La importancia de la extracción de datos de los usuarios
En nuestro artículo anterior, Cómo beneficiarse de la captura de datos públicos que existen en internet, hablamos de la importancia de que la banca desarrolle productos y servicios financieros personalizados.
Al establecer una relación de confianza, el cliente se siente en el centro de la escena, potenciando el modelo de negocios a través de un vínculo de lealtad hacia la marca.
Estos modelos de personalización, que nos hacen más competitivos, nos permiten escalar significativamente y desarrollar mejores servicios, no son resultado de procesos aislados.
Son alimentados por los mismos datos que los usuarios generan y suben en la web (y que luego vuelven a ellos con un valor agregado, cada vez que prenden su teléfono o abren un email).
El driver de la banca es, a través de datos y analytics: anticiparse a las necesidades de sus clientes, apuntar a determinados segmentos de usuarios y construir relaciones profundas, basadas en la confianza, que perduren.
Y ésto no se refiere exclusivamente al proceso comercial de vender un producto, sino también a brindar un servicio, recomendación o información acorde a la necesidad puntual de cada persona.
El acelerado crecimiento de sitios web que publican información día a día no tiene freno. Capturar la información correcta, en el momento justo y con la calidad adecuada, es vital.
Si tu organización ya está sumergida en el proceso de extracción de información, te contamos cómo podés enfrentar los desafíos más complejos que conllevan esta extracción de datos masivos.
Queremos facilitarte la toma de decisiones y mejorar, aún más, tu offering de servicios y productos.
¿Cuáles son los desafíos del proceso de extracción de datos?
Ante todo, debemos saber qué información es relevante extraer.
Los datos se encuentran desplegados por todos lados.
Tener objetivos concretos resulta muy importante para saber cómo mantener un esquema cost-effective que nos permita recolectar lo necesario y acercar nuevos productos en un marco de tiempo competitivo.
La información demográfica, o los datos sobre necesidades, gustos y patrones de consumo de los usuarios, nos permiten ofrecer promociones acordes a cada segmento y aumentar el sentimiento de pertenencia.
Santander UI, por ejemplo, detecta cuál es la actividad de los usuarios jóvenes para ofrecerles descuentos en lugares que frecuentan.
Un simple like a una publicación puede aportar mucha información sobre el patrón de consumo de los usuarios y, así, establecer relaciones entre ellos, permitiendo generar sistemas de recomendación que sean bastante acertados.
En nuestro artículo anterior te contamos cómo la información que los usuarios producen, o través de la que interactúan con otros, puede encontrarse en forma estructurada o no estructurada.
La información estructurada es más fácil de interpretar o utilizar. Por el contrario, se requiere de un proceso de curación y transformación más dedicado para extraer el valor que contiene la información no estructurada.
Una de las tareas más desafiantes en la extracción de datos públicos de Internet es la alta heterogeneidad de fuentes: no podemos generalizar la información que extraemos. Ni siquiera cuando la obtenemos de plataformas con servicios similares (dos redes sociales, por ejemplo).
Obtener datos actualizados permanentemente es otro de los desafíos más difíciles de enfrentar en este proceso de extracción de datos.
Esta necesidad, sumada al enorme volumen de información que se produce, nos obliga a mantener los procesos de extracción en un estado de constante observación y monitoreo.
La adaptación continua a las nuevas representaciones se vuelve fundamental en los procesos de normalización de datos.
Nuestros clientes exigen recibir los productos y servicios actualizados y con una calidad que no sea superada por la competencia.
Una campaña de marketing, por ejemplo, debe nutrirse sí o sí de información actualizada porque, hoy en día, la volatilidad de las redes sociales lleva a los destinatarios de mi campaña a perder el interés rápidamente.
Automatizaciones precarias o proceso de extracción manual: ¿Por qué no?
El volumen de información disponible para ofrecer productos y servicios financieros es extremadamente abundante. De ahí que hablemos de “Big data”.
Descargar la información en forma manual disminuiría el alcance que se obtiene en forma automática y nos impediría la constante actualización esperada.
La automatización es un must para ofrecer productos que agreguen valor a la vida de los usuarios.
Pero esta automatización no puede ser simple o precaria porque empobrece la representación de la información y limita las actualizaciones.
Utilizar simples robots para descargar los datos se torna insuficiente.
El desafío de la escalabilidad
En el caso de que surjan más y nuevas fuentes de información, como expertos en Web Data Extraction debemos estar preparados para escalar y obtener nuevos y mejores resultados.
También debemos escalar cuando las fuentes bajo extracción incrementen el volumen de información que ponen a disposición.
En ese caso, es estratégico disponer de los medios para solucionar este desafío de una manera rápida, sin perder de vista que debemos mantener redundancia o mantener un sistema a prueba de fallos.
En resumen, hay que saber atacar todas estas variables, que potencialmente pueden aparecer (y de hecho, sucede todo el tiempo).
¿Cómo? Teniendo en cuenta lo siguiente:
- Eficiencia: ¿estamos descargando la información en tiempo y forma?
- Consistencia: ¿la información descargada está alineada con nuestra visión?
- Confiabilidad: ¿los datos provienen de fuentes confiables?
- Calidad: ¿cumplen con los objetivos de la misión?
- Monitoreo: ¿estamos descargando información actualizada?
- Adaptabilidad: ¿estamos listos para asimilar el cambio en caso de que se presente?
- Escalabilidad: ¿estamos preparados para agregar mas fuentes o incluir más información?
La importancia de recurrir a expertos para construir modelos en plataformas seguras, escalables y disponibles
Un importante banco de Ecuador eligió el servicio de Web Data Extraction de 7Puentes. Nuestro equipo le ofreció una variada cartera de soluciones que le facilitó la toma de decisiones internas.
Previo a nuestra llegada, un equipo de 30 personas controlaba y bajaba manualmente la información crediticia de distintos clientes, corporativos e individuales.
Hoy, este equipo está integrado por dos personas que validan y controlan la información entregada con criterios de calidad bien definidos.
En 7Puentes contamos con la experiencia y el equipo de expertos necesarios para hacer frente a cualquier desafío, sea grande o pequeño, para hacer crecer tu banco.
Contamos con una plataforma preparada para cumplir con los requerimientos de procesar grandes volúmenes de información (eficiencia, consistencia, confiabilidad, calidad, monitoreo, adaptabilidad y escalabilidad), trabajando codo a codo con nuestros clientes.
Determinamos cuál es la mejor solución para encarar los objetivos fijados y obtenemos resultados de una manera ágil (iterativa e incrementalmente).
Encontrá en nuestro servicio de Web Data Extraction el mejor camino para automatizar la extracción, actualización y normalización de la información de clientes potenciales o actuales para mejorar la toma de decisiones en tu organización.
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