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Llamamos Citizen Data Scientists (Citizen DS) a aquellas personas cuya dedicación principal es ajena al área de analítica de datos pero que son capaces de llevar a cabo tareas de analítica avanzada con cierto nivel de sofisticación, como parte de su trabajo.

En cierto modo, los Citizen Data Scientists son como esos “power users” de Excel que puedes encontrar en cualquier área funcional, solo que ahora tienen a su disposición cantidades mucho mayores de datos.

Además, cuentan con herramientas que automatizan y simplifican tareas que, hasta hace bien poco, solo podían realizar los Data Scientists (DS) y los Data Engineers (DE).

Los Citizen Data Scientists son usuarios de negocio capaces de realizar tareas analíticas con cierto nivel de sofisticación.

Son uno de los frutos de la democratización de la ciencia de datos, tendencia imparable y ya muy asentada en algunas organizaciones.

Algo muy relevante para entender esta figura es que nadie se llama a sí mismo “Citizen Data Scientist”, igual que no existen tarjetas de visita con ese cargo. Siguen siendo quienes eran en sus departamentos, solo que el contexto de datos, la exigencia del negocio y el avance de la tecnología han avivado sus capacidades analíticas.

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Estoy muy de acuerdo con la premisa principal de este artículo –> Por qué no debes ser un científico de datos generalista 

Ahora bien, me chirría que el autor se haya centrado únicamente en las funciones para crear esas descripciones de puestos, como si la especialización viniera (sólo) de las funciones desarrolladas.

Para mí, hay un factor igual (o más) importante que determina si hay encaje con el equipo/proyecto/empresa: la especialización de dominio.

Probablemente, en perfiles de corte más junior no sea tan relevante, ni en aquellos más pegados al dato, como el Data Engineer. Sin embargo, en cuanto subes el nivel de abstracción, el conocimiento del dominio resulta esencial para ponerle sentido al dato.

Así que, usando sus cinco categorías, las de «Data Analyst» y «Data Scientist» son las que tienen mayor dependencia del bagaje que tengas en esa área de conocimiento.

En Leads Origins, recibimos muchas candidaturas de personas de perfiles alejados de nuestro dominio (marketing y ventas) para trabajos que son, puramente, los de «Data Analyst» y «Data Scientist».

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Desde hace un tiempo, una nueva pieza llama a las puertas de nuestras pilas de tecnología de marketing: las “Customer Data Platforms (CDP)”. El año pasado, el interés creció notablemente:

Evolución de "Customer Data Platform" en Google Trends en los últimos años
Evolución de «Customer Data Platform» en Google Trends en los últimos años

En España, es un concepto que aún no se ha popularizado, así que todavía no ha llegado la típica oleada de artículos en plan “5 motivos por los que necesitas una CDP” con los que nuestros «expertos» en social media nos suelen deleitar.

Voy a aprovechar la calma actual para abordar el asunto con suficiente profundidad y, a la vez, distancia. Sin pasiones, vamos. En lo que sigue, voy a analizar qué es una CDP, qué tipo de empresa puede/debe aprovecharla y, también, qué alternativas existen. Te anticipo que, sí, existen alternativas.

Empecemos por el principio: qué es una CDP

Esta es la primera pregunta del millón que nos haremos hoy: ¿qué es una CDP?

Voy a empezar por una definición canónica y aceptada en la industria, de Gartner: una CDP es una base de datos integrada que unifica datos de clientes online y offline, que permite el modelado y que dirige la experiencia del cliente.

Si, con la definición anterior, eres capaz de entender qué es una Customer Data Platform, posees una mente privilegiada. Más que nada porque, desde hace una década, todo CRM medianamente grande presume de hacer absolutamente todo eso, así que esa definición no sirve para distinguir unos de otros. Buen trabajo, Gartner.

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A principios de año, todas las empresas se lanzan a hacer sus “predicciones” de las principales tendencias que marcarán a su industria durante los meses siguientes.

Salvo honrosas excepciones, esos artículos aportan poco (o nada) más allá de repetir los buzzwords del momento y hacer predicciones que suelen acertar menos que una moneda lanzada al aire.

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