Con el avance de la tecnología, se abren nuevas oportunidades para replantear las bases sobre las que se construyen las aplicaciones tecnológicas. Es lo que está pasando ahora mismo en el ámbito del CRM con la inteligencia artificial -Einstein- y la potencia de Data Cloud —que ahora permite trabajar con datos en tiempo real sin duplicarlos— y que facilitan tanto la recopilación de insights valiosos como rediseñar nuestras estrategias, permitiéndonos llevar los procesos aún más lejos. El pasado septiembre, hablamos sobre este tema en Dreamforce, la conferencia global de Salesforce.
Cómo medir el retorno de la inversión y analizar cada caso de uso: del pay-per-user al pay-per-use
Como ocurre con todos los grandes cambios que abren nuevas oportunidades, este camino no se recorre sin que nos encontremos también con una serie de retos. Uno de ellos es el paso desde un modelo pay-per-user, en el que las empresas pagaban una cuota fija por usuario, a un modelo pay-per-use. En este, el pago es por el uso real de los recursos y servicios: es más flexible, lo que supone una ventaja, pero también tiene un impacto sobre la planificación financiera de la empresa: el patrón de consumo y, por lo tanto, los costes.
Anteriormente, con el modelo exclusivo de pago por usuario, el coste estaba prácticamente asegurado; ahora, al introducir el pago por uso, medir el retorno de la inversión se vuelve más complejo, y el análisis de cada caso de uso se convierte en un aspecto fundamental. Con el enfoque en el pago por uso, el control del consumo y la evaluación de cada caso adquieren una importancia decisiva. Gestionar y optimizar el uso de los recursos es esencial: implica controlar picos de consumo y establecer KPIs que midan eficazmente el valor y el éxito de cada caso de uso. Para esto, hace falta abordar de forma estratégica el control de gastos y la medición de resultados, asegurándose de que los negocios puedan maximizar el valor de sus inversiones y evitar gastos inesperados.
¿Cómo evaluar un caso de uso? Como antes, existen dos estrategias principales:
- Incrementar ingresos: mejorando la experiencia del cliente, introduciendo nuevas ofertas, acelerando el tiempo de salida al mercado o creando nuevas fuentes de ingreso.
- Reducir costes: mediante la optimización de procesos, automatización, mejora en la eficiencia o eliminando gastos innecesarios.
Lo ideal es lograr el equilibrio entre ambas estrategias: si se aumentan los ingresos y se reducen los gastos, la rentabilidad crecerá.
Cómo prever y medir el consumo para impulsar la rentabilidad
Encontrar el equilibrio adecuado en los nuevos modelos de pago por uso es más complejo debido a su naturaleza menos predecible. En el caso de soluciones como Einstein y Data Cloud, Salesforce apuesta por facilitar la adopción de sus novedades ofreciendo starter packs y licencias de prueba para que las empresas experimenten y validen sus primeros casos de uso. Esto permite a las empresas probar la tecnología y ajustar la plataforma a sus necesidades específicas, reduciendo la incertidumbre en torno a los costes.
El punto clave en este modelo de pago por uso es prever y medir el consumo de manera eficaz para evitar sorpresas en la facturación. Para lograrlo, cada empresa debe contar con una metodología clara que facilite el seguimiento y el cálculo de la rentabilidad de sus casos de uso, o, en su defecto, apoyarse en un socio de confianza que pueda realizar esta tarea de manera efectiva.
Cómo ayuda NTT DATA a las empresas a descubrir sus casos de uso
Siendo conscientes del cambio de mentalidad que implica el nuevo modelo de licenciamiento, desde nuestras primeras experiencias con Einstein y Data Cloud en NTT DATA, hemos trabajado en una metodología que ayuda a nuestros clientes a gestionar su consumo de manera efectiva. Este enfoque permite justificar la inversión y anticipar posibles desafíos antes de que se conviertan en problemas reales. Además, disponemos de aceleradores específicos que simplifican la identificación de casos de uso y facilitan el cálculo del ROI, brindando a nuestros clientes una mayor claridad y rapidez en la toma de decisiones.
¿Cómo trabajamos en NTT DATA con nuestros clientes con Data Cloud, IA y AgentForce? Nuestra metodología sigue cuatro pasos clave:
- Descubrimiento. En esta etapa, ayudamos a nuestros clientes a identificar los casos de uso potenciales que se ajustarán a sus necesidades de negocio. Tiene tres pasos:
- Identificar las hot zones, es decir, los puntos del proceso que llevan más tiempo utilizan más recursos humanos o son más sensibles para el cliente, por lo que optimizarlos mejoraría la conversión.
- Según la estrategia que queramos en cada caso, realizar una priorización. Por ejemplo, podríamos priorizar por el volumen de repeticiones de una acción dentro de un proceso, o por el nivel de impacto en un KPI del negocio.
- Asegurarnos de que el proceso sea medible desde el principio, utilizando herramientas de Salesforce como CRM Analytics, Event Monitoring y Reports & Dashboards, o cualquier herramienta interna que permita realizar esta función de manera efectiva.
- Evaluación (ROI). Evaluamos la rentabilidad de cada caso de uso para asegurar que el valor generado sea medible. Para ello, hemos desarrollado un acelerador que identifica las acciones que ocurren en el sistema y determina cuáles incurren en conceptos facturables dentro del modelo de licenciamiento, así se facilita un cálculo preciso del ROI.
- Prueba. Una vez identificado el caso de uso y comprobada su viabilidad, realizamos pruebas controladas en un entorno real. Solo cuando confirmamos que el retorno es positivo y cumple o supera nuestras expectativas, avanzamos al siguiente paso: el despliegue a nivel organizacional.
- Despliegue. Cuando el caso de uso se valida tras superar esa prueba, podemos ya implementarlo en toda la organización.
En definitiva, entendemos que ciertos cambios pueden resultar abrumadores cuando se apuesta por la innovación tecnológica. En NTT DATA, hemos puesto los medios necesarios para transformar lo que inicialmente parecía un desafío en un beneficio tangible para nuestros clientes. La combinación de la inteligencia artificial, a través de Einstein, y de infraestructuras como Data Cloud en Salesforce se presenta como una herramienta poderosa que permite aumentar ingresos o reducir costes. Para maximizar el retorno de inversión (ROI), es esencial contar con una metodología clara que identifique y aborde aquellos puntos clave. Este enfoque incluye cuatro pasos: descubrimiento, evaluación del ROI, prueba y despliegue, ajustando la plataforma a cada necesidad específica y reduciendo la imprevisibilidad de los costes.