que en el caso anterior, o sea con un proceso peor hasta la detección del problema) y su reacción es inmediata: pide el teléfono del cliente afectado y ante nuestro asombro lo llama personalmente para disculparse (aunque realmente el problema no lo había originado el hotel) y para ofrecerle cualquier ayuda que aun fuese necesaria. No hizo que el director del hotel llamara, ni siquiera que lo hiciera un miembro de la directiva de la cadena… no, no, llamó él personalmente.
Sin duda, los medios técnicos utilizados por la cadena de hotel del primer ejemplo son buenos, así como su voluntad de llegar al cliente. Pero claro, ya habréis imaginado la envidia que sentí del cliente del segundo caso y, por supuesto, sabréis quien de los dos va a ser un cliente fiel después de su experiencia.
¿Dónde está la diferencia? ¿En la calidad del Data Lake que en un caso se ha convertido en «Data Charco»? ¿En la tecnología de análisis paralelo de los sistemas? ¿En errores al utilizar los algoritmos de creación de modelos de detección? ¡Claro que no! Está en la vocación de servicio y en la pasión por crear una relación estable con el cliente. La empresa del primer caso no lo hace mal en absoluto, pero en su contacto con el cliente de ningún modo consigue transmitir que el cliente le importa de la manera en que lo hace la del segundo ejemplo. La inversión realizada para conseguir detectar un problema y reaccionar a él queda desactivada ante lo impersonal y tibia, aun siendo correcta, de la comunicación con el cliente.
En el súper competitivo mercado en que nos movemos, la búsqueda de la excelencia marca la diferencia entre empresas. Y esta excelencia se puede y debe apoyar en sistemas de análisis de datos. Pero, aunque trabajemos los datos con las mejores técnicas y las mejores herramientas, y consigamos encontrar información diferencial de inmenso valor, todo se desperdiciará si nuestra acción a partir de esa información no es de una calidad equiparable y no está soportada por una clara visión de negocio, un apasionado espíritu emprendedor y altas dosis de sentido común.
Y si lo hemos hecho mal al gestionar nuestra acción, ¡nada de echarle la culpa al análisis de datos o al Big Data! ¡Que cada palo aguante su vela!
El próximo día prometo ser más práctico y exponer un fantástico caso de uso de Big Data para detección de piratería digital.
Por cierto, no me quiero despedir sin recomendaros que le echéis un vistazo a IBM Watson Analytics. Si no lo habéis hecho, invertid algo de tiempo en ver la demo y haced una prueba con algunos datos propios. Es una herramienta que promete dar muchas alegrías a sus usuarios por su impresionante facilidad de uso combinada con una potencia de análisis más que interesante.
¡¡¡Arriba el Big Data… y el Big Sentido Común!!!