¿Cómo los datos están transformando nuestros negocios?

En el pasado #SomosIntercorp Live, tuvimos la oportunidad de escuchar a un panel conversar acerca de los desafíos y aprendizajes sobre la transformación de nuestros negocios hacia una cultura data-driven.

June 2, 2021

Nos acompañaron Iván Herrero, Chief Data Officer de Intercorp, Maru Leguizamón, Gerente Central de Segmentos y Marketing Analítico de Interbank, Paula Runciman, Directora de Innovación y Omnicanalidad de Farmacias Peruanas y José Sejas, Director Comercial de Supermercados Peruanos.

El inicio de la transformación

Los panelistas contaron cómo iniciaron el camino de transformación. Maru comentó que cuando ella llegó a Interbank, ya se estaba haciendo una transformación digital con foco en el cliente, pero lo que hacía falta era ver cómo se apoyaban en la data para entender los dolores de los clientes: “Ya se venía trabajando muy fuerte en el mundo digital y eso nos producía, gracias a todo el tráfico, mucha data. Tuvimos que entender cómo convertir ese flujo de información en insights para corregir o mejorar los dolores de los clientes”.

Para Ivan, el caso de Interbank es algo que suele pasar en muchas organizaciones en donde la transformación empieza en los canales digitales y después escala a una visión omnicanal, para entender a los clientes de forma integral.

En Farmacias Peruanas fue similar, Paula nos comentó que cuando ella llegó se encontró con mucha información, pero pocos esfuerzos para entender a los clientes y hacer crecer aún más el negocio. Gracias al acompañamiento y aliento del Gerente General, empezó a armar un equipo para abordar los principales desafíos de la organización. Decidieron iniciar dando respuesta a una pregunta clave: ¿cómo vender más en cada una de las veinte millones de transacciones de Farmacias Peruanas?

“Ese fue el caballito de batalla que nos permitió comenzar a mostrar lo que era posible hacer con la data en algo que era muy importante para el negocio y muy tangible: venta incremental”, reflexiona Paula.

En el caso de Supermercados Peruanos, la historia es distinta. José comentó que es el crecimiento exponencial que tiene la compañía en los últimos años lo que impulsa la transformación: “tenemos muchas tiendas y era muy difícil acceder a la información, tanto para entender al cliente como para optimizar nuestras oportunidades de negociación con los proveedores”.

Trabajando de la mano con el negocio

Iván reflexionó sobre cómo puede ser muy fácil irnos directamente a los datos y buscar ahí los problemas, cuando lo que hay que hacer es entender las necesidades del negocio: “a veces no es que los datos estén mal sino que la definición es diferente en las áreas. Debemos primero ponernos de acuerdo en la definición”, indicó.

Maru coincidió, pues para ella, el problema no es la data en sí sino cómo la explotamos: “al final el negocio es quien rige las necesidades. Es muy importante alinear la posición del negocio y la posición de data analytics. Por eso el rol del ´data translator ́ es tan famoso actualmente, porque lo importante es encontrar la hipótesis que queremos resolver, para luego voltearlo en una solución de data”. Así, resulta sumamente importante el poder traducir el problema del negocio o cliente a algo que se pueda resolver desde los datos: “si no nos vamos a quedar manejando datos sin saber por qué o con un problema de negocio que no podemos conectar a una solución analítica”, enfatizó Iván.

El gobierno de datos

Los panelistas enfatizaron la importancia de no perder de vista la importancia del gobierno de la información, para lograr que las soluciones analíticas y los esfuerzos en data sean sostenibles en el tiempo. Además, tener una buena calidad de datos es fundamental, así como tener claridad en quién es el responsable de ese dato: “los datos son el mayor activo que tienen hoy las empresas”, comentó Maru. No obstante, los panelistas concuerdan en que este gobierno de datos puede venir después, pues lo más importante es empezar a generar valor en el negocio, y acto seguido enfocarse en ordenar los datos y hacerlo sostenible.

Rompiendo paradigmas

Para Farmacias Peruanas, el proyecto de venta incremental fue clave para demostrar que con data y conociendo al cliente, uno puede cambiar su comportamiento: “con este proyecto estamos ayudando a más de un millón de clientes a disponer de tratamientos más completos”, comentó Paula. Uno de los grandes hallazgos que tuvieron fue a través de un programa de segmentación, lo que ha generado una obsesión por el cliente y cómo seguimos entendiendo sus necesidades para seguir ayudando a las familias peruanas a disfrutar de un mayor bienestar.

Sin embargo, Paula reflexionó que la data no explica el por qué, las motivaciones de los clientes, entre otros. Por ello, actualmente se encuentran complementando esta información con una investigación cualitativa para conocer con mayor profundidad a sus clientes y adaptarse mejor a sus necesidades.

Iván coincide en que hay cosas que los datos no te dan: “en ocasiones, un buen análisis de datos te conduce a hacer nuevas preguntas que antes era imposible plantear. Específicamente, cuando hablamos de clientes, un análisis de datos puede aportar mucha información sobre los hechos y las tendencias, pero normalmente no va a poder explicar las causas subyacentes, los drivers de comportamiento.”

¿Cómo ir más allá de los datos?

Detrás de cada dato hay un cliente, una persona y debemos entender sus miedos, motivaciones e intereses, de forma integral. En Interbank, hicieron el ejercicio de grabar a los clientes un día en sus casas, y ver qué hacen, qué horarios tienen, en qué momento prenden la tele, que hacen con la tele, qué miran, a qué hora comen: “queremos entender su día a día y todo esto lo terminamos volcando como data que nos permite entender las motivaciones y el por qué”, mencionó Maru.

La importancia de involucrar a toda la organización

Para Paula, los modelos elaborados por el equipo de Analytics están funcionando muy bien, pero el gran logro de esta transformación ha sido el trabajo en equipo con otras áreas de la organización: “el equipo de Analytics necesita el apoyo y patrocinio de la Dirección de Operaciones, Comercial, Marketing, Gestión Humana. Para que estos proyectos funcionen se requiere la involucración de toda la organización”.

Maru coincidió, reforzando este mensaje: “Todo tiene que ver con los equipos. Empoderar a todas las áreas de la organización para que piensen en analytics”, comentó, “si armamos una buena infraestructura de analítica es para que se use. Es importante que todos sepan lo que estamos construyendo para que se haga uso delas construcciones y se les saque valor”.

José reflexionó además sobre la importancia de que los líderes de la compañía acompañen el proyecto: “se debe apoyar a estos proyectos desde el inicio y acompañar a los equipos para facilitarles que alcancen sus objetivos. Es importante que el equipo sienta que esto tiene valor para el top management”.

Además, José mencionó que para Supermercados Peruanos fue importante empezar a compartir información entre las áreas de la organización: “El gran problema era compartir la información, cruzar ventas, con abastecimiento, con quiebres en tienda. La clave es que todos entiendan que cuando juntas todo en esta ensalada de información, todos comen más rico”.

Una cultura data-driven

Desarrollar la curiosidad para Maru es clave para crear un mindset de data. El dato en sí no va a decirnos nada o puede decirnos mucho, depende del contexto y de quién lo lea. Tenemos que desarrollar la capacidad de volver el número algo concreto: “Todos los comerciales tendemos a tomar decisiones deforma algo estomacal, siguiendo nuestro instinto y apoyados en nuestra experiencia. Hoy en día eso no es suficiente, tenemos que desarrollar la capacidad de incluir datos en nuestra toma de decisiones, ¿por qué voy a tomar una decisión? ¿cuál es el dato que hace que tome esta acción?”, enfatizó Maru.

Paula se mostró de acuerdo, complementando la idea con la importancia de formar a los equipos en la capacidad de entender los datos y ponerlos en el contexto del problema que se quiere resolver o la pregunta sobre la cual están buscando una respuesta.

Maru cerró con una importante reflexión final: “La data no es aburrida, al contrario. Si uno es curioso y tiene ganas, la data puede ser de mucha ayuda: No es algo estático en el sentido que los comerciales hacen una cosa y los equipos de data hacen más matemática y estadística. Hoy está todo totalmente mezclado y la data te ayuda comercialmente a llegar mucho mejor a cubrir las necesidades de los clientes”.

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