Los 4 niveles de madurez de datos y cómo pasar de uno a otro

Los datos son uno de los activos más valiosos de tu empresa. Con los insights adecuados, puedes crear experiencias personalizadas y centradas en los clientes, con las que deleitarlos y conseguir más conversiones e ingresos.

Pero, para capturar y aprovechar esa valiosa información, necesitas los sistemas y las herramientas adecuados. Es lo que se conoce como "madurez de datos"; es decir, el nivel de preparación de tu organización para recoger, gestionar y aprovechar los datos de forma eficaz para alcanzar los objetivos de negocio.

Continúa leyendo para obtener más información sobre la madurez de datos e identificar en cuál de los cuatro niveles de madurez de datos se encuentra actualmente tu empresa, además de algunos consejos profesionales que te ayudarán a escalarlos.

Un nivel alto de madurez de datos no se alcanza de la noche a la mañana, sino que es el resultado de adoptar una combinación de prácticas estratégicas, operativas y culturales basadas en datos.

En este artículo encontrarás toda la información que necesitas sobre cada uno de los cuatro niveles de madurez de datos para que sepas en qué nivel se encuentra actualmente tu empresa y qué necesitas para avanzar.

Los 4 niveles del modelo de madurez de datos

Nivel 1: exploración de datos

El primer nivel de madurez de datos se centra en explorar los datos que tengas y tomar conciencia de sus limitaciones y oportunidades.

Esto es lo que suele ocurrir en este nivel:

• Se sabe que es necesario recoger datos para tomar buenas decisiones empresariales, pero no se aprovecha todo el potencial del conjunto de datos disponible.

• No hay definidas prácticas recomendadas estándar sobre cómo y cuándo usar los datos, ni políticas sobre su gestión (por ejemplo, quién debe tener acceso a qué datos y quién se encarga de hacer cumplir esas normas).

• Debido a los silos entre equipos y funciones, cada equipo tiene su propia visión sobre los datos.

• Es posible que distintos equipos estén analizando puntos de datos dispares en distintas herramientas.

• Las decisiones todavía se toman basándose en pocos datos o en ninguno, y con frecuencia dependen más de la opinión de personas con experiencia que de datos.

• Rara vez se mide el impacto de las iniciativas, lo que hace imposible aprender realmente de cada iteración.

💡 Consejo avanzado: Una de las mejores medidas que puedes tomar en tu empresa con los datos es consolidarlos en una única plataforma. Tener varias fuentes de datos deriva en errores, suposiciones erróneas y una pérdida de tiempo y dinero. Con una plataforma integral como Contentsquare, que captura, gestiona y procesa tus datos sobre la experiencia digital, te aseguras de que todo el mundo trabaje con los mismos datos, que estarán actualizados y serán precisos, para crear campañas y hojas de ruta centradas en el cliente.

Nivel 2: reconocimiento de datos

En este segundo nivel del modelo de madurez de datos es cuando empiezas a observar ciertos avances.

Esto es lo que suele ocurrir en este nivel:

• Las personas con cargos de responsabilidad empiezan a reconocer el valor de invertir en herramientas de analítica y adoptar prácticas recomendadas.

• Se empiezan a identificar carencias en los datos que se deben solucionar, y a explorar herramientas y procesos basados en datos que ayuden a lograrlo.

• Los responsables empiezan a priorizar inversiones en recogida y gestión de datos, como una plataforma integral de inteligencia sobre la experiencia digital.

• Se empiezan a adoptar prácticas recomendadas a la hora de planificar la hoja de ruta y a hacer análisis posteriores a lanzamientos.

• Se incluyen métricas de éxito en cada briefing o campaña, y se hacen análisis post mortem después de cada proyecto para identificar oportunidades de mejora.

• Los equipos comienzan a recibir formación básica sobre analítica y a obtener acceso a herramientas de autoservicio, que les ayudan a responder sus preguntas diarias en tiempo real.

💡 Consejo avanzado: Capacita a todos los equipos, no solo a los de datos, para que obtengan insights valiosos sobre los clientes con herramientas de autoservicio. A continuación, encontrarás algunas de las funcionalidades clave de Contentsquare.

• Heatmaps: averigua de un vistazo qué partes de una página atraen (o hacen perder) la atención de tu audiencia. Observa dónde hacen clic o dudan o por dónde se desplazan las usuarias y los usuarios para descubrir qué elementos les animan a generar conversiones o les causan frustración. Después, optimiza tu página para crear experiencias mejores y más atractivas.

• Session Replay: observa cómo se comportan usuarios reales en tu sitio o aplicación revisando reproducciones anonimizadas de visitas individuales. ¿Detectaste un punto de fricción con el mapa de calor? Abre directamente una reproducción de sesión para observar qué sucedió y obtener aún más contexto. Identifica los puntos de dolor o los obstáculos habituales de forma rápida, clasifícalos según el impacto que tienen en la conversión y establece prioridades basándote en datos para solucionar cuanto antes los más importantes.

• Journey Analysis: descubre cómo los visitantes avanzan por tu sitio web de principio a fin. Observa qué páginas visitaron y en qué orden. Analiza el recorrido a la inversa, desde las páginas en las que generaron conversiones, para averiguar cómo llegaron allí. Segmenta los recorridos de los clientes por canal, campaña o persona para obtener insights aún más detallados.

Nivel 3: utilización de datos

Ahora comienza lo bueno: el acceso a los datos se democratiza y se integran más en la cultura de la empresa.

Esto es lo que suele ocurrir en este nivel:

• Se tienen en cuenta los datos a la hora de definir prácticas estratégicas y operativas , como la hoja de ruta del producto y la estrategia de lanzamiento al mercado (GTM).

• Cada iniciativa tiene como objetivo generar un impacto empresarial, lo que se logra tomando decisiones basadas en datos.

• Los equipos comienzan a saber cómo alcanzar los KPI empresariales usando datos para optimizar la experiencia digital.

• Cualquier persona que participe en la planificación y la ejecución de iniciativas tiene datos fiables y completos a su disposición.

• Se han definido claramente prácticas de gestión de datos y todo el mundo saben quién es responsable de qué.

• Se tienen en cuenta aprendizajes previos a la hora de tomar decisiones de inversión, para lograr el máximo impacto empresarial.

• Los equipos saben cómo usar datos para diseñar y poner en marcha experimentos efectivos.

💡 Consejo avanzado: Incorpora la experimentación basada en datos en tu estrategia haciendo periódicamente pruebas A/B. Compara diferentes versiones de páginas de tu sitio web o aplicación para averiguar cuál funciona mejor; luego, usa Heatmaps para analizarlas en paralelo y descubrir por qué y, por último, itera aplicando lo que hayas aprendido para mejorar la interacción y las tasas de conversión.

Las posibilidades que ofrecen las pruebas A/B son prácticamente infinitas: hasta los cambios más pequeños pueden tener un gran impacto. Por ejemplo, cuando la marca de chocolate de lujo Hotel Chocolat cambió la fuente de su megabarra de navegación de todo mayúsculas a minúsculas, la empresa observó un aumento del 2 % en las conversiones y un impresionante aumento del 7,5 % en el valor medio de pedido.

¿Quieres más información sobre cómo hacer pruebas A/B que sean todo un éxito? Consulta 6 ejemplos y casos reales de pruebas A/B.

Utiliza Heatmaps para comparar en paralelo dos versiones de una prueba.

Nivel 4: transformación con datos

En este nivel, los datos ya forman parte del ADN de la organización. Cada equipo y proceso se centra totalmente en datos, y se comparten en toda la organización.

Esto es lo que suele ocurrir en este nivel:

• Todos los equipos y funciones trabajan con los mismos datos y dashboards; es decir, disponen de una fuente única de la verdad en la que se centralizan todos los datos.

• El onboarding incluye formación sobre alfabetización de datos, para que las personas que se incorporen a la nueva organización adopten esta cultura basada en datos desde el principio.

• Los equipos de producto y GTM pueden centrarse constantemente en las áreas que impulsan el crecimiento del negocio y contribuyen a los objetivos empresariales.

• Se invierten continuamente tiempo y recursos en formación, mantenimiento y optimización de datos para garantizar que se les saca el máximo partido.

💡 Consejo avanzado: Aprovecha integraciones y API para obtener aún más valor de los datos. Conecta la plataforma de analítica de la experiencia digital con las demás herramientas que usas a diario (como Adobe, AWS y Jira) para optimizar tus flujos de trabajo y mejorar la experiencia de cliente.

Cómo determinar el nivel de madurez de datos de tu organización

Para decidir hacia dónde dirigirte, primero debes saber en qué punto te encuentras. Aunque consideres que tu organización se basa en datos, puede que aún deba madurar en algún aspecto.

Si necesitas hacer una evaluación rápida sobre la madurez de datos en tu organización, puedes empezar respondiendo a las preguntas que encontrarás a continuación.

1. ¿Cómo mides el éxito de los proyectos digitales? ¿Tienes KPI claros y coherentes con los objetivos de negocio?

2. ¿Tu equipo puede acceder fácilmente a los datos y a la analítica? ¿Con qué rapidez pueden encontrar y analizar datos para responder a las preguntas que puedan tener sobre el rendimiento del producto?

3. ¿Cómo vincula tu organización los cambios en el producto con el rendimiento del negocio?

4. ¿Cómo y con qué frecuencia tu organización experimenta con nuevas ideas?

5. ¿Tu equipo utiliza datos cualitativos y cuantitativos de forma eficaz para hacer análisis?

Mejora tu negocio subiendo el nivel de madurez de datos en tu organización

La madurez de datos es fundamental para el éxito de un negocio, pero no es algo que se consiga rápidamente, sino que requiere hacer un esfuerzo consciente y que sus responsables tengan una visión y una misión claras.

Independientemente del nivel de madurez de datos en el que se encuentre tu empresa, es esencial que utilice una plataforma de analítica para obtener insights sobre los clientes. Con las herramientas y los procesos adecuados, podrás conseguir datos valiosos sobre la toda la experiencia de cliente y aprovecharlos para hacer crecer el negocio.