Highway To Sales

Así descubre Telefónica los insights ocultos en los datos

Otra forma de ver las cosas: la ventaja diferencial del dato

Saúl García, director canal interne y RRSS en Movistar+, expone en "Highway to Sales" su experiencia en la gestión de datos de la compañía de telecomunicaciones.

Con mucha energía y un verdadero derroche de expertise en big data, tecnología y machine learning Saúl García, director canal interne y RRSS en Movistar+ se subía al escenario de "Highway to Sales" para despejar dudas y demostrar que la gestión del data eficiente es posible.

Para ello ha hablado sobre su propia experiencia en una compañía como Telefónica, cuyo volumen de datos es ingente y que, sin embargo, ha conseguido encontrar la manera de aprovechar la información que tiene a su alcance.

“Lo importante es que el dato te da una perspectiva diferente que no puedes conseguir de otra manera y es lo que te da una ventaja diferencial. Por eso es tan importante explotar bien el dato”, explica García.

En los últimos años, la evolución de la gestión de datos ha sido notable. “Hemos pasado de la analítica descriptiva, a la analítica predictiva y ahora a la analítica prescriptiva”.

Desde su experiencia en la multinacional, García reconoce haberse sorprendido al “analizar de una manera más profunda cómo se comportan nuestros consumidores. Te das cuenta de que muchas de las cosas que haces no tienen sentido y de cómo los datos te dan insights ocultos que puedes rentabilizar”.

Entre esas sorpresas, hallaron que sólo un 30% de los usuarios que acababan en las páginas que les personalizaban. Un descubrimiento que, “solo te lo da el dato”. “Recomiendo que invirtáis tiempo en el customer journey, es clave”, añade.

García también ha hablado del testing. “El test A/B está muerto. Su problema es que es un test estático, que están metidos en una sola página y que consideran un periodo de tiempo concreto. Y la realidad no es así, ese test va a valer durante un tiempo y acaba diluyéndose. La realidad cambia”, explica.

Por ello, apuesta por el dato como forma de sacarle más partido a la información a través de la optimización dinámica, que a Telefónica le permite “ofrecer una oferta y un funnel de contratación adaptado al cliente determinado en un momento concreto”.

Se trata pues, “de pasar de un concepto estático a uno dinámico en el que los datos son vitales. Tienes que tener las capacidades para poder hacer la personalización en tiempo real”.

También herramientas como el machine learning ayudan a la compañía en todos los procesos. Algoritmos predictivos de recomendación de productos; autobidding con variables internas, análisis del lenguaje natural y sentimiento en las interacciones con los clientes que permite detectar fallos, optimizar el tiempo de respuesta y reducir el impacto negativo en el negocio o predicción de resultados comerciales para definir estrategias son algunas de las aplicaciones de Movistar.

Y, aunque la teoría parece sencilla, la práctica es algo más compleja. Para poner en marcha todo esto, García destaca 3 retos con los que los profesionales deben lidiar:

1. Disponibilidad de la información. “Información tenemos mucha, pero ponerla en funcionamiento no es nada sencillo, sin embargo es un trabajo de base crítico. Hay que pensar primero qué queremos hacer y después cuál es la información clave y cómo la trabajamos para disponibilizarla”.

2. Gestión de talento. Y con esto no solo se refiere en los puestos de data scientist, sino en toda la cadena. “No es ni rápido ni sencillo”, cuenta, pero hoy en día hay que reclutar a los mejores.

3. Problemas legales y de normativa. “Todo lo que se puede hacer hay que hacerlo de forma legal. Hay que entender cuales son tus oportunidades y dificultades y cómo lo gestionas”.

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