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    Ideas para evitar errores en las estrategias de datos de clientes

    Muchos clientes reciben a diario correos electrónicos por error o que no les interesan.
    Ideas para evitar errores en las estrategias de datos de clientes

    El hecho de que tu empresa envíe a tus clientes o potenciales clientes información que no desean o que no pueden utilizar, es una forma de producir un efecto negativo en la relación que tengas con ellos. Por lo general, los clientes no pierden tiempo con empresas de las que no saben nada o de las que ya tienen sus productos o servicios.

    Muchos clientes reciben a diario correos electrónicos por error o que no les interesan y estos correos, que se pueden considerar spam, suponen un error que es necesario evitar si deseamos ofrecer un servicio de calidad y destacar respecto a la competencia.  

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    ¿Qué es la calidad de los datos?

    Evitar los errores en la estrategia de datos de clientes parte de la base de entender qué es la calidad de los datos, y en cuanto a este aspecto podemos destacar los siguientes elementos:

    • Existencia. Antes de nada, es preciso que la organización compruebe si tiene los datos con los que desea trabajar.
    • Coherencia. Si un dato se almacena en diversas ubicaciones ¿Tiene en todas partes el mismo valor?
    • Validez. ¿Los datos son valores aceptables?
    • Precisión. ¿Los datos describen con precisión las propiedades del objeto que se pretende modelar?
    • Integridad. ¿Es exacta la relación entre los elementos de datos y los conjuntos de datos.
    • Pertinencia. ¿Los datos son apropiados o no para dar soporte al objetivo? 

     

    Ideas para evitar errores

    Uno de los errores más importantes que cometen las empresas a la hora de implantar una estrategia de datos consiste en tener una idea equivocada sobre lo que se puede conseguir con el Big Data. Para evitar errores te proponemos una serie de ideas:

    No utilices modelos antiguos

    Un error bastante habitual en los proyectos de Big Data es que no se da la suficiente importancia a los problemas del Big Data desde el punto de vista del modelado. Muchos analistas utilizan las técnicas que mejor conocen sin modificaciones a los proyectos de Big Data.

    Confía en equipos heterogéneos

    Cuando se utilizan nuevas tecnologías como el Big Data se olvida que el éxito en la aplicación de esta herramienta va a depender de las personas que la utilicen. Una persona que comprenda el verdadero alcance del Big Data necesitará tener la habilidad de invertir mucho tiempo en la preparación de datos, conocimientos de las estadísticas, compresión de la problemática empresarial y habilidades de comunicación.

    Algunas empresas en lugar de buscar a una sola persona con todos esos conocimientos, se han centrado en buscar equipos heterogéneos formados por expertos especializados cada uno en un campo.

    Logra que tu programa de análisis de Big Data sea un éxito

    Una de los aspectos más importantes que se ha aprendido del Big Data es que la diferencia que hace el Big Data no depende solo de la infraestructura que compras o del tamaño de los clústeres Hadoop que se construyen. Lograr el éxito con el Big Data requiere el uso de la tecnología adecuada y de datos de calidad.

    Por lo tanto, si deseas diseñar e implantar una estrategia de datos de clientes con éxito en tu empresa es preciso que conozcas en profundidad lo que supone el Big Data y cómo aprovechar todas las oportunidades que proporciona. 

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