Gestión de datos: ¿cómo usarla con éxito en atención al cliente?

La gestión de datos alcanzó un nuevo nivel de importancia —hasta 2025 se proyecta que la creación de datos a nivel global crecerá a más de 180 zettabytes. 

Entender qué es la gestión de datos permite: 

• almacenar y organizar los datos de manera eficiente;
• proteger la información contra accesos no autorizados y garantizar la privacidad de las personas;
• identificar tendencias y oportunidades para mejorar los procesos empresariales;
• cumplir con las normas de protección de datos para evitar sanciones. 

En atención al cliente, en especial, la gestión de datos acompaña las nuevas tendencias de hiperpersonalización tan anheladas por los consumidores. Con sistemas de almacenamiento y análisis podrás usar toda esa información a tu favor y ofrecer la experiencia cálida y familiar que tus clientes desean. ¡Entiende cómo hacerlo en este post! 

Contenidos relacionados

• Análisis de datos en tiempo real: qué es + 4 técnicas
• ¿Qué es la ciberseguridad y cuál es su relación con IA?
• ¿Intención de compra: cómo detectar y analizar con IA?

¿Qué es gestión de datos? 

La gestión de datos se define como el proceso para recopilar, almacenar, organizar y utilizar datos de forma eficiente. Esta actividad garantiza la calidad, seguridad e integridad de la información, sobre todo en lo que refiere a la protección de los datos contra accesos no autorizados, pérdidas o filtraciones. 

En México, la regulación de la privacidad de datos está establecida en la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP). Una de las técnicas utilizadas para proteger la privacidad es el enmascaramiento de datos, que reemplaza o modifica ciertos elementos de los datos para impedir la identificación de las personas a las que pertenecen.

Entiende cómo aplicar la Ley de protección de datos en tu empresa. 

En atención al cliente, el enmascaramiento de datos sirve para proteger la privacidad de los clientes y empleados mientras la información se utiliza para el análisis y modelado predictivo. A propósito, el 70% de las organizaciones está invirtiendo en tecnologías y herramientas que capturan y analizan automáticamente las señales de intención para remodelar la experiencia del cliente de forma profunda —según el informe CX Trends 2024 de Zendesk. 

Ya sea una personalización mejorada, un servicio proactivo, mayor eficiencia o un mejor manejo de los datos, la experiencia del cliente está experimentando cambios drásticos. ¡Descubre cuáles son! Descarga gratis el informe completo. 

¿Qué son los sistemas de gestión de datos? 

Los sistemas de gestión de datos son herramientas tecnológicas que organizan, almacenan y administran los datos. Son especialmente útiles para las empresas que manejan grandes volúmenes de información y precisan de un análisis eficiente para la toma de decisión. Conoce a continuación los seis tipos principales. 

1. Sistemas de gestión de bases de datos (DBMS)

Un sistema de gestión de bases de datos es un software que sirve para crear y administrar bases de datos de manera eficiente y segura. Imagina un organizador muy avanzado y digital para toda la información que una empresa almacena.

Algunos ejemplos que se aplican a atención al cliente son: MySQL, PostgreSQL y Oracle Database, que almacenan grandes volúmenes de información de clientes, transacciones e interacciones. Estos sistemas de gestión de datos facilitan el acceso a información relevante para resolver consultas.

2. Sistemas de almacenamiento de datos (Data Warehousing)

Consolidan y analizan grandes cantidades de datos de diversas fuentes y sirven para facilitar el análisis empresarial y la elaboración de informes. Los principales ejemplos son: Amazon Redshift, Google BigQuery y Snowflake.

Los dos últimos sirven para analizar grandes volúmenes de datos de clientes para identificar tendencias y patrones de comportamiento que ayudan a personalizar las experiencias y mejorar la toma de decisiones.

3. Sistemas de integración de datos

Son sistemas de gestión que combinan datos de diferentes fuentes (por ejemplo, CRM, plataformas de e-commerce, redes sociales) en una vista unificada y facilitan la extracción, transformación y carga de datos. Los principales ejemplos son: Talend, Informatica y Apache Nifi.

4. Plataformas de Big Data

Este tipo de sistema de gestión de datos procesa y analiza grandes volúmenes de datos a alta velocidad. Para ello, utilizan tecnologías distribuidas y paralelas, es decir, dividen los datos en partes más pequeñas y luego los procesan de manera simultánea en múltiples nodos o servidores. Los principales ejemplos son: Apache Spark, Apache Flink, Google BigQuery.

5. Data Lakes

Es un almacenamiento centralizado que sirve para guardar una gran cantidad de datos de diferentes fuentes, como bases de datos, archivos de texto, imágenes, videos y registros de aplicaciones. Los principales ejemplos son: Apache Hadoop, Azure Data Lake, AWS Lake Formation.

6. Sistemas de gestión de calidad de datos

Estas herramientas ayudan a limpiar y mejorar la calidad de los datos para que sean precisos, completos, consistentes y actualizados. Los principales ejemplos son: Trifacta, DataRobot, IBM InfoSphere y QualityStage.

¿Qué papel tiene el Big Data en la atención al cliente? 

El Big Data –los datos extremadamente grandes y complejos como para gestionar y procesar con herramientas tradicionales– tiene un impacto importante en la forma en que las empresas gestionan sus interacciones con los clientes y mejoran su experiencia. 

Conoce las principales aplicaciones basadas en las últimas tendencias de customer service.

Personalización de la experiencia del cliente

El Big Data permite que las empresas recopilen y analicen grandes cantidades de datos sobre los clientes —como preferencias, comportamiento e historial de compras y actividades en redes sociales. 

Sumada a la adopción de herramientas de IA, la administración de datos colabora con los esfuerzos de hiperpersonalización y con la oferta productos, servicios e interacciones adaptados a las necesidades individuales de cada cliente.

Según CX Trends 2024, los clientes quieren que las empresas usen las montañas de datos personales que tienen para ofrecer experiencias cálidas y personalizadas.

Análisis predictivo

El Big Data tiene acceso a los datos históricos, por tanto, puede predecir tendencias futuras y comportamientos de los clientes. Esto es una gran ventaja para las empresas, que pueden anticiparse a las necesidades de los clientes y ofrecer soluciones proactivas.

Entiende cómo hacer un análisis para tomar decisiones estratégicas. 

Análisis de sentimientos

El análisis de datos de redes sociales, comentarios en línea y otras fuentes donde aparecen reseñas de los clientes, permiten una mejor comprensión del sentimiento con respecto a  productos, servicios y experiencias. Así, las empresas consiguen abordar problemas rápidamente e identificar oportunidades para mejorar la satisfacción del cliente.

De acuerdo con el informe de Zendesk, los chatbots se han vuelto mucho más hábiles en analizar la intención y el sentimiento del cliente y reaccionar en consecuencia.

Automatización de la atención al cliente

El Big Data alimenta sistemas de inteligencia artificial y chatbots programados para proporcionar respuestas automáticas a consultas de clientes, resolver problemas comunes y dirigir a los clientes a otros recursos útiles de autoservicio o inclusive a agentes humanos. 

Esto reduce la carga de trabajo del equipo de atención al cliente y proporciona respuestas rápidas y eficientes a los clientes las 24/7. 

El sistema de gestión de datos que crea conexiones significativas con tus clientes

En este post aprendiste por qué es importante la gestión de datos en atención al cliente. Si lo que quieres es personalizar la conversación en torno a las necesidades exactas de tus consumidores, precisas de una plataforma como Zendesk para el servicio de atención al cliente. 

Zendesk recopila y almacena una gran cantidad de datos relacionados con las interacciones de los clientes —como consultas de soporte, tickets, historial de chat y detalles de contacto con el apoyo de una IA poderosa. También se integra con sistemas de gestión de datos y ofrece herramientas de análisis y generación de informes.

Explora todas sus capacidades mediante una demostración o solicita tu prueba gratis.