¿De quién son los datos de tu club?

Pero su valor depende de algo que muchos operadores todavía no controlan: su propio histórico. De hecho, cuando un operador cambia de software de gestión, suele descubrir algo incómodo: años de historia de sus socios se quedan atrás, en otro formato o fuera de su alcance. La IA aprende del pasado Un modelo que anticipa bajas, personaliza la relación con el socio o recomienda una acción necesita aprender de lo que ya ha ocurrido.

En nuestra última medición, con una muestra amplia de clubes, dos de cada tres bajas de socios habían sido identificadas como clientes de riesgo dos meses antes de producirse la baja. Una base propia Por eso es tan necesario construir un “data lake”, una base común que reúne todos sus sistemas y conserva el histórico: ● Los datos son del operador. Cualquier herramienta, de análisis o de IA, se conecta a los mismos datos limpios.

Según McKinsey, la mayor parte del valor suele concentrarse en entre 5 y 15 productos de datos. En un club pueden ser el riesgo de baja, la visión completa del socio o la cuenta de resultados por centro. 3. Antes de elegir una herramienta de IA, conviene hacerse una pregunta más básica: ¿mis datos son míos, están limpios y tienen historia suficiente?