Reestructurar las organizaciones y equiparse con tecnologA�a adecuada, claves para abarcar la atenciA?n multicanal

Estas son las principales conclusiones a las que se ha llegado durante la celebraciA?n del encuentro profesional sobre a�?AnA?lisis de Clientes Omnicanal en Retail y Gran Consumoa�? celebrado ayer en MBIT School en el que se abordA? la importancia de afrontar una estrategia omnicanal dentro del proceso de digitalizaciA?n de las compaA�A�as en las prA?xima dA�cada.

Directivos de grandes empresas multinacionales con responsabilidad sobre el A?rea de tecnologA�a, estrategia comercial, de marketing y de clientes como Luis Herrero, CIO de Leroy Merlin y A?ngel Esteban, Business Analytics Specialist en SAS, A�analizaron durante la jornada la situaciA?n del sector en este campo, asA�A� como las claves para abordar con A�xito una estrategia analA�tica y de gestiA?n multicanal.

Hoy en dA�a, el proceso de digitalizaciA?n de las compaA�A�as conlleva absoluta libertad del cliente para elegir durante el proceso de compra cA?mo quiere ser tratado y por quA� medio. El proceso lineal de contacto con el cliente estA? obsoleto y, ahora, se trabaja la experiencia de cliente optimizando todos los puntos de contacto e interacciA?n con el mismo.

Las principales conclusiones extraA�das de este encuentro sobre a�?AnA?lisis de Clientes Omnicanal en Retail y Gran Consumoa�? fueron:

• Una verdadera estrategia analA�tica y de gestiA?n multicanal puede generar multiplicadores de negocio de x100.
• La atenciA?n y analA�tica omnicanal serA?n clave para sobrevivir en un mundo digital en la prA?xima dA�cada.
• Para ello, se requiere una nueva organizaciA?n preparada para afrontar una transformaciA?n digital.
• Es necesario dotarse de una tecnologA�a que permita una adecuada atenciA?n omnicanal.
• Los perfiles con talento para aprovechar la tecnologA�a y con visiA?n estratA�gica de negocio serA?n los mA?s demandados. En este sentido, el cientA�fico de datos es el profesional que mA?s se ajusta a estos requisitos.
• Elegir mecanismos de optimizaciA?n. Ante la profusiA?n de modelos hay que utilizar el modelo mA?s A?ptimo, es decir, el que genere mA?s beneficios o suponga menos costes.