Entrevista de CDO: Barry Panayi, director de información y datos, John Lewis Partnership

Barry Panayi, director de información y datos de John Lewis Partnership (JLP), tiene una gran pasión por la información. Tan grande, de hecho, que admite ser un poco obsesivo.

“Soy una de las personas más aburridas o interesantes que jamás conocerás, dependiendo de lo que te guste”, dice. “Soy increíblemente limitado, por lo que no hay mucho chat fuera de los datos, análisis e información. Eso es lo que he hecho durante más de 20 años”.

Panayi, que lleva poco más de 18 meses en la asociación, dirige los equipos de gestión de datos, gobernanza, análisis, investigación y ciencia de datos del grupo. Después de una carrera dedicada a perfeccionar sus habilidades de liderazgo de datos en algunas de las organizaciones más grandes del Reino Unido, Panayi está poniendo su obsesión por los datos al servicio de John Lewis.

“Siento que mi trabajo es abrir las puertas para que mi equipo haga su trabajo”, dice. “El equipo es de poco más de 200 personas y necesitan poder operar. Trato de crear el entorno para que puedan trabajar de manera efectiva, ya sea centrándose en los elementos estructurales, la tecnología o algo más”.

Creación de datos y experiencia en liderazgo

El primer trabajo de Panayi después de graduarse fue en una agencia de marketing que usaba datos para el correo directo, y dice que fue así como comenzó a aprender su oficio. Después de eso, comenzó a moverse por industrias, empresas y roles de liderazgo. Pasó un tiempo considerable con EY, ayudando a establecer la primera práctica de análisis de datos del consultor.

“Ese fue un momento brillante”, dice. “La frase ‘grandes datos’ acababa de despegar, así que podía subirme a esa ola y se estaba acelerando enormemente en ese momento a mediados de la década de 2000”.

Panayi luego se convirtió en jefe de datos y análisis de Virgin Group, jefe de ciencia de datos de Bupa y, antes de unirse a JLP, director de datos y análisis del grupo en Lloyds Banking Group. Reconoce que esta plétora de roles ha ayudado a agudizar su conciencia.

“Soy una de las personas más aburridas o interesantes que jamás conocerás, dependiendo de lo que te guste. Soy increíblemente limitado, por lo que no hay mucho chat fuera de los datos, el análisis y la información”.

Barry Panayi, sociedad de John Lewis

“Esa es la apuesta que tomé”, dice. “No veo a muchos profesionales de datos dando vueltas por los bancos, los minoristas o el cuidado de la salud, lo cual está bien. Pero realmente disfruto ver cosas que aprendí en un solo lugar, escoger las partes buenas y aprender de todas las cosas que hago”.

Panayi dice que su papel en EY ayudó a generar confianza porque era una posición intersectorial. “Un día estaba trabajando en un algoritmo de fijación de precios para maxi vestidos, y al día siguiente tratábamos de conciliar los intercambios de energía. Puedes aplicar las mismas técnicas, herramientas y aprendizajes de un lugar a otro”, dice.

“Hay algo de conocimiento de la industria, por supuesto. Pero he tendido a encontrar que cada vez que voy a algún lugar, hay un montón de personas que saben más sobre lo que hace el negocio que yo y puedo aprenderlo. Entonces, ¿soy un experto minorista? Absolutamente no. Pero hay otras 80.000 personas en la asociación que lo entienden. Pretendo deliberadamente ser la voz de afuera”.

Tomando un nuevo desafío

Panayi dice que se sintió atraído por el inmenso caché de las marcas de JLP (John Lewis, Waitrose y John Lewis Financial Services) que, según él, ofrecen una combinación única de venta minorista de productos no alimentarios, venta minorista de comestibles y servicios financieros.

“Llena ese vacío en el que me gusta aplicar mi conocimiento en diferentes industrias”, dice, antes de decir que también se sintió atraído por los objetivos del negocio. “Conocí a la nueva presidenta, Dame Sharon White, y me convenció absolutamente su visión: nueva presidenta, nueva junta e intentar usar los datos y ponerlos en el centro de todo lo que hacemos”.

Panayi dice que John Lewis no se basa tradicionalmente en gran medida en los datos y la tecnología. Él dice que la compañía es bien conocida por su excelente servicio al cliente, pero ahora debe pensar en cómo seguir deleitando a sus clientes en la era digital. Afortunadamente, él cree que todos estos desafíos pueden resolverse potencialmente a través de la astuta explotación de datos de su equipo.

En el día a día, Panayi dice que el trabajo de su equipo se divide en tres partes principales. En primer lugar, la gestión de datos, que abarca la gobernanza y la privacidad, pero también el uso y la presentación de la información de forma que tenga sentido para los clientes. En términos simples, ese trabajo consiste en garantizar que los productos estén correctamente etiquetados para que puedan encontrarse y comprarse.

La segunda área clave es la ciencia de datos y la inteligencia comercial. Los desafíos organizacionales pueden variar desde establecer precios y promociones hasta diseñar rotaciones de personal y encontrar las rutas más eficientes para los conductores de entrega de camiones. Él dice que la ciencia de datos puede ayudar a John Lewis a lidiar con estas preocupaciones.

Encontrar respuestas a preguntas importantes

El elemento final del mandato de Panayi cubre la investigación y el conocimiento, que incluye análisis cuantitativo y cualitativo. Él dice que asumir la responsabilidad de este tipo de investigación es bastante inusual para un jefe de datos. Sin embargo, la buena noticia es que este aspecto del papel realmente le atraía.

“Me dio la oportunidad de volver a trabajar con mi director de investigación y conocimiento, con quien trabajé en Virgin. Ha venido ahora para trabajar conmigo en este programa. Tomamos lo que dicen los clientes, que son los datos cualitativos, y luego lo comparamos con lo que realmente han hecho y buscamos patrones”, dice.

Panayi dice que la investigación normalmente cubre temas específicos relacionados con los negocios. Un ejemplo es el lanzamiento de un nuevo producto o servicio, como la gama Anyday lanzada recientemente, cuyo objetivo es proporcionar productos asequibles de alta calidad de manera sostenible.

“Entonces, estábamos preguntando, ‘¿Qué tipo de productos deberían estar allí, qué tipo de precios quiere la gente y si la gente asocia nuestras marcas con ellos?’ Cualquier propuesta nueva pasaría por allí. Pero también se trata de comprender cómo se siente la gente sobre cuestiones clave, como la asequibilidad, la ética y la sostenibilidad: ¿qué tan importantes son esas cosas? él dice.

“La mitad del trabajo proviene de un lugar particular de la organización, que tiene una pregunta que quieren entender y acercarse a los clientes. A veces traemos clientes a las reuniones de la junta para hablar con los miembros del comité ejecutivo. Los invitamos a tomar té y pastel. Pero a veces, solo hay temas que detectamos que están por venir y sobre los que queremos preguntar a los clientes”.

Creación de capacidades y plataformas

Panayi lleva poco más de 18 meses en el puesto y dice que una de las cosas de las que está más orgulloso es de desarrollar la capacidad internamente para servir a los objetivos de datos a largo plazo de la empresa.

“El equipo no existía como existe ahora cuando me uní”, dice. “Lo primero fue crear un equipo que fuera una ventanilla única para todos los requisitos de análisis e información de datos. Eso fue difícil porque teníamos algunos roles de liderazgo que llenar”.

Con la capacidad perfeccionada, Panayi recurrió a los sistemas y servicios. Una de las cosas que notó fue que había elementos del panorama tecnológico que no estaban sirviendo a John Lewis de manera efectiva. Panayi dice que está “muy interesado” en las herramientas que utiliza la empresa.

“Tan pronto como me uní, tuve una cultura de retroalimentación muy saludable donde hice que mi equipo me dijera exactamente qué estaba mal en cada plataforma. Utilicé esos comentarios como mi lista de tareas pendientes y prioricé sus requisitos. Había algún software que estábamos usando y no lo estábamos aprovechando al máximo, así que eliminé algunas plataformas y software e incorporé otra tecnología”, dice.

“Me gusta nuestra pila ahora. No me gustaba hace un año y medio, pero lo que tenemos ahora ha permitido a nuestros científicos de datos hacer cosas asombrosas y administrar y gobernar nuestros datos de manera mucho más efectiva. Una de las cosas clave que hicimos fue eliminar una tecnología de base de datos e incorporar Snowflake”.

Snowflake ahora se encuentra en el corazón de un ecosistema de datos estrictamente controlado. Además de Google Cloud Platform, el minorista ejecuta la inteligencia comercial de Tableau sobre Snowflake. El equipo de Panayi también usa herramientas de datos especializadas, como dbt y Collibra, mientras que la mayor parte de la codificación se realiza con Python. Su equipo también está comenzando a explorar herramientas de aprendizaje automático.

“Estos cambios marcaron una gran diferencia para mi equipo. Todos juegan muy bien juntos. Y hay un montón de funciones en la herramienta Snowflake que aún no estamos usando, pero que me gustaría usar en el futuro”.

Centrarse en las prioridades correctas

Panayi dice que los proyectos prioritarios de su equipo para el próximo año cubren dos áreas clave. El primero incluye lo que él llama “los proyectos de tipo de marketing de clientes más tradicionales”, como segmentar a los compradores y dirigirse a ellos con ofertas personalizadas y trabajar con proveedores para brindarles información para obtener los productos correctos en los rangos correctos.

La segunda área de prioridad cubre las aplicaciones operativas entre bastidores. Panayi está entusiasmado con los desarrollos aquí y cree que el uso táctico de los datos podría tener un gran impacto. Él dice que los ejemplos incluyen pensar en dónde deben conducir las camionetas de la asociación, cuántas personas deben estar trabajando en ciertos momentos y cuánto debe reducir Waitrose el precio de las fresas al final del día para asegurarse de que se reduzca el desperdicio.

“Todos esos grandes problemas de optimización son realmente problemas operativos. Ese es un desafío central. Y no podríamos hacer nada de eso si los datos no estuvieran en el lugar correcto. La tentación hace un año y medio era ir tras muchos de esos. Y aunque hicimos algunos, fue bastante manual y bastante doloroso”, dice.

“Tuvimos que ser estrictos para configurar todo correctamente, pero ahora estamos en una posición en la que podemos comenzar a hacer cosas realmente geniales y estamos viendo que funciona”.

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