Here’s a great question someone asked me :

Fran, It has been difficult for us to gain value from the data initiatives we are implementing in the company.

Here is my response :

Currently, only 20% of analytic insights have a direct impact on the business.

What I think we can do about it.

1. In a company, generating data value requires not just technology, but a data culture and a hybrid skills team.

2. Understand the various components of the modern data stack. Mainly the data activation box. The business value is tied to this component.

You don’t have to have implemented all the components, but it’s important to know what they all do and how each one contributes to the end goal, creates business value.

 

Which are the 6 different layers of the modern data stack:

1. Data Activation.

2. Data Monitoring. Identify the main KPIs you want to track.

3. Data Discovery and Behavioral Analytics.

4. Data Modeling and Analytics or Data engineering.

5. Data Integration.

6. Data acquisition from different data sources.

 

3. Identify a critical business case where you can use data to provide business value in your company.

Are you interested in expanding or upgrading your customer’s contract based on their usage patterns (behavioral data)?

Would you like to enhance the retention and experience of your customers by personalizing their experience with data?

Want to extend your business model with a different feature based on data?

Want to improve activation when a user signs up for your product?

Would you like to customize your marketing automation based on the actions your customers take on your product?

Are these data automations immediately beneficial to your customers?

 

Before implementing the business case, you should evaluate the following before implementing the business case:

-Business impact it will have on the company.

-The value it will generate for customers.

If a data initiative does not provide immediate value, consider defining a proper business case first.

 

4. Finally, let’s start the simplest way possible.

What technologies are already implemented in your company?

Consider how you can use your current stack in order to develop the business case you have defined and how you will be activating the data.

If it’s not possible with your current stack, consider what technologies might help your company:

Do you need to track how your customers are utilizing your solution?

Examine the concept of Customer Data platforms (Here are some popular solutions: Segment, Amplitude, Rudderstack and Freshpaint).

Are you interested in having a 360-degree view of your customers by integrating all your data sources?

Examine technologies such as Fivetran.

Want the data you have been processing to be activated in your solution?

Examine technologies such as Census.

Remember. Extracting value from data is more than just knowing what NEW technology to use; it’s about identifying a critical business need and how to maximise the value of your current data stack.

__

Aquí, una pregunta, muy interesante, que alguien me hizo:

Fran, nos está siendo difícil obtener valor de las diferentes iniciativas de datos que estamos implementando en la empresa. ¿Cómo lo estáis haciendo vosotros?

Esta fue mi respuesta :

Es una realidad. Actualmente, sólo el 20% de los insights analíticos tienen un impacto directo en el negocio.

Y esto es lo que podemos hacer para cambiarlo :

1. En una compañía, la generación de valor en los datos requiere no sólo tecnología, sino una cultura de datos y un equipo con habilidades híbridas.

 

2. Entender los distintos componentes del stack de datos moderno. Principalmente el componente de activación de datos. El valor de negocio va a estar ligado a este componente.

No es necesario tener implementado todos los componentes, pero es importante saber qué hacen todos ellos y cómo contribuye cada uno al objetivo final, crear valor de negocio.

 

Cuáles son las 6 capas del stack de datos moderno:

1. Data Activation.

2. Data Monitoring. Identificar los principales KPIs que quieres monitorizar.

3. Data Discovery and Behavioral Analytics.

4. Data Modeling and Analytics or Data engineering.

5. Data Integration.

6. Data acquisition from different data sources.

 

3. Identificar un caso de uso crítico en el que pueda utilizar los datos para crear valor de negocio en tu compañía.

¿Estás interesado en ampliar o mejorar el contrato de tus clientes en función de sus patrones de uso (datos de comportamiento)?

¿Quieres mejorar la retención y la experiencia de tus clientes personalizando su experiencia con datos?

¿Quieres mejorar la activación cuando un usuario se registra en tu producto?

¿Te gustaría personalizar tu automatización de marketing en función de las acciones que tus clientes realizan en tu producto?

¿Son estas automatizaciones de datos inmediatamente beneficiosas para tus clientes?

 

Antes de implementar el caso de uso, debes evaluar lo siguiente:

-El impacto de negocio que tendrá en la empresa.

-El valor que generará para los clientes.

Si una iniciativa de datos no proporciona un valor inmediato, considera definir, primero, un caso de uso de mayor relevancia.

 

4. Por último, empecemos de la forma más sencilla posible.

¿Qué tecnologías están ya implementadas en tu compañía?

Considera cómo puedes utilizar tu stack actual para desarrollar el caso de uso que has definido y cómo se van a activar los datos.

Si no es posible con tu stack actual, considera qué otras tecnologías podrían ayudar a tu empresa:

 

¿Necesitas registrar el comportamiento sobre cómo tus clientes están utilizando tu producto?

Examina el concepto de Customer Data Platforms (aquí hay algunas soluciones muy conocidas: Segment, Amplitude, Rudderstack y Freshpaint).

 

¿Estás interesado en tener una visión de 360 grados de tus clientes mediante la integración de todas tus fuentes de datos?

Examina tecnologías como Fivetran.

 

¿Quieres que los datos que has estado procesando, en tu infraestructura, se activen en tu producto?

Examina tecnologías como Census.


Recuerda. Extraer valor de los datos, es algo más que saber qué nueva tecnología utilizar; se trata de identificar una necesidad crítica del negocio y cómo maximizar el valor de tu stack de datos actual.

Avatar
Posted by:Fran Castillo

@francastillo