Bez kvalitních dat se firmy připravují o růst a oproti konkurenci jim ujíždí vlak. Roste proto zájem o datové pozice.
Jedním z pokračujících trendů v rámci digitalizace je určitě tlak na zlepšování zákaznické zkušenosti a personalizaci nabídky i celého nákupního zážitku. S cílením správných výzev k akci ve správný čas směrem k zákazníkům pomáhají především data. Ovšem jen v případě, že jsou kvalitně sesbíraná a roztříděná a firmy jejich četnosti a bohatství dokáží správně využít.
Kvalitní data umožňují lepší analýzy, které pomáhají manažerům k rozhodování na základě skutečné reality obsažené a nerozhodují se už intuitivně, ale na základě tvrdých dat. Tedy pokud je mají. „Všichni v retailu mají dat spoustu, ale co jim chybí, je koncept nebo metodika, co s těmi daty vlastně dělat. Kde je všude sbírat, a kdo a jak s nimi bude pracovat. To já vidím jako zatím ten největší problém a překážku napříč celým retailem,“ uvádí Petr Lazar, CX strategy consultant z Actum Digital. Za dobré příklady jmenuje Alzu či Rohlík, kteří mají architekturu, jež jim dovoluje rychle reagovat na různé potřeby a jsou mentálně připraveni si interně osvojit a rozvinout nové kompetence, protože na to mají proces a technologii, a jen si potřebují nabrat správné lidi.
Správný sběr alfou a omegou
Podle Dagmar Bínové, vedoucí týmu Big Data ze společnosti Adastra je pozitivní zprávou, že datová gramotnost ve firmách roste. „Dost lidí už ví, že data potřebují, a tak je sbírají, často ale manuálně. Komplikované na tom je, že data ve firmách jsou nekonzistentní, systémy nejsou propojené, nesledují se klíčové změny a těžkopádně probíhá jakákoli aktualizace,“ popisuje Bínová s tím, že navíc se stává, že často jedno oddělení neví, že už jiné oddělení podobná data sbírá, neumí data mezi sebou sdílet a navíc převažuje majetnický vztah k datům jednotlivých útvarů. Za možné minus Bínová vnímá, že ve firmách není datový architekt, který by poradil, jak na to, aby něco nechybělo, nebo aby tu správně rozpoznali platné a neplatné záznamy, klienty, produkty.
„Obecně často chybí datová strategie. Není nikdo, kdo by věděl, jaká data ve firmě jsou, k čemu se využívají, měl plán, jak je vylepšit a doplnit. Často je nevyspělá práce s daty způsobena velkým podílem ruční práce, což znamená, že i procesy na obsluhu klienta jsou ruční či poloautomatické, těžkopádné a často dlouho trvají,“ popisuje Bínová. Firmy, které mají práci s daty na vyšší úrovni, si mohou dovolit procesy automatizovat, čímž se snižuje podíl lidské práce i nákladů. Navíc jejich čas se dá využít na kreativní a strategickou práci. „Dnes se investují velké zdroje a pozornost do IT, ale velmi málo do dat, datové čistoty, analytiky a souvisejících činností. Stačí se jen podívat, kolik středních i velkých firem má v ČR jasně určeného chief data ředitele (CDO),“ říká Peter Kmoško, zakladatel startupu MonetizeCX. Postupně se však tato situace lepší.
Za největší chyby, které na trhu pozoruje, považuje Kmoško, že ve firmách často dlouho trvá data získat, nebo se jim nevěří, protože pocházejí z různých zdrojů. Mohou se na tom podepsat rovněž nekvalitní datová úložiště i kvalita nástrojů pro samotný sběr. V rámci interpretace dat podotýká, že kultura dobrého data storytellingu je u nás na začátku, a to se týká i důležitosti pozice „data scientist“ ve struktuře firmy.
„Protože to není jen v tom data získat, nebo komunikovat na schůzce, ale být schopen je dobře analyzovat, vizualizovat a vystihnout podstatné. Pokud jsou data dobrá, vytvoří se z nich kvalitní insighty, které inspirují k experimentům, nebo konkrétním rozhodnutím. Když nejsou k dipozici, rozhoduje se management na základě intuice nebo podle minulých akcí,“ tvrdí Kmoško.
