Hoy tuve, curiosamente, dos veces la misma conversación, pero escuchando dos puntos de vista diferentes.

Hablando de aprovechar los datos de la organización para definir agentes que modelen comportamientos de clientes uno de mis interlocutores dijo: “Pero si todavía no podemos tener un consolidado de clientes “. Buen punto.

La otra persona, ya lo habrán adivinado, quería comenzar con algoritmos de redes semánticas profundas (la verdad no estoy seguro si es la traducción correcta de “deep neural newtorks”, pero son las redes multinivel que están dando mucho que hablar recientemente) sin preocuparse mucho del proceso de actualización de datos.

El tema es que partir con análisis de comportamiento requiere datos de buena calidad y que realmente haya análisis muy finos y complejos disponibles con mayor o menor facilidad.

Sin embargo, esperar hasta que todos los datos estén perfectos significa que nunca vamos a partir. Tener datos exactos de todo el tráfico, de todas las características del usuario y todos los usuarios, todo el tiempo, instantáneamente disponibles es imposible. Cualquier modelo que implementemos para analizar el comportamiento, debe considerar dichas inconsistencias, dichos errores u omisiones. Más bien, tiene que contarlos e ignorarlos.

Inmediatamente después debemos familiarizarnos con el modelo, tenemos que conocer las limitaciones de la información, pero sobre todo, las limitaciones de nuestra organización para identificar comportamientos relevantes. Venimos de organizaciones que tienen modelos de segmentación fijos, sobre estructuras de datos y análisis estáticos. No va a suceder que podamos adoptar esta nueva mirada en forma inmediata.

La mayoría de las veces se puede extraer información muy importante de análisis estadísticos bien sencillos. ¿Bajo el uso del servicio en promedio por un período relevante? El cliente se está perdiendo. ¿Tenemos tasas de consultas, reclamos, interacciones no exitosas, mayores al promedio o crecientes? Tenemos problemas de usabilidad o de servicio.

Un segundo nivel, dado esta primera detección, es conocer por qué el cliente quiere dejarnos o qué problema de servicio tenemos.

Podemos seguir con análisis estadísticos (acá casi va a sonar como redes multinivel, pero no) para identificar sus motivos….o podemos llamarlo. Los pasos debemos darlos en la medida que entendemos de verdad lo que hacemos y evolucionar en el camino.

Puede parecer contraintuitivo, pero esta partida moderada y sencilla nos permitirá dar el salto una vez que ciertos conceptos han calado profundo. (¿se han fijado en como aprenden los niños? Pequeños avances y pasos tentativos….hasta que se lanzan)

Las herramientas son importante, pero usarlas requiere destrezas que hay que entrenar. Incluso si vamos a contratar después una multinacional para que implemente el sistema top de la línea.

Este ejercicio va a permitir conocer las limitaciones de nuestra data(por eso es importante contar las inconsistencias), buscar dónde debemos mejorar calidad, cantidad o modelo, comenzar a pensar en términos de comportamiento digital, más que segmentación de marketing y en general, ejercitar nuestro músculo intelectual.

Cualquier actividad analítica requiere un ambiente propicio para el aprendizaje y el desarrollo.

Así que propongo avanzar por éste camino, algunos modelos sencillos de los mejores datos que podamos conseguir y, como los niños, ir creando las destrezas mínimas para después, lanzarnos.

Como con casi todo, los mejores viajes se inician al dar el primer paso y partir.