Cómo la toma de decisiones basada en datos está revolucionando la logística y el marketing: más eficiencia, mejor orientación al cliente y nuevas oportunidades

Big data en el punto de mira: por qué las estrategias basadas en datos determinan el éxito o el fracaso hoy

Los datos a menudo se consideran “el nuevo petróleo” y desde hace tiempo se han convertido en un factor crucial para las empresas que quieren afirmarse en la era de la digitalización. En un mundo en el que las necesidades de los clientes son cada vez más dinámicas y la presión competitiva crece constantemente, los datos abren innumerables oportunidades para optimizar y transformar de forma sostenible los procesos de logística y marketing. Cualquiera que confíe en la pura experiencia o en el infame “instinto” corre el riesgo de dejar valiosas oportunidades sin utilizar o de tomar decisiones equivocadas. La atención se centra en el uso coherente de procesos mensurables y cifras clave precisas para establecer un rumbo estratégico, minimizar riesgos y asegurar ventajas competitivas.

“Los datos son el combustible de la economía moderna”: esta frase deja claro cuán relevante se ha vuelto la información en casi todas las áreas comerciales. La interconexión de diferentes fuentes de datos, las posibilidades del análisis de big data y el creciente rendimiento de la inteligencia artificial han establecido una cultura basada en datos en muchas empresas. Este desarrollo ofrece oportunidades especiales para el marketing y la logística, ya que ambas áreas trabajan cada vez más estrechamente para comprender mejor las necesidades de los clientes, acelerar las rutas de entrega y, en última instancia, aumentar la satisfacción del cliente.

En logística, se utilizan tecnologías basadas en datos y métodos de análisis para identificar cuellos de botella en una etapa temprana, optimizar rutas y gestionar los niveles de inventario de manera eficiente. De esta forma se pueden reducir costes y acortar plazos de entrega. En marketing, el análisis exhaustivo de datos permite la segmentación de grupos objetivo, la comprensión precisa de las expectativas de los clientes y la personalización de campañas. Potentes cifras clave y métodos de análisis avanzados desempeñan un papel central, permitiendo una toma de decisiones bien fundamentada. Al vincular inteligentemente sus conocimientos, la logística y el marketing no sólo pueden mejorar sus respectivos procesos, sino también inspirarse mutuamente y fusionarse en una unidad que adopta una visión holística de la experiencia del cliente y la optimiza continuamente.

Este artículo destaca cómo la toma de decisiones basada en datos puede convertirse en un factor de éxito en logística y marketing. Explica qué cifras clave y tipos de datos son particularmente relevantes y cómo los métodos de análisis avanzados, como el análisis predictivo o prescriptivo, derivan recomendaciones concretas para la acción. También muestra el papel que desempeñan tecnologías como el Internet de las cosas, la inteligencia artificial y la automatización para hacer que los procesos basados ​​en datos sean aún más eficientes. Todo esto subraya que un enfoque centrado en los datos no es sólo una palabra de moda moderna, sino una palanca indispensable para el crecimiento, la innovación y la competitividad a largo plazo.

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La toma de decisiones basada en datos como factor clave

Hoy en día, muchas empresas están trabajando conscientemente para lograr un cambio de paradigma: alejarse de los supuestos subjetivos y acercarse a hechos objetivamente mensurables. “Análisis con solo presionar un botón en lugar de intuición” resume acertadamente este enfoque. Los modelos basados ​​en datos ofrecen un enfoque estructurado y repetible que ayuda a minimizar las decisiones equivocadas. Donde antes los gerentes y especialistas discutían interminablemente sobre la estrategia correcta, las herramientas y plataformas de análisis ahora brindan indicadores claros para las acciones recomendadas.

Especialmente en la logística, donde intervienen el transporte de mercancías, la planificación de las cadenas de suministro y el uso óptimo de las capacidades de almacenamiento y transporte, un enfoque basado en datos puede generar aumentos significativos en la eficiencia. Se recopilan mayores cantidades de datos en tiempo real para rastrear el estado de las entregas, el transporte y los almacenes. Los análisis predictivos pueden utilizarse para predecir desarrollos futuros y posibles obstáculos, de modo que, por ejemplo, se pueda organizar una entrega posterior en una fase temprana. Un ejemplo clásico es la planificación dinámica de rutas: utilizando datos GPS e información en vivo sobre los flujos de tráfico, se puede calcular la ruta más rápida o más rentable en cuestión de segundos y ajustarse continuamente.

En marketing, la toma de decisiones basada en datos no es menos revolucionaria. En lugar de colocar publicidad amplia y dispersa que pueda llegar a muchas personas pero solo convertir a unas pocas, la evaluación de los datos de los clientes abre la posibilidad de definir con precisión los grupos objetivo. De esta manera, el enfoque puede personalizarse, por ejemplo, garantizando que los destinatarios del boletín sólo reciban información sobre productos o servicios que realmente coincidan con su perfil de intereses. Al evaluar el comportamiento de clics y compras, los datos demográficos o los comentarios de los canales de redes sociales, se crea una imagen detallada de los deseos y necesidades de los clientes. Si sabes cuándo es más probable que un cliente sea receptivo a una oferta y qué canal prefiere utilizar para obtener información, podrás utilizar los presupuestos publicitarios de forma mucho más eficiente.

La interconexión de estos dos ámbitos (logística y marketing) muestra cómo los datos pueden convertirse en el motor central: tan pronto como el marketing predice un aumento de la demanda de un producto, la logística puede trabajar en estrecha colaboración para preparar el almacén, asegurar las capacidades de transporte y optimizar los plazos de entrega. . De esta forma no sólo aumenta la satisfacción del cliente, sino también la rentabilidad. La base de esta cooperación es una base de datos común en la que la información relevante está disponible en tiempo real y se evalúa continuamente.

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Optimización de procesos a través de cifras clave

Una ventaja clave de las decisiones basadas en datos es la capacidad de utilizar indicadores clave de rendimiento (KPI) para hacer que los procesos sean transparentes y mejorarlos continuamente. Si bien métricas como la precisión de la entrega, la tasa de envío a tiempo y la rotación del inventario dominan en la logística, el marketing se centra más en métricas como la tasa de conversión, la tasa de clics, el costo por clic o el retorno de la inversión publicitaria. Independientemente del área de aplicación, la idea básica es siempre la misma: “Si no puedes medirlo, no puedes mejorarlo”.

En logística, los KPI ayudan a evaluar la eficiencia de las cadenas de suministro y a identificar específicamente los tornillos de ajuste. Por ejemplo, si se producen retrasos repetidamente en determinadas rutas, los datos revelarán si se deben a atascos, falta de capacidad de transporte o comunicación inadecuada con los proveedores. Si los datos de transporte e inventario se analizan continuamente, también se pueden identificar tendencias, que pueden incorporarse a la planificación proactiva. Por ejemplo, en caso de que se produzcan cuellos de botella en el reparto habitual en invierno, un sistema inteligente podría sugerir automáticamente una red de reparto alternativa para evitar el caos de nieve en determinadas regiones.

En marketing, las cifras clave desempeñan un papel central en la planificación presupuestaria y el seguimiento del éxito. Al monitorear KPI como el costo de adquisición de clientes o el valor de vida del cliente, los especialistas en marketing no solo comprenden qué canales son los más rentables, sino también cuánto se debe invertir para lograr un crecimiento rentable a largo plazo. De este modo se pueden coordinar de forma óptima entre sí los teclados, a menudo muy complejos, de los canales online y offline. Si ha determinado que una plataforma de redes sociales en particular tiene la tasa de participación más alta, puede invertir específicamente en contenido que promueva tanto el alcance como la conversión.

De importancia central aquí es la capacidad de interpretar cifras clave en el contexto correcto. Un aumento a corto plazo en las tarifas de envío puntual en logística puede parecer positivo, pero al mismo tiempo podría generar costos más altos si se comprara capacidad de transporte adicional a un costo elevado. Del mismo modo, una tasa de clics elevada en marketing puede resultar engañosa si la tasa de conversión sigue siendo baja. La toma de decisiones basada en datos significa nunca mirar las cifras clave de forma aislada, sino siempre integrarlas en el panorama general y, si es necesario, relacionarlas con otros KPI.

Integración de tecnologías

Los procesos basados ​​en datos requieren una infraestructura tecnológica que facilite la recopilación, el procesamiento y el uso de grandes cantidades de datos. En la era de la computación en la nube, el Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia artificial (IA), las empresas tienen numerosas opciones para conectar sus sistemas entre sí y establecer flujos de trabajo automatizados.

En logística, los sensores de IoT garantizan un seguimiento perfecto de paquetes y contenedores enviando información en tiempo real sobre la posición, la temperatura o las vibraciones. Esto facilita el transporte de mercancías sensibles, como alimentos o medicamentos, en condiciones óptimas. Si se producen desviaciones de los parámetros especificados, el sistema hace sonar una alarma e inicia contramedidas antes de que ocurra una falla o pérdida de calidad. “La transparencia en la cadena de suministro es la clave para la lealtad del cliente”, dijo una vez un experimentado gerente de logística, y es precisamente esta transparencia la que crea el IoT.

En marketing se utilizan tecnologías similares para realizar un seguimiento de los viajes de los clientes y personalizar sus experiencias en tiempo real. Por ejemplo, los chatbots en sitios web o en servicios de mensajería pueden reaccionar inmediatamente si un usuario hace preguntas sobre un producto o tiene dificultades con el proceso de pedido. Los chatbots aprenden continuamente de las interacciones y pueden dar respuestas cada vez más precisas y eficientes. Los algoritmos de aprendizaje automático examinan la enorme cantidad de datos de los clientes para reconocer preferencias y patrones de compra, lo que da como resultado ofertas personalizadas.

Otro aspecto de la integración tecnológica es la fusión de los sistemas de marketing y logística. La comunicación en tiempo real entre sistemas juega un papel crucial aquí. Por ejemplo, si marketing crea una oferta especial para un producto en particular, se debe informar a la logística de inmediato sobre el aumento esperado en la demanda para reponer el inventario de manera oportuna y asegurar la capacidad de transporte. Si estos datos no se comparten a tiempo o sólo están disponibles de forma descentralizada en sistemas aislados, surgen problemas de coordinación. El resultado: cuellos de botella en las entregas, retrasos y clientes insatisfechos.

Al estandarizar el panorama de TI y confiar en interfaces abiertas o plataformas modernas, las empresas pueden crear un ecosistema integral en el que todos los datos relevantes se reúnen y están disponibles para todos los involucrados en tiempo real. Esta red forma la base para una gestión ágil de datos, que ofrece informes completos cuando es necesario, permite análisis de tendencias y genera recomendaciones proactivas para la acción.

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Orientación al cliente y personalización.

Una de las mayores fortalezas de los procesos basados ​​en datos es su capacidad para mejorar las experiencias de los clientes y, por lo tanto, aumentar su lealtad. En logística, esto significa que los plazos y las opciones de entrega se adaptan cada vez más a las necesidades individuales. Por ejemplo, un cliente que está muy ocupado en el trabajo dará prioridad a que le entreguen su paquete por la noche o los fines de semana. Otro cliente que valora la sostenibilidad está satisfecho con las opciones de entrega climáticamente neutras. Todo esto sólo es posible si los datos de los clientes se evalúan e integran continuamente en procesos de planificación integrales.

La personalización también está a la orden del día en marketing. “El mensaje correcto, en el momento correcto, a través del canal correcto”: este o algo similar es el credo de los especialistas en marketing que confían en enfoques basados ​​en datos. La recopilación y el análisis de datos de clientes desde diferentes puntos de contacto, como la tienda online, los canales de redes sociales o el comercio minorista, permite hacer recomendaciones de productos personalizadas o desarrollar campañas de descuentos que realmente coincidan con las preferencias individuales del cliente. Los estudios demuestran que la personalización aumenta significativamente la probabilidad de realizar una compra y al mismo tiempo promueve la fidelidad del cliente.

La estrecha integración de la logística y el marketing refuerza aún más la orientación al cliente, ya que con los datos de ambas áreas se puede obtener una imagen completa del cliente. Por ejemplo, si la empresa sabe que un cliente ha pedido con frecuencia productos de una gama específica en los últimos meses, puede ofrecerle entrega rápida o descuentos especiales para los artículos adecuados. Idealmente, el proceso de entrega se adapta incluso a su situación personal, por ejemplo, mediante un sistema logístico que reconozca que el cliente sólo puede aceptar paquetes temprano en la mañana durante la semana y priorice estos intervalos de tiempo en consecuencia.

Además, el diálogo con el cliente basado en datos permite obtener comentarios de forma activa y responder rápidamente a las críticas. Si los clientes no están satisfechos con el tiempo de entrega o experimentan problemas con el envío, pueden proporcionar comentarios en tiempo real que se introducen automáticamente en los sistemas. Esto deja claro dónde el proceso todavía tiene problemas y dónde se necesitan mejoras. “La retroalimentación de los clientes es un regalo”, se dice a menudo, y los sistemas de retroalimentación basados ​​en datos ayudan a apreciar y utilizar adecuadamente este regalo.

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Tipos de datos para la optimización de la cadena de suministro

Para gestionar con éxito las cadenas de suministro, se deben recopilar y analizar diversos tipos de datos. Esta diversidad de datos crea una visión holística de todos los procesos, lo que permite identificar rápidamente los cuellos de botella, las ineficiencias y el potencial.

datos de inventario

Estos incluyen cantidades de inventario, frecuencia de rotación de inventario o relación inventario-ventas. Una visión general precisa de los inventarios es esencial para encontrar el equilibrio óptimo entre el exceso de existencias y la escasez. Demasiado inventario inmoviliza capital y genera costos adicionales, mientras que muy poco inventario puede provocar retrasos en las entregas y pérdida de ventas.

Datos del proveedor

La información sobre el desempeño de los proveedores (como la puntualidad, la calidad o la confiabilidad de la entrega) es crucial para identificar socios confiables y reducir el riesgo de adquisiciones. “Una cadena de suministro es tan fuerte como su eslabón más débil”, se dice a menudo, y aquí es donde los datos de los proveedores pueden ayudar a identificar debilidades de antemano e iniciar contramedidas.

Datos de transporte

Los plazos de entrega, las tarifas de envío puntuales, los costes de transporte o la optimización de rutas son cifras clave que reflejan la eficiencia en el sector del transporte. El monitoreo en tiempo real y el rastreo por GPS abren oportunidades para rastrear las entregas e intervenir inmediatamente en el proceso si es necesario. Cualquiera que sepa qué rutas de transporte son más rentables y dónde se producen a menudo atascos o retrasos puede desarrollar con flexibilidad contraestrategias.

Datos de demanda

Las cifras de ventas, las fluctuaciones estacionales o las preferencias de los clientes son la clave para una planificación precisa de la demanda. Mediante una evaluación cuidadosa, las cantidades de producción y los niveles de inventario se pueden ajustar por adelantado. Las campañas de marketing, como ofertas de descuento o productos destacados, tienen un impacto directo en la demanda, por lo que es tan importante una estrecha coordinación entre marketing y logística.

Datos de proceso

Esto incluye tiempos de rendimiento, capacidades de producción, niveles de utilización o indicadores de calidad. Si sabe exactamente con qué rapidez se pueden fabricar o seleccionar los productos, podrá evitar mejor los cuellos de botella. Por ejemplo, si un área de producción ya está trabajando al límite, esto puede retrasar todo el proceso de entrega cuando marketing anuncia un nuevo pedido grande.

Datos del cliente

Además de los datos puros de pedidos o servicios, también son relevantes factores como la satisfacción del cliente o la frecuencia de las quejas. Cualquiera que complemente sus informes con cifras clave como la tasa de pedidos perfectos y la tasa de cumplimiento verá rápidamente hasta qué punto la empresa cumple realmente con los requisitos de los clientes. Cuanto mejor comprenda cuándo y por qué ocurren fallas o quejas, más medidas específicas podrá tomar para mejorar la calidad del servicio.

La integración de todos estos datos proporciona una visión global que permite optimizar integralmente las cadenas de suministro y adaptarlas a las necesidades del mercado. Donde antes las áreas individuales operaban por separado, está surgiendo una nueva permeabilidad de la información, que sienta las bases para la transformación digital y el éxito sostenible.

Métodos de análisis de datos en la cadena de suministro.

Para convertir una gran cantidad de datos en conocimientos valiosos, se necesitan métodos y herramientas de análisis especiales que hagan visibles las conexiones complejas. Las empresas utilizan diversas estrategias para evaluar datos tanto históricos como en tiempo real y derivar de ellos recomendaciones de acción.

Análisis predictivo

Los datos históricos se utilizan para hacer predicciones sobre eventos futuros utilizando modelos y algoritmos estadísticos. En la cadena de suministro, esto significa, por ejemplo, anticipar las fluctuaciones estacionales o identificar con antelación los obstáculos en las entregas. Esto permite que la logística se planifique mejor en coordinación con el marketing y garantice que los recursos necesarios estén disponibles a tiempo.

Análisis en tiempo real

Con el análisis en tiempo real, los datos se evalúan inmediatamente a medida que surgen. Esto permite un seguimiento continuo del estado de entrega o del uso de la máquina. Si los datos muestran indicios iniciales de problemas, se pueden tomar contramedidas de inmediato. En la práctica, esto puede significar, por ejemplo, que en caso de un atasco se elija una ruta de transporte diferente o que una entrega se desvíe porque el cliente se traslada a otra dirección.

Análisis prescriptivo

Se trata del siguiente paso después de la predicción: derivar sugerencias concretas para la acción y optimizar los procesos. En lugar de limitarse a predecir que podría haber un cuello de botella en la entrega en una semana, el sistema sugiere soluciones, por ejemplo, desviar el envío a través de otro nodo de distribución o comprar capacidad de almacenamiento externo. De esta forma se automatizan las decisiones y se agilizan los procesos.

Análisis de grandes datos

Cuando se reúnen datos de diferentes fuentes, como redes sociales, sensores, sistemas ERP y comentarios de los clientes, se crea una enorme cantidad de datos. El análisis de big data ofrece las herramientas necesarias para identificar patrones y conexiones que permanecen ocultos en los análisis convencionales. Por ejemplo, se pueden determinar correlaciones entre factores externos, como los datos meteorológicos y los plazos de entrega, lo que a su vez ayuda a que la cadena de suministro sea aún más sólida.

Aprendizaje automático e IA

Utilizando algoritmos de autoaprendizaje, las empresas pueden detectar automáticamente anomalías, mejorar las previsiones e incluso sustituir parcialmente los procesos humanos de toma de decisiones. Un ejemplo es la planificación dinámica de rutas, en la que los algoritmos se adaptan continuamente a nuevas condiciones. “La IA nunca duerme”, dicen algunos, y especialmente en logística se convierte en un asistente permanente que busca constantemente potenciales de optimización.

Minería de procesos

Los registros de eventos se analizan para hacer que los procesos sean transparentes e identificar cuellos de botella o desviaciones. Una imagen digital (“gemelo digital”) de la cadena de suministro permite recorrer varios escenarios y ver cómo los cambios afectan la estructura general. De esta manera podrá comprender exactamente por qué un determinado paso del proceso sigue provocando retrasos y cómo se pueden solucionar.

Al combinar estos métodos de análisis, las empresas no sólo pueden aumentar la eficiencia operativa de sus cadenas de suministro, sino también estar estratégicamente preparadas para el futuro. Los datos se convierten en el corazón de toda planificación, sirven como sistema de alerta temprana y constituyen la base para las innovaciones.

Sinergias entre logística y marketing

A primera vista, la logística y el marketing difieren mucho en su enfoque técnico. Pero si miras más profundamente, rápidamente te das cuenta de que ambas áreas se benefician de una integración más estrecha. “De los números a la estrategia” se aplica a ambos porque, en última instancia, se trata de pronósticos más precisos, mayor efectividad y mejor centralización en el cliente.

Respuesta más rápida a los cambios en la demanda.

Gracias a la investigación de mercado basada en datos, si el departamento de marketing sabe que un determinado producto pronto estará de moda, la logística puede ajustar las capacidades en una fase temprana y evitar cuellos de botella. Esto promueve un proceso fluido desde la compra a los proveedores hasta la entrega en la instalación de almacenamiento final o directamente al cliente.

Eficiencia de costo

Los datos compartidos no sólo reducen el riesgo de malas inversiones, sino que también permiten una planificación más precisa de campañas y transportes. Si el marketing proporciona previsiones de ventas actuales, la logística puede planificar sus inventarios y rutas sin tener stocks demasiado altos o demasiado bajos que hagan sospechar. Esto ahorra costes en ambas partes.

Experiencia integral del cliente

Hoy en día, los clientes no sólo esperan un buen producto, sino también una entrega puntual, cómoda y transparente. Para garantizar esto, el marketing debe saber cuáles son las expectativas de los clientes y la logística debe garantizar que se cumplan dichas expectativas. Por ejemplo, se puede ofrecer una página de seguimiento personalizada una vez completada la compra, manteniendo al cliente actualizado en cada paso del camino.

Personalización basada en datos

Dado que el marketing almacena toda la información sobre el comportamiento del cliente, la logística también puede individualizar mejor sus procesos. De esta manera, un cliente existente que compra con más frecuencia puede tener prioridad para la entrega o recibir automáticamente un trato preferencial. A cambio, el marketing recibe valiosa información de la logística, por ejemplo sobre los plazos de entrega o las tasas de devolución, que se consideran un indicador de la satisfacción del cliente.

Adáptese más rápido a la dinámica del mercado

Los mercados cambian rápidamente, las tendencias van y vienen. Para poder reaccionar rápidamente, necesita un flujo fluido de información. Cuando el marketing detecta un cambio en el comportamiento del consumidor (por ejemplo, un aumento de la demanda en línea en una región específica), la logística puede actuar de inmediato y aumentar la capacidad local. Esta comparación continua de datos permite un enfoque ágil que puede convertirse en una ventaja en el mercado.

Estas sinergias muestran claramente cuánto pueden aprender el marketing y la logística unos de otros. Mientras que el marketing puede, entre otras cosas, utilizar como modelo la mensurabilidad precisa de los procesos logísticos, la logística se beneficia del enfoque del marketing en el cliente y en el grupo objetivo. Los datos son siempre el elemento de conexión, porque ambas áreas sólo pueden cooperar con éxito si se registran, evalúan y convierten en conocimientos de manera uniforme.

### Éxito sostenible a través de procesos basados ​​en datos

Los datos ya no son sólo una herramienta para respaldar suposiciones vagas, sino que constituyen la base de la gestión corporativa moderna. Tanto en logística como en marketing, se pueden utilizar estrategias basadas en datos para hacer que los procesos sean transparentes, reducir costos y mejorar significativamente las experiencias de los clientes. El requisito central es una cultura de datos coherente en la que recopilar, compartir y analizar información tenga una alta prioridad.

Para aprovechar todo el potencial, las empresas deben considerar los siguientes aspectos:

1. Gestión holística de datos

Los datos deben estar disponibles en todas las disciplinas. El pensamiento aislado significa que la información no llega a las personas adecuadas en el momento oportuno y se desperdicia potencial.

2. Optimización continua

Las cifras clave no son un fin en sí mismas, sino que sirven para una mejora constante. Ver los KPI en tiempo real permite una acción proactiva y promueve una cultura de aprendizaje y adaptabilidad.

3. Base tecnológica

Ya sean soluciones en la nube, sensores de IoT o algoritmos de IA, se necesita una infraestructura sólida, escalable y segura para recopilar y procesar datos de manera eficiente.

4. Formación de los empleados

La mejor tecnología es de poca utilidad si el personal no puede interpretar los datos de manera competente y traducirlos en decisiones operativas. Por lo tanto, la formación y la educación superior son un factor central de éxito.

5. Integración de la sostenibilidad

Especialmente cuando se trata de la interacción entre marketing y logística, los datos se pueden utilizar para encontrar nuevas formas de lograr una estrategia corporativa sostenible. Si bien el marketing refleja la creciente conciencia de los clientes sobre las cuestiones ecológicas y sociales, la logística puede reducir las emisiones mediante una planificación optimizada de rutas o el uso de medios de transporte alternativos.

Los procesos basados ​​en datos son “imbatibles” porque se basan en la mensurabilidad, la transparencia y una curva de aprendizaje continuo. Si las empresas logran digitalizar integralmente sus cadenas de suministro y vincular estrechamente su estrategia de marketing con los procesos logísticos, se crea un ciclo de retroalimentación y mejora que tiene un impacto positivo en toda la cadena de valor. Es más, la colaboración basada en datos entre ambas disciplinas lleva la experiencia del cliente a un nuevo nivel, ya que todo el proceso, desde la promoción de un producto hasta la entrega final al usuario final, funciona sin problemas.

Las empresas que invierten temprano en la construcción de una organización basada en datos y aprovechan al máximo las oportunidades que ofrecen los big data, la inteligencia artificial y el análisis en tiempo real están mejor preparadas para los desafíos de la transformación digital. Los datos permiten reaccionar con flexibilidad a la dinámica del mercado, abrir nuevas áreas de negocio y al mismo tiempo garantizar el más alto nivel de eficiencia. Esto no invalida completamente el presentimiento, pero sirve cada vez más como complemento a los hechos objetivos. Porque el futuro pertenece a quienes las unen: la experiencia humana y la intuición, respaldadas por datos cuantitativos fiables.

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