Diseñar una estrategia de datos integral para la gerencia comercial de Homecenter, posicionando los datos de clientes como un activo estratégico y asegurando su calidad, coherencia y disponibilidad, en cumplimiento con la Ley 2300 de 2023, para mejorar la efectividad de las campañas comerciales y aumentar la rentabilidad de la compañía.

• Mejorar la calidad de los datos de clientes mediante la implementación de métricas de calidad, reglas, atributos, y un modelo de gobierno de datos que permita asegurar la consistencia, precisión y completitud de los registros.
• Alinear las áreas de Marketing, Ventas y Tecnología en una gestión conjunta de los datos mediante el modelo de gobierno de datos federado, promoviendo la autonomía de cada área, pero dentro de un marco de control y coherencia organizacional.
• Posicionar los datos de los clientes como un activo estratégico, potenciando su uso para la toma de decisiones informadas y personalizadas que optimicen las campañas comerciales y la segmentación de los clientes.
• Establecer procesos y roles claros para la gobernanza de los datos en la organización, a través de la creación de políticas y la definición de roles de responsabilidad en cada área involucrada en la gestión de datos.
• Incrementar la base de clientes contactables optimizando las campañas comerciales favoreciendo una mejor segmentación y la utilización de datos más precisos y confiables.

Se presenta una arquitectura para gestionar datos maestros y ajustar datos mediante Machine Learning. Incluye artefactos técnicos como DevOps, diseño de tablas y relaciones, y manejo de consultas de datos altamente transaccionales. Además, se presenta una prueba de concepto que muestra una mejora del 30% en la calidad de los datos de clientes no utilizados, aprovechables para campañas de marketing, que van a generar un retorno a la inversión que sustenta la viabilidad el proyecto.

También se presentan los siguientes entregables: Entrevistas, Assessment Gobierno de datos, Política de gobierno de datos, Política de calidad de datos, Política del ciclo de vida, Diagrama del ciclo de vida, Fichas técnicas de cada etapa del ciclo de vida, Diccionario de datos, Assessment de calidad de datos, Reglas de calidad de datos, Métricas de calidad de datos, Estrategia de datos maestros y de referencias, Arquitectura de datos maestros, Arquitectura POC, Arquitectura repositorio, Proceso de gestión del catálogo de datos maestros y de referencia, Pasos claves en el procesamiento de datos maestros.

Valor para el negocio:

• Modelo de gestión de datos estandarizado, que puede ser replicable fácilmente para otras áreas de negocio.
• Diseño de gobierno federado, con políticas, proceso y procedimientos orientadas a maximizar el valor de datos en la compañía.
• Solución escalable y adaptada a las buenas prácticas de gestión de los datos.
• Considerar los datos como un activo estratégico y optimizar su uso.

Valor para el cliente:

• Los clientes de Sodimac obtienen valor a través de la personalización y adaptación de campañas por parte de la empresa, enfocadas a generar una experiencia positiva en el público. Sodimac, en su compromiso con el cumplimiento de las nuevas leyes de protección al consumidor, busca contactar al cliente únicamente bajo su consentimiento y protegiendo los datos durante todo su ciclo de vida. La estrategia planteada permite que los clientes obtengan una experiencia menos invasiva y más orientada a cubrir sus gustos y necesidades. Cada dimensión abordada en el documento constituye la búsqueda de una garantía de integración entre los datos que brinda el consumidor y la forma en la que se gestionan dentro de los sistemas organizacionales de Sodimac Colombia.

Valor financiero:

• Con nuestro proyecto obtendremos un crecimiento de datos del 35% que cumplen con las reglas de calidad para el lanzamiento de campañas de marketing. A su vez, tendremos un retorno de inversión (ROI) del 47.62% a 5 años y un payback time de 2,1.

Testimonios:

"La metodología y el framework seleccionado, la arquitectura presentada, el problema encontrado respecto a la información y a la completitud de los registros en el golden récord es el esperado. Debemos unirnos en conjunto con el área funcional para lograr que el proyecto sea del impacto que se requiere y como compañía aceptemos ese capex de inversión" (Sandra Calderón).