Mes: octubre 2016

La transformación digital se inició hace aproximadamente diez años, o quizá antes, dependiendo de la definición que queramos considerar. Sin embargo, este tema nunca había sido tan relevante como lo es hoy, y muchas grandes empresas aún no saben cómo deberían reorganizarse para abordar este importante desafío, resultado de la constante evolución de la sociedad.

Hay muchos problemas relacionados con los datos en este contexto. Entre ellos, está el riesgo de filtración de datos, que supone un problema legal y financiero de gran magnitud.

A continuación, se muestran algunas cifras interesantes relativas a la protección de datos:

• 900 millones de datos se ponen en riesgo debido a errores de seguridad
• Entre el 88 % y el 90 % de los incidentes son fortuitos
• En Estados Unidos, la usurpación de identidad se produce una vez cada cuatro segundos (10 millones de víctimas)
• Uno de cada 400 mensajes de correo electrónico contiene información confidencial
• Uno de cada 50 archivos se comparte con las personas equivocadas
• Uno de cada 10 ordenadores portátiles es robado o perdido
• Una de cada dos memorias USB contiene información confidencial.

A menudo, se habla de los costes ocultos que comporta la filtración de datos, si bien se suele pasar por alto un efecto colateral, altamente perjudicial y duradero: la pérdida de la confianza de los clientes y usuarios.

La incapacidad para evitar que se produzcan incidentes de seguridad sin duda perjudica la percepción que los consumidores tienen de la marca. Lo que está en juego es la lealtad de ellos, que está intrínsecamente relacionada con la manera en que se percibe la marca. Parece que algunas empresas obvian las consecuencias sobre los resultados corporativos, pero la cuestión se está abordando cada vez más y exige a las empresas que tomen medidas preventivas para garantizar la protección de datos. Según un estudio de Forrester, entre dos y tres ejecutivos de alto nivel se verán obligados a renunciar a sus puestos este año debido al robo de datos.

Aunque todas las empresas pueden verse afectadas, en mayor o menor medida, por la filtración de datos (LinkedIn sufrió un pirateo en 2012 y VK —el equivalente ruso de Facebook— este año), es posible establecer una serie de medidas para minimizar los riesgos. Una de ellas consiste en ir eliminando sistemáticamente los tags obsoletos mediante un TMS.

¿Qué datos se ven afectados?

En los últimos años, los datos se han vuelto un tema muy recurrente en conferencias y, a medida que pasa el tiempo, la diferencia entre información sensible e información personal se difumina. Los datos personales son la información que se tiene sobre un individuo; se asocian a él a través de un código de cliente, dirección de correo electrónico u otros elementos.
Por su parte, los datos sensibles son la información relacionada con el origen étnico, las opiniones políticas, filosóficas o religiosas, la salud o las preferencias sexuales de una persona, entre otras. En Francia, la ley prohíbe la recopilación de datos sensibles, excepto cuando es esencial para la actividad de un sitio web, como en los sitios web de citas. Los datos se han convertido en una cuestión estratégica para una gran cantidad de empresas en Francia y en todo el mundo, y una de las mayores preocupaciones relacionadas con ellos es la protección.

¿Qué es una empresa basada en datos?

Una empresa basada en datos es, literalmente, una empresa cuyo enfoque, estrategia y procedimientos están completamente orientados hacia la información. Todo se basa en una fuerte «cultura de datos», donde los datos no solo son accesibles sino que se sitúan en el centro del pensamiento estratégico e impulsan la acción empresarial. En este contexto, los datos son un activo primordial para la toma de decisiones y hacen que sea imprescindible que las empresas se preocupen de ellos de manera constante y exhaustiva.

Un requisito mínimo sería la creación diaria de paneles adaptados a las necesidades de cada equipo, con un fuerte enfoque empresarial y abiertos a todas las demás partes interesadas, y que contuvieran información clave que pudiera resultar necesaria.

Algunos departamentos dependen más que otros, y con mayor frecuencia, de los datos a la hora de tomar decisiones: los sitios web de comercio electrónico, por ejemplo, basan sus estrategias de promoción durante las temporadas de venta en los datos. Pero los datos no deberían considerarse solamente como una herramienta para tomar mejores decisiones, sino que deberían usarse para añadir valor, ofrecer mejores servicios y mejorar la satisfacción del cliente.

Para sacar el máximo provecho de los datos, las empresas deben dejar de recopilarlos y almacenarlos en silos, si bien esto podría obligarlas a someterse a cambios estructurales y organizativos, ya que implicaría entablar una estrecha colaboración entre todos los equipos y modificar la forma en que trabajan.

En el contexto actual, donde los datos son el núcleo de cualquier estrategia fundamental, ceñirse y respetar la legislación es una cuestión de vital importancia.

CNIL, privacidad y protección de datos

En Francia, el organismo de control encargado de la protección de datos es la Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés —CNIL— (Comisión Nacional de la Informática y de las Libertades), que vela por la protección de la información personal de la ciudadanía y se ocupa de informarle de sus derechos. También asesora a las empresas que desean cumplir los nuevos reglamentos; alerta y sanciona a las empresas y organizaciones que incumplen la normativa y anticipa el uso futuro de los datos y la información personales.

La CNIL afirmó que, en el año 2015, se presentaron 2.800 quejas relacionadas con la privacidad. Desde su creación, se ha ido consultando a esta comisión y ha participado en más de 2.500 decisiones y deliberaciones. La ley francesa n.º 78-17, de 6 de enero de 1978, ha sido modificada y ahora cuenta con más de 70 artículos.
A principios de 2016, la Unión Europea aprobó una nueva normativa en materia de datos personales, con el objetivo de proteger mejor a la ciudadanía europea. Contiene una serie de medidas y sanciones que deben entrar en vigor en todos los países de la Unión Europea a partir del año 2018.
En el caso de que una empresa vulnere los derechos relacionados con los datos recopilados, será sancionada con una multa equivalente al 4 % de sus ingresos totales anuales.

¿Qué principios deben tenerse en cuenta?

1. Propósito

Una organización debe tener un fin lícito para recopilar información personal y privada. El uso que pretende hacer de esa información debe ser claro y legítimo.

2. Proporción

Solo puede recopilarse la información que sea necesaria y relevante para un propósito bien definido.

3. Relevancia

Los datos recopilados deben ser relevantes para la actividad de la empresa que los recopila: un sitio web de venta de calcetines no necesita datos como el sexo, la edad, el estado civil o las preferencias sexuales, mientras que un sitio web de citas sí.

4. Período de conservación

Los datos no deben almacenarse más tiempo del necesario para cumplir su propósito inmediato. Una vez logrado el objetivo, pueden almacenarse en un dispositivo o base de datos diferentes.

5. Seguridad y confidencialidad

En Estados Unidos, el robo de datos se produce dos veces al día. La protección de datos y la confidencialidad son las cuestiones más delicadas para las empresas, ya que están obligadas a garantizar la privacidad y evitar la intrusión, el deterioro y la filtración de los datos. Las medidas de seguridad deben respetar la naturaleza de los datos y los posibles riesgos.

6. Transparencia

Las partes encargadas de recopilar los datos deben advertir a sus usuarios que tienen la intención de recopilarlos y compartirlos con terceros.
Los usuarios pueden decidir qué desean compartir y qué no.

7. Derecho a la información

Los usuarios deben estar informados en todo momento del uso que se pretende hacer de la información que comparten. Tienen derecho a modificar, controlar y aprobar o denegar la recopilación y el intercambio de datos.

Cómo minimizar los riesgos relacionados con la protección de datos

Los responsables de la protección de datos deben adoptar las medidas de protección necesarias para evitar que los datos se «dañen», se utilicen de manera indebida o cualquier persona externa a la empresa pueda acceder a ellos. Solamente podrán acceder y utilizar la información el personal o terceros expresamente autorizados (organismos gubernamentales, policía, etc.) que estén debidamente habilitados para ello. Los responsables de la protección de datos también deben determinar un plazo de tiempo razonable de conservación de la información privada y, en caso de no hacerlo, se les impondrá una pena de 5 años de prisión y una multa de hasta 300.000 euros.

Minimizar los riesgos relacionados con la protección de datos empieza por identificar las posibles fuentes de pérdida de datos (prevención de pérdida de datos) y los problemas de seguridad, y evaluar su importancia. Esto implica el mapeo de todos los datos que se desee proteger.

Además, los datos cuya correspondencia pudiera ser potencialmente sensible deben codificarse y almacenarse por separado. Las claves de codificación deben modificarse de forma regular y almacenarse en servidores externos con conexiones seguras.

Por último, las estrategias de protección de datos deben actualizarse con bastante frecuencia, ya que la información se ve constantemente amenazada. Cada vez que ocurre un incidente, se debe abrir una investigación, con el fin de identificar el origen del problema, y reforzar las medidas de seguridad adoptadas.

Siempre existe un porcentaje de riesgo y no hay ningún sistema que sea 100 % seguro. El factor humano es una amenaza indirecta y es difícilmente controlable (a menudo, los empleados son los responsables de ataques e intrusiones, sin saberlo). Sin embargo, se podría facilitar al personal directrices y precauciones básicas que deberían adoptar en su trabajo diario para evitar la pérdida de datos.

¿Quién debería encargarse de la seguridad dentro de una empresa?

El 27 de abril de 2016, el Parlamento Europeo aprobó una normativa en materia de protección de datos personales. Este reglamento obliga a las empresas cuya actividad consiste en el tratamiento de datos y en la realización de seguimientos de los individuos de forma regular a que designen un responsable encargado de la protección de datos (ya sea interno o externo). Dicho responsable debe informar a la empresa para la que trabaja de las normas y obligaciones relacionadas con los datos personales; asimismo, debe fomentar dichas normas y formar al personal para que cumpla con ellas, proporcionar asesoramiento en materia de análisis de los efectos, así como cooperar y estar constantemente en contacto con la CNIL.

Las empresas francesas disponen de dos años para cumplir con las nuevas leyes.

En 2020, los macrodatos alcanzarán los 40 zettabytes de información (10²¹ bytes), 33 veces más que en el año 2010, y las investigaciones en este campo han aumentado veinte veces desde 2009.

Sin embargo, los datos se llevan recopilando desde hace mucho tiempo, en una época en la que nadie hablaba de macrodatos, si bien se ha demostrado que la recogida de datos sin tener claro un propósito o estrategia, tal y como se ha hecho durante mucho tiempo, no es rentable. Por suerte, las empresas que recopilan datos sin saber cómo hacer buen uso de ellos son una minoría. Los macrodatos se han convertido cada vez más en una pieza clave del marketing predictivo.

La predicción, el arte de anticipar las tendencias.

El análisis predictivo consiste en la definición de modelos a través de algoritmos que utilizan los datos recopilados. Con estos modelos, se pretende anticipar y predecir las tendencias relativas al comportamiento del consumidor. Esto permite identificar a aquellos clientes que, probablemente, empiecen a estar menos comprometidos con la marca, así como a los que empiecen a tener necesidades diferentes.

La predicción facilita el acceso al santo grial del marketing: enviar el mensaje adecuado al público adecuado, en el momento adecuado; una antigua regla de oro del marketing, difícilmente aplicable si no se tiene acceso a la información adecuada o si no se analiza correctamente.

La capacidad de ofrecer asesoramiento personalizado en el preciso momento en que surge una necesidad repercute significativamente en la satisfacción del cliente y, por tanto, en su compromiso con la marca y en los resultados financieros de la empresa.

Pero la predicción solo es posible si los datos recopilados son de buena calidad y lo suficientemente variados. Si se quiere contar con un buen modelo predictivo, deben seguirse los siguientes pasos:

• Definir el/los problema/s que el modelo predictivo debería solucionar.
• Identificar la información necesaria para configurar el modelo.
• Llevar a cabo la recopilación y el tratamiento de los datos.
• Crear un modelo eficaz.
• Evaluar la precisión y la eficacia del modelo.
• Usar el modelo para resolver los problemas identificados y formular recomendaciones.
• Mejorar continuamente el modelo.

En resumen, el análisis predictivo permite una mayor diferenciación, así como una mejor toma de decisiones y evitación de riesgos (por ejemplo, la pérdida de clientes), gracias a una experiencia del cliente optimizada.

Cuidado con los factores externos y las limitaciones de los modelos predictivos

Cathy O’Neil no se define a sí misma como una científica de datos, sino más bien como una «escéptica de datos». La señora O’Neil, autora de Weapons of Math Destruction y doctora en matemáticas por la Universidad de Harvard, advierte en su libro de los posibles efectos secundarios de los modelos predictivos. Según ella, hay muchas fuentes de errores, entre las cuales destacan:

• La falta de precisión de los datos recogidos.
• La irrelevancia de los datos utilizados.
• La medición inadecuada de los factores externos.

¿Cómo se pueden utilizar?

Los casos de uso son muchos y de muchos tipos, dependiendo de la industria. El primer límite es la creatividad, pero las posibilidades que ofrece el análisis predictivo dependen del volumen, la calidad y la pertinencia de la información recogida.

Los datos de socios pueden desempeñar un papel clave en el análisis predictivo. A un fabricante de automóviles le puede resultar difícil saber que la familia de un consumidor está aumentando, excepto si un socio especializado en productos para recién nacidos le proporciona ese tipo de información. En tal caso, lo que más le conviene al fabricante de automóviles es proponer a su cliente potencial una oferta personalizada, adaptada a su nueva situación, mostrándole anuncios personalizados o modificando la página principal del sitio web de acuerdo con su perfil del usuario (por ejemplo, destacando un vehículo cuya compra podría llegar a plantearse).

El análisis predictivo también hace que los operadores móviles puedan identificar aquellos usuarios que suelen realizar más llamadas telefónicas de las que cubre su plan contratado, lo que permite a las empresas dirigirse mejor a ellos, ofreciéndoles nuevos planes que se adapten a sus necesidades.

La predicción implica ofrecer contenidos que se adapten a la situación particular de todos y cada uno de los consumidores, no solo se trata de intentar vender un producto o servicio a los usuarios que tengan claramente nuevas necesidades. En este entorno, el análisis predictivo bien realizado representa una gran ventaja competitiva para las empresas que decidan llevar a cabo esta práctica. Se está convirtiendo en un elemento clave en términos de toma de decisiones.

¿El marketing predictivo es solamente para expertos?

De acuerdo con un estudio de Forrester, los modelos predictivos se han vuelto más precisos y eficaces en los últimos años —incluso en empresas que no tienen grandes conocimientos en este campo—, gracias a nuevas herramientas que son más fáciles de utilizar.

Algunas empresas creen que el análisis de datos supone contratar a un científico de datos, pero esa creencia no es del todo acertada, ya que lo que deberían hacer es centrarse en formar a los recursos humanos con los que cuentan actualmente. Según el estudio de Forrester, cuanto mayor sea el número de empleados que trabajen con análisis predictivos, mejor; incluidas las personas que carezcan de conocimientos específicos en materia de estadística.

Hoy en día, los macrodatos son fundamentales para entender mejor al cliente. Se componen de diferentes categorías de datos, entre los cuales se encuentran los datos propios, de socios y de terceros. ¿En qué consisten? ¿Cuáles son sus principales diferencias? ¿Son necesarios todos ellos? ¿Sobre cuáles deberíamos priorizar?

Aquí tiene la respuesta a todas sus preguntas.

La diferencia principal entre los tres tipos de datos radica en el nivel de recopilación y en quién los posee; los tres tipos se complementan entre sí y contribuyen a generar perfiles de clientes más claros y precisos.

¿Qué son los datos propios (First-party data)?

Los datos propios son aquellos recopilados directamente por el propietario de un sitio web. Estos datos incluyen información de navegación y de comportamiento, así como otros datos recogidos mediante formularios, consultas de búsqueda, etc. También incluyen la información obtenida a través de otras fuentes como, por ejemplo, los sistemas de gestión de la relación con el cliente (CRM), las bases de datos sin conexión o los concursos. Dichos datos deben ser anónimos.

El objetivo principal de los datos propios es entender las intenciones y los intereses de los consumidores. Gracias a esta categoría de datos, los sitios web de comercio electrónico pueden sugerir a los usuarios productos que puedan resultarles de interés y, de esta manera, aumentar los índices de conversión. Sin embargo, y a pesar de que los datos propios son esenciales para disponer de perfiles de clientes detallados, no son suficientes. Aquí es donde entran en juego los datos de socios y de terceros, ya que completan los datos propios con grandes volúmenes de información adicional.

¿Qué son los datos de socios (Second-party data)?

Básicamente, los datos de socios son los datos propios de un tercero, que los comparte con usted como parte de un acuerdo de colaboración. Estos datos se complementarán con sus datos propios, en mayor o menor medida, en función del tipo de socio con el que colabore. Los datos de socios permiten obtener un perfil de usuario más completo, sobre todo en términos de intereses y demás aspectos que no abarquen necesariamente los datos propios.

Estos datos, también conocidos como datos de colaboración, son igual de útiles que sus datos propios y se presentan en grandes volúmenes, como los datos de terceros.

¿Qué son los datos de terceros (Third-party data)?

Los datos de terceros están compuestos por la información recopilada y vendida (o prestada, para ser exactos) por proveedores de datos. En general, se cree que estos datos son de menor calidad que los datos propios y de socios, si bien hay excepciones; Facebook, por ejemplo, obtiene continuamente información completa y fiable sobre sus usuarios. Combina los datos propios que recopila con los datos que obtiene a través de los anunciantes.

El uso de datos de terceros ofrece una amplia gama de posibilidades, puesto que la visión que se logra de los intereses del usuario es mucho mayor que la que ofrecen las otras dos categorías de datos. Combinando todas las categorías, se consiguen perfiles de usuario más precisos.

¿Por qué no usamos únicamente datos propios?

Los datos propios tienen muchas ventajas: son fáciles de recopilar y asequibles (la mayoría de las veces se consiguen de manera gratuita), y muchos anunciantes consideran que son la única información fiable… No obstante, solamente el uso de datos propios no basta para conocer en profundidad a sus clientes, sobre todo en términos de adquisición.

No todas las industrias pueden recopilar este tipo de datos de la misma manera; las entidades bancarias, los fabricantes de objetos conectados o los sitios web de comercio electrónico tienen acceso a mayores volúmenes de datos propios que las empresas dedicadas a la automoción, a los electrodomésticos o a otras actividades en las que no se produzca un contacto directo con los consumidores.

Es muy probable que las empresas dedicadas a este tipo de sectores utilicen datos de socios y, en caso de que les resultara imposible establecer relaciones de colaboración, seguirían teniendo la opción de emplear datos de terceros, que podrían obtener a cambio de otros servicios como, por ejemplo, publicidad gratuita, etc.

Si no se cuenta con datos de socios ni de terceros, es difícil que puedan personalizarse las campañas de adquisición, excepto a través de Facebook y Google, que proponen mostrar sus datos a segmentos objetivo muy definidos. Los índices de conversión a través de mensajes personalizados son mucho más altos que a través de comunicaciones generales e impersonales. Los costes de adquisición pueden duplicarse si no se aprovechan los datos de socios y de terceros.

Los datos propios también juegan un papel crucial en términos de adquisición, ya que proporcionan información fundamental relacionada con el conocimiento del cliente. Esta información se trata con el fin de enviar mensajes relevantes a un público determinado, en medio de una campaña de adquisición, a través del uso de los gemelos estadísticos, es decir, aquellas personas cuya información revela perfiles similares.