25 Abr Karim Touma: las empresas latinoamericanas deben crear más estrategias disruptivas de datos
Para la industria del ecommerce, 2020 significó una explosión de oportunidades.
Pero las oportunidades también llegan con desafíos: un mercado que ya venía siendo disputado, ahora es protagonista de una de las competencias más duras, debido a su creciente saturación.
Con base en esta realidad, el vínculo entre oportunidades, competencias y capacidades tecnológicas será la clave del éxito de las empresas que buscan mantenerse a la vanguardia:
- ¿Cómo mantenerse por delante de los competidores?
- ¿Cómo fortalecer la seguridad de los datos?
- ¿Cómo alinearse a las expectativas de los clientes?
Estas son preguntas y casos de uso que podrían definir la existencia de un ecommerce.
Para entender más sobre esta realidad, hemos conversado con Karim Touma, Director Regional de Data Insights en Falabella, quien nos contará acerca de la evolución que se proyecta en 2022 para el ecommerce y cómo las empresas pueden prepararse, con base en tecnologías y estrategias de datos efectivas.
¿Podrías contarnos más sobre tus antecedentes y tu trayectoria para convertirte en Director Regional de Data Insights en Falabella?
KT: Mi pasión por los datos partió desde los primeros años de la universidad.
He estado trabajando con datos desde que iba en cuarto año.
He tenido la oportunidad de relacionarme siempre con los datos desde diferentes verticales y dimensiones; en los primeros años de la universidad todo era más académico y relacionado a la investigación, ya que no había casos de uso empresariales.
En quinto año postulé a un trabajo como analista de Business Intelligence y quedé. Esa oportunidad me sirvió mucho para entender sobre las necesidades de negocio y cómo los analistas apoyaban los distintos procesos.
Cuando terminé la universidad busqué un trabajo que involucra investigación y desarrollo. Empecé a trabajar en el Departamento de Investigación y Desarrollo de Equifax. Allí pude aprender la parte técnica más dura, desarrollo de software, arquitectura, entre otros aspectos.
Posteriormente, pasé a un rol más estadístico con Experian, una empresa con un modelo de negocio similar al de Equifax. En esta etapa me centré en crear modelos de riesgo.
En 2012 y 2013 los principales casos de uso estaban ligados al riesgo en la banca, las herramientas no estaban democratizadas. Recuerdo que llegué a trabajar en servidores que costaban 50 millones de dólares, eran estructuras brutales para manejar datos.
Mi siguiente paso fue Telefónica. Fue mi primera experiencia con una empresa chilena.
Fui el primer data scientist que contrató la organización.
Mis responsabilidades en Telefónica habían escalado todo lo anterior: el desafío estaba en sacarle el valor posible a los datos en múltiples funcionalidades, desde mejorar la experiencia de cliente, con ofertas más atractivas, hasta incrementar la eficiencia de las inversiones que realizaba la empresa. Al corto tiempo me ascendieron y, desde allí, no he parado de armar equipos de analítica, con base en talentos, capacidades y tecnologías.
De Telefónica, pasé a Latam Airlines, Falabella Retail y, actualmente, estoy en Falabella.com, una empresa del holding que se encarga de consolidar las capacidades de ecommerce y marketplace para el Grupo.
La particularidad de este desafío es que, antiguamente, cada unidad de negocio tenía su ecommerce, ahora Falabella.com consolida toda la propuesta del grupo.
Me ha tocado armar el equipo completo, las capacidades, las tecnologías, las arquitecturas y también los casos de uso que se apoyan en los datos.
Mi perfil es híbrido: debo gestionar tanto desafíos técnicos como de management.
¿Cuáles son los objetivos de tu unidad?
KT: Yo debo convertir la data en activos.
Los activos de una empresa son elementos que generan valor, todo lo demás son pasivos.
Muchas veces las áreas de datos se asumen como costo; en general, es difícil hacer que la capacidad analítica de una empresa se convierta en ingresos.
Una fuente de ingresos, con base en los datos, puede ser directa (vender servicios digitales de datos, por ejemplo), o indirecta (mejorar los procesos de la organización y capturar mayor valor).
Entonces, ese es mi trabajo básicamente: orquestar la capacidad dentro de Falabella para crear valor desde los datos, lo que se traduce en mayor eficiencia, mejores experiencias para clientes y sellers y creación de productos digitales que generen más valor y rentabilidad.
¿Cómo está conformado el roadmap digital de tu unidad y cuáles son los pilares y estrategias de las iniciativas que se construirán, en función de alcanzar los objetivos?
KT: Mi área tiene dos verticales super importantes: un área de captura de valor y un área de creación de valor.
Captura de valor se refiere a la capacidad de acoplar los datos en soluciones que mejoren problemas que la empresa ha sufrido en el pasado.
Estos avances tienen varios niveles; se puede potenciar un área al brindarle mejor información para aterrizar los procesos de toma de decisiones; también se puede optimizar procesos, quizás automatizando tareas o las mismas decisiones.
Los esfuerzos de captura de valor se centran en revisar todos los procesos de la empresa, los que están quebrados, los que son muy complejos, lentos, reactivos… entonces, con base en los datos, se intenta cambiar esa realidad. Se parte con datos como servicio y se termina con iniciativas de Machine Learning e Inteligencia Artificial, aplicadas a esos mismos procesos. Es una vertical bastante profunda.
La segunda vertical del roadmap consiste en la capacidad de que los datos generen valor por sí mismos.
Por ejemplo, hoy en día tenemos una plataforma donde intervienen básicamente dos actores: los clientes finales y los proveedores o sellers.
Los sellers necesitan mucha información para mejorar su gestión, llegar a más clientes, publicitar mejor sus productos, entre otros desafíos… todas esas acciones necesitan datos.
Con base en procesos de Data Modeling, nosotros podríamos hacerle llegar a los sellers información clave para su negocio; en sí mismo, ese sería un servicio analítico del que ellos podrían beneficiarse.
Por ejemplo, un servicio analítico de estas características puede proveer recomendaciones de precio óptimo para un producto, gestionar y desarrollar ventas más focalizadas, entre otras funcionalidades.
Como empresa, nosotros podemos detectar cuáles son los intereses de los clientes; por lo tanto, si el seller tiene las competencias para satisfacer esas necesidades, podríamos unir los puntos y generar valor para todos los agentes.
En eso consiste crear valor con los datos; al final, los datos son el canal con el cual se puede interceptar la oferta del seller y la propensión de comprar del cliente. A partir de allí, se puede hacer el match.
En Falabella.com estamos trabajando duro para sustentar con eficiencia este tipo de servicios digitales.
De cara a nuevas tendencias para el tratamiento de datos, por ejemplo, todo el movimiento cookieless, ¿cómo proyectas el panorama para una nueva gestión de datos que dé frutos a los negocios?
KT: Hay que entender que las cookies vienen a resolver un dolor que es el de la clientelización del tráfico.
Las cookies permiten a los captadores de usuarios en internet saber dónde ha estado y de dónde vino el tráfico.
Cuando no tienes esa característica disponible, principalmente tienes que ocupar otro tipo de señales para determinar quién es tu cliente.
En Falabella hay todo un plan para este fin. Por una parte, nos estamos esforzando por incentivar a los clientes a crearse una cuenta dentro de la plataforma y así evitar que compren como invitados.
Falabella.com se centrará en desarrollar estas capacidades de clientelización dentro del propio sitio web, con base en el perfilamiento de todo el grupo Falabella. La unificación que hemos realizado busca mejorar y profundizar la experiencia de cliente, independientemente de contar o no con cookies.
¿Dónde piensas que está la clave del éxito para la implementación y desarrollo de la analítica: externalizando servicios o capacitando a tu equipo?
KT: Yo siempre he visto la analítica como una herramienta; esta herramienta proveerá un mayor ROI si se usa para el problema para la que fue diseñada.
Entonces, independientemente de externalizar, comprar o formar, una empresa debe contar con una estructura firme para gestionar la información.
Es importante que un equipo de analítica aprenda todo sobre un problema de negocio, pero es muchísimo más relevante que la empresa en general obtenga ese aprendizaje.
Por lo tanto, una empresa debe contar con mecanismos de documentación de procesos, validaciones, entre otros, para que la inteligencia siempre quede asimilada, independientemente de dónde haya llegado (externa o internamente).
La métrica del valor de la analítica está en la capacidad para traducir un problema de negocio en un dolor técnico. Allí es donde fallan la mayoría de los procesos, en mi experiencia.
Los proyectos de datos deben consistir en la creación de buenas interpretaciones para resolver un problema de negocio, con base en la tecnología de datos.
¿Cuáles fueron los desafíos de la fusión de todas sus plataformas de ecommerce?
KT: Cuando una empresa cuenta con más de 100 mil trabajadores, sin duda existirán complejidades importantes.
Sin embargo, yo creo que todas las empresas pasan por lo mismo.
Las empresas que tienen mucha historia, por lo general, van construyendo capacidades con base en los dolores históricos.
Pero esas capacidades, en el día de mañana, no conversarán entre ellas. En esos casos, el diferencial de la integración radica en la tecnología.
En Falabella.com hay un gran talento técnico que está integrando todas nuestras plataformas.
Las integraciones se están construyendo con base en problemas definidos.
Hasta ahora ha ido muy bien. Estamos trabajando sobre una capa en terreno medio que conecta las tecnologías que usaba antiguamente la empresa con las nuevas que se comenzarán a emplear.
Construimos todo a partir de esa capa.
La transición es desafiante; pero esta es una inversión de modernización a largo plazo.
¿La decisión de integrar todas sus plataformas se dio a partir de un enfoque MVP o evaluaron algún hito antes de salir?
KT: Yo he visto muchas transformaciones de empresas en mi vida; la mayoría se realizan con un enfoque de prueba de concepto, MVP, Stage 1, Stage 2, Stage 3, etc.
Los Big Bangs son poco frecuentes.
Por ej, el MVP de la integración de Falabella.com comenzó hace casi 3 años con un componente especial del sitio que se hizo igual para todas las plataformas.
Después de ese MVP, las funcionalidades y pruebas fueron escalando.
¿Hubo desafíos en la retención de compradores?
KT: Ha habido múltiples desafíos. En este caso, más que retención de compradores, podemos hablar del desafío de retención de visitantes.
Lo positivo es que Falabella tiene un grupo de clientes muy fieles a la marca; por eso, tratamos de poner mucho foco en este segmento porque nos ayudan a apalancar las distintas iniciativas de migraciones.
El desarrollo de estrategias de marketing digital, SEO, entre otras, ha sido fundamental para mitigar las dificultades. Es un trabajo constante y ha ido muy bien.
Se dice que la logística es el talón de aquiles de los e-commerce. Impacta en pérdidas de dinero para las empresas, insatisfacción de clientes, toneladas de desechos que muchas veces no se reciclan. ¿Cómo lo están manejando ustedes desde la analítica para este año?
KT: el enfoque es bastante directo. Tratamos de dotar a todas las áreas con las capacidades necesarias para resolver sus problemas.
Esto implica un trabajo gigante en el desarrollo de habilitadores tecnológicos para que el área de atención al cliente tenga todas las herramientas para hacer seguimiento de los casos. Eso es lo primero.
Segundo, hay un track de datos en el que se crearon capacidades dedicadas exclusivamente a este problema. Hay un data factory de logística y un programa de modernización de cara a resolver los problemas de los clientes.
No nos conformamos con un buen SLA. Nuestro foco se extiende hasta la satisfacción final del cliente con su experiencia de compra.
Actualmente, estamos en medio de cuatro transformaciones en paralelo: tecnología, datos, procesos, personas.
Es todo un camino hacia una organización orientada a las capacidades para solucionar los problemas de los clientes. El centro está en la experiencia de compra y no en el fulfillment.
La paradoja del Cloud. Innovación vs. Costos ¿Cómo describes la adopción de la nube de Falabella y su escalabilidad?
KT: Volvemos al debate de si la tecnología es un gasto o una inversión.
Si la tecnología se asume como un gasto, yo no me iría a la nube (porque, al final, es más cara).
Pero en temas de time-to-market y escalabilidad la nube le gana a cualquier solución on-premise.
Entonces, ¿qué es más importante para una empresa: gastar de más porque se está siendo reactivo a los problemas de negocio, o gastar poco y apagar un sitio web que tiene millones de visitantes?
Desde mi punto de vista la tecnología es un medio de captura de valor.
Entonces lo que yo tengo que hacer es considerar el gasto de nube dentro del costo total de mis estrategias. Asimismo, tengo que ser muy claro a la hora de identificar cuánto es el ahorro en costo de oportunidad.
Las empresas que usan soluciones on-premise suelen reaccionar más lento y muchas veces no se mide el impacto de esa realidad. Las áreas de TI tradicionales están orientadas a la eficiencia, como área de apoyo de una empresa.
Pero cuando la tecnología es realmente el centro del negocio, el costo de la nube ya no se considera como un pasivo, sino como una inversión que impacta directamente en el negocio, lo moderniza, lo potencia, lo mejora.
El valor de las inversiones en la nube se debe medir en función de la captura de oportunidades. Es siempre estar arriba, funcionando, y no caerse cuando la competencia lo hace, por ejemplo.
Falabella está tomando muy en serio su estrategia de cloud. Cuando invertimos en tecnología, no invertimos para modernizar por modernizar, lo hacemos para brindar un mejor servicio y capturar más y mejores oportunidades para sorprender a nuestros clientes.
Al final, la estrategia tiene que ser lo suficientemente inteligente para asegurarse de que si se gasta más en la nube es porque el negocio está generando más retorno.
¿Has contado con referentes a lo largo de tu carrera? ¿Quiénes han sido?
KT: Mis comienzos en la universidad fueron muy importantes. Tuve profesores que me inculcaron el espíritu de la tecnología de los datos, Victor Parada y Max Chacon fueron dos de mis referentes en esa época.
En mi carrera profesional, el profesor Luis Aburto fue uno de los primeros que me enseñó a traducir los dolores de negocios en dolores técnicos, fue una experiencia muy enriquecedora.
El gran punto de inflexión de mi carrera fue cuando estuve en Telefónica. Pasé de ser un especialista técnico a asumir responsabilidades de gerencia. Eric Ancelovici, actualmente Director Global de BI y Big Data para Hispanoamérica en Telefónica, fue clave en ese proceso de transformación, siempre lo voy a recordar con mucho cariño.
Más recientemente he conocido a muchos profesionales de todas partes del mundo. Yo sigo a Tom Davenport… para conocer más cosas en temas de estrategias de datos.
¿Algún libro o trabajo de investigación que hayas leído recientemente?
KT: Me gusta mucho leer filosofía para entender la analítica.
La tarea de un científico de datos consiste básicamente en buscar la mejor respuesta a un problema (aún sin describir totalmente el fenómeno). Si alguna respuesta de datos describiera el negocio, estaríamos hablando de leyes físicas y no modelos analíticos.
Un modelo analítico se apoya en la historia y el aprendizaje automático; a partir de allí, trata de determinar cuál es la mejor respuesta a un problema al que no se le había encontrado solución.
Esta capacidad invita a pensar mucho en otro tipo de problemas que no tienen solución, y cómo el enfoque filosófico sobre esos problemas entregan nuevas perspectivas para mirar el problema.
Hay un libro muy bueno, Everything is Obvious: Once You Know the Answer de Duncan J. Watts. En ese libro, el autor cuestiona los problemas de la vida en general.
Watts da muchas herramientas para plantear problemas analíticos, eliminando los sesgos cognitivos y, con ello, entender realmente si las soluciones que creamos se rigen por una lógica argumentativa o por una simple opinión sin fundamento.
Yo creo que allí está la clave. Todos los que trabajamos con datos nos movemos en la incertidumbre, porque no tenemos certezas de las cosas cuando las resolvemos, por eso hacemos experimentos y creamos modelos.
Si tuviésemos certezas, estaríamos hablando de otro enfoque.
A quienes trabajan con datos yo les recomiendo que lean mucha filosofía.
¿Nos podrías hablar de un proyecto del que estés muy orgulloso?
KT: Cuando llegué a Falabella Retail tuve que armar un equipo desde cero. No estuve solo en esta tarea; por eso, me siento muy orgulloso de haber sido uno de los protagonistas en la construcción de las primeras capacidades de la empresa para explotar datos dentro de esa área.
Mi enfoque siempre ha estado en conseguir que los datos sean parte de las soluciones.
Desde mi época en Telefónica me he preocupado por cambiar, como mínimo, el mindset con respecto a cómo los datos inciden en las soluciones de los problemas. Me esfuerzo por demostrar que los datos no son un gasto sino una inversión, activos que se construyen para mejorar las operaciones de la empresa en el futuro cercano.
Has trabajado en diferentes industrias (Retail-Aerolíneas-Telecomunicaciones), ¿ves alguna diferencia en los desafíos que enfrenta la gestión de datos en estas industrias?
KT: Hay empresas a las que les cuesta empezar a conformar un equipo de datos, armar un data lake, modernizar sus plataformas, entre otros procesos.
Generalmente comienzan con casos de uso puntuales, MVP. En esta fase, hay empresas que optan por una estrategia defensiva, otras que se van por una estrategia ofensiva, y otras que apuntan a una estrategia disruptiva.
Te explico las tres:
Las estrategias defensivas tienen que ver con ocupar los datos para prevenir ciertos problemas; por ejemplo, acceso, seguridad, regulaciones, etc. Se centran en hacer que los procesos sean más eficientes (lograr más con menos).
Las estrategias de ataque se centran en captar más clientes, ser más diligente en las comunicaciones e ir a comerse el mercado; para ello, ocupan los datos con el fin de que las acciones tengan buenos fundamentos.
Las estrategias disruptivas consisten en identificar cómo generar valor agregado, a partir de los datos, a una solución que ya esté en el entorno digital.
Supongamos que hay una empresa maderera que compra una startup de inteligencia artificial para el análisis de datos; las madereras suelen enfrentar serios desafíos en la predicción de incendios… entonces, con esta adquisición, buscarán explotar un modelo de Machine Learning, quizás, para predecir incendios antes de que ocurran. Perfecto.
Se concreta la adquisición, se implementa la solución y se valida su funcionamiento.
Esa solución en sí misma podría convertirse en una nueva vertical del negocio de la empresa maderera. Podría vender el servicio analítico, desarrollado en casa, a otras forestales.
Este tercer tipo de estrategias (disruptivas) son muy poco explotadas por las empresas, principalmente, por el desconocimiento de estos modelos de negocio:
Una empresa podría pasar de vender madera a vender analítica avanzada. El problema es que los ejecutivos que toman estas decisiones no se sienten en confianza de dar el salto, ya que por lo general solo saben vender su vertical principal y les da miedo pasar a vender inteligencia artificial, un terreno totalmente nuevo e inexplorado por ellos.
Desde mi punto de vista, este tipo de estrategias son las que mejor oportunidad de crecimiento podrían entregar a las empresas latinoamericanas. La región se caracteriza por sus empresas de materia prima y de servicio; a su vez, cuenta con muchas startups, entonces, todo podría estar a la mano para entrar en un nuevo ecosistema.
Se proyecta que la personalización seguirá siendo un punto crítico para el ecommerce, ¿cómo se asume este desafío desde la analítica de datos?
KT: Yo creo que dar buenas experiencias de compra es crítico, y la personalización es un medio para eso.
De cara a ese objetivo, personalizar requiere muchos datos y servicios digitales avanzados.
Para mí, la personalización es una característica transversal que debe estar presente en todo lo que hacemos, puesto que es una herramienta para maximizar la experiencia de compra.
Los usuarios esperan que los sitios web sepan lo que quieren. Buscan agilidad, gastar menos tiempo ingresando los datos de las tarjetas o la dirección de destino, por ejemplo.
En los casos de uso de UX, yo creo que hay dos diferenciales importantes:
La usabilidad, por un lado.
La inteligencia del sitio, por otro.
La inteligencia contiene la personalización, pero no es toda la personalización.
En una industria tan competitiva, ¿cómo se puede diferenciar un ecommerce de la competencia, con base en los datos?
KT: Esta es una discusión super profunda porque yo creo que no solamente el ecommerce ha evolucionado, sino las expectativas de los clientes.
Los usuarios esperan servicios avanzados. Las empresas de retail ya competimos con aplicaciones de delivery que muestran en tiempo real cómo un producto llega a la casa de los clientes.
Estos avances plantean una configuración totalmente distinta. Si una empresa ha logrado mejorar la calidad de sus servicios, de forma orgánica, a un rango de 2% anual, durante los últimos 10 años, probablemente -aunque suene injusto- no será suficiente:
Actualmente, los clientes están esperando mejoras exponenciales.
Vivimos en un mundo en el que la digitalización, los datos y los servicios cloud apalancan soluciones exponenciales.
La realidad es que las expectativas de los usuarios ha ido más rápido que la evolución del ecommerce.
“¿Cómo ponerse al día?”, esa es la gran pregunta.
Yo creo que existen tres catalizadores:
El primero es obviamente defender la marca.
Esto significa invertir en marketing, branding, entre otros elementos. La marca es vital para un ecommerce. Nosotros necesitamos estar allí cuando el cliente tome una decisión de compra. Por ejemplo, que vaya directamente a Falabella.com en vez de ir a Google o a Amazon cuando necesite comprar algo.
El segundo es la tecnología.
Todos los elementos de una plataforma de ecommerce tienen que funcionar bien. Independientemente de que por detrás haya 500 integraciones entre aplicaciones y sistemas modernos o en construcción… al cliente no le interesa eso. La experiencia tiene que ser fluida y eficiente.
El tercer catalizador está en las experiencias de compra diferenciales.
Cuando una persona entra a una tienda física compra más productos que cuando entra a un sitio web.
Si el cliente lo pasa bien en la tienda, probablemente se llevará más productos de lo que tenía pensado en un comienzo. Eso sucede porque vivió una buena experiencia.
Por lo tanto, en el caso de los ecommerce, el gran desafío está en trasladar esa buena experiencia física al mundo digital; para tal fin, será crítico el uso de datos.
Falabella tiene una ventaja competitiva muy interesante: toda la información sobre las conexiones que sus clientes tienen con el entorno físico de la marca; esos datos son bandera en la creación de experiencias en el entorno digital. Son valores agregados muy potentes.
Finalmente, hay que asumir que el gran traductor de una experiencia online es la tecnología.
¿Cómo evalúas el ecommerce en Chile? ¿En qué fase se encuentra y qué se debería potenciar?
KT: con base en mi experiencia en telecomunicaciones y ahora en retail-ecommerce, considero que Chile es uno de los países más competitivos del mundo a nivel de mercado.
El fenómeno que generó WOM en la industria de las telecomunicaciones es un ejemplo clásico de esto.
Los ecommerce en Chile se esfuerzan por mejorar tanto en fulfillment como en logística, pero en paralelo deben luchar en una competencia de mercado que cada vez es más global.
Chile lidera las clasificaciones mundiales de tiendas por departamento por metros cuadrados; de allí que la competencia en esta industria sea una de las más grandes de América Latina.
A la par de la competencia incesante, se suma el hecho de que la digitalización de los chilenos es super alta, así como la bancarización.
Entonces, yo creo que Chile es uno de los espacios más complejos para competir en ecommerce en América Latina.
Chile es la punta de lanza de la transformación del Grupo Falabella. Los resultados que se consigan aquí deben apalancar y liderar las transformaciones del resto de nuestras plazas en la región. Con base en ese objetivo es que estamos trabajando, necesitamos construir las capacidades necesarias para alcanzar estos resultados.
¿Cómo proyectas tu carrera en los próximos años?
KT: Profesionalmente, siempre me he movido por desafíos.
Lo que me convenció de entrar a Falabella fue el nivel de competencia de la industria.
En un mercado en el que se compite con Amazon, Mercado Libre, Aliexpress, Shein, Ripley, Paris, entre otros gigantes, hay que asumir que los desafíos serán enormes.
La satisfacción de hacer un buen trabajo en una de las industrias más competitivas del planeta es uno de mis motivadores principales. Es lo que me tiene acá.
También me apasiona participar en un proceso de transformación dentro de una empresa con una cultura comercial de muchos años.
Estos procesos no se dan de un día para otro; para lograrlo, se debe asumir que la tecnología es el centro.
En Falabella estos procesos se están dando. Creo que hay pocas empresas en el mundo con el mismo nivel de convicción de transformarse que posee Falabella.
Hay una convicción que va más allá del extracto de prensa; realmente hay una apuesta por la tecnología, el talento y la formación. Creo que a cualquiera le gustaría trabajar en una empresa que hace lo que dice.