Caso de estudio

Análisis de datos: la clave del crecimiento organizativo 

Con una estrategia asertiva de Analítica de Datos, es posible aumentar la productividad, reducir los costes, optimizar los procesos, mejorar la experiencia de los clientes, identificar los insights accionables y mucho más.

La estandarización de fenómenos como la IoT (Internet de las cosas) ha hecho que las interacciones con páginas web, redes sociales o dispositivos sean una fuente de información sobre sus usuarios. Este conocimiento tiene un enorme potencial para crear crecimiento del negocio, pero sin organizar, estudiar y analizar estos datos, su utilidad es limitada.


Analítica de datos en el proceso de toma de decisiones

La toma de decisiones es un proceso constante en el día a día de las organizaciones, pero, aunque es tan común, es un proceso que puede llevar mucho tiempo y es muy ineficaz. A medida que las empresas crecen, las decisiones se vuelven más complejas, y es más complicado tomar una decisión eficaz que tenga en cuenta todas las variables y escenarios circundantes. Cuando varias facetas de una organización se ven afectadas, es difícil definir las prioridades y elegir el escenario que aporta más valor. En estas situaciones, el análisis asertivo de datos gana relevancia, transmitiendo seguridad en el análisis de los diferentes escenarios.

La utilización de la Analítica de Big Data permite la creación de un sistema de decisión. Esto permite visualizar las diferentes áreas de un negocio, comprender la interconexión de los procesos y las posibles consecuencias que pueden surgir de una decisión. La toma de decisiones basada en datos, frente a la basada en percepciones, reduce el potencial de error y permite soluciones más eficaces y ágiles. La aplicación de la Analítica de Datos debe ser transversal a todos los departamentos, asumiendo un papel relevante en la gestión y crecimiento de una organización.


Beneficios de adoptar una estrategia de Analítica de Big Data

La analítica de datos tiene numerosos beneficios para las organizaciones y los consumidores, ya que puede ser aprovechada para alcanzar objetivos como:

1. Control de costes y eficiencia

Tanto en las nuevas empresas como en organizaciones ya establecidas, la estructura de costes es un factor esencial para garantizar los resultados y la sostenibilidad. Decidir cómo asignar los recursos o gestionar la inversión en un proyecto, considerando los objetivos del negocio, son procesos arriesgados y propensos a errores.

ALa utilización de algoritmos y herramientas de Analítica de Datos permite estudiar simultáneamente varios escenarios, evaluar el riesgo de cada uno y seleccionar la opción más rentable. Respecto a la eficiencia, la recopilación constante de datos en tiempo real permite visualizar todo tipo de operaciones, ya sean procesos relacionados con el cliente, como el marketing, o procesos más técnicos, como la producción. La capacidad de analizar este enorme volumen de datos, en tiempo real, y de procesar esta información nos permite identificar las mayores pérdidas de eficiencia y reducir los costes operativos.

2. Personalizar y manejar la experiencia del cliente

Muchas empresas creen que una estrategia ganadora es aquella que pone al cliente en el centro del proceso de toma de decisiones. El amplio acceso a información personal y personalizada sobre los clientes y su experiencia con una organización ha cambiado la forma en que las empresas se acercan a sus consumidores.

La aplicación de herramientas de Analítica de Big Data permite a las empresas visualizar, en tiempo útil, los puntos en los que un determinado cliente interactúa con los canales de negocio, así como los posibles puntos de dolor (pain points) de esa interacción. Esto crea la posibilidad de reaccionar inmediatamente a la jornada del cliente, redirigiendo al cliente a una experiencia más adecuada al momento de la interacción y personalizada a cada uno.

Por ejemplo, el algoritmo de recomendación de Netflix está muy personalizado según la situación y los gustos de cada usuario. Para recomendar una elección, el algoritmo utiliza factores como la hora del día en que el usuario está interactuando con Netflix, el dispositivo que está utilizando y el historial de elecciones de usuarios con preferencias similares. Los datos recopilados sobre la jornada del cliente nos permiten reaccionar en el momento exacto de utilización y garantizan la personalización para lograr una mayor satisfacción y retención de los usuarios.

3. Estrategia de competencia

Con la emergencia de nuevas empresas, la competencia en el mercado es un factor que puede limitar el crecimiento de una organización. La diferenciación es esencial para que las organizaciones sobrevivan en un entorno cada vez más especializado. El uso de la Analítica de Datos puede ayudar a crear una estrategia de competencia eficiente, capaz de identificar oportunidades de crecimiento innovadoras valoradas por los clientes.

El conocimiento de las características de los consumidores y de la competencia que proporcionan los sistemas de analítica de datos puede ser la clave de la diferenciación. El análisis de los consumidores nos permite identificar qué características les llevan a seleccionar una organización y qué factores les dirigen a un competidor. Además, es posible identificar patrones en el comportamiento de los consumidores, como por ejemplo en qué canales un cliente adquiere conocimiento sobre una marca, qué productos selecciona un tipo de consumidor y dónde compra productos o servicios complementarios.

Esta información es esencial para que una organización se diferencie de la competencia, ya que estos datos pueden aprovecharse para ofrecer servicios valiosos a los consumidores que no prestan los competidores, o incluso para crear ofertas de productos complementarios que los clientes compran a las empresas de la competencia. Por otra parte, el análisis de los datos, tanto de la propia organización como de los competidores, puede respaldar el cálculo de factores como la saturación del mercado, la definición de un mercado total explotable y la selección de mercados con potencial de crecimiento.

4. Anticipar problemas y desafíos

La reacción tardía e inadecuada a los problemas o situaciones inesperadas puede ser un punto importante de pérdida de eficiencia para una organización. Una empresa que pueda predecir las anomalías o los cambios en la demanda podrá disminuir estas ineficiencias y los costes de reaccionar a las fluctuaciones del mercado.

La recopilación, a gran escala, y el estudio del histórico permiten crear previsiones capaces de identificar futuros fallos en los procesos (como el deterioro de un equipo o la caída de la demanda). También es posible identificar rápidamente anomalías que podrían no ser observables sin métodos matemáticos, como el movimiento de un importe financiero inadecuado o una caída inesperada de los stocks.

También es importante aplicar esta capacidad de previsión a situaciones cíclicas, como las temporadas altas. Muchas organizaciones venden productos o servicios de temporada. En estas situaciones, si la oferta no es adecuada a la demanda, puede aumentar el incumplimiento o, por el contrario, el desperdicio de recursos. El uso de Big Data permite anticipar la estacionalidad de los productos, considerando los factores sociales, para que las organizaciones puedan adaptar sus recursos a las necesidades de sus clientes.


¿Cómo crear una estrategia impulsada por los datos?

La creación de una estrategia basada en datos no es un proceso linear e igual para todas las organizaciones, pero hay mejores prácticas que deben seguirse para que la estrategia sea sostenible y adecuada.

  • Fomentar una cultura de analítica de datos.  Crear una cultura de analítica significa convertir el análisis de datos en la regla y no en la excepción. Para esto, las organizaciones deben adoptar una cultura disruptiva que acepte las nuevas tecnologías, priorice la utilización de la analítica de datos en todas las áreas de la organización y comunique claramente la relevancia del uso de la analítica de datos y cómo puede mejorar las condiciones de trabajo de los trabajadores.
  • Demostrar la alineación de los directivos. Los directivos establecen el ejemplo a seguir por los trabajadores de la organización. Si un miembro del equipo directivo no demuestra que la analítica de datos es una prioridad, los trabajadores lo interpretarán como algo secundario y actuarán en consecuencia.
  • Mejorar los procesos que garantizan la calidad de los datos. Deben identificarse y adaptarse los procesos para garantizar que la recopilación y el análisis de datos es correcta y prioritaria.
  • Implementar un sistema de datos FAIR. Los datos utilizados por la empresa deben demostrar cuatro características: Facilidad de encontrar (los datos son fáciles de localizar), Accesibilidad (los datos están almacenados y los usuarios cualificados saben cómo acceder a ellos), Interoperabilidad (los datos pueden utilizarse en varios sistemas e integrarse con otros datos), Reutilización (los datos son correctos, fiables y pueden reproducirse en otros escenarios).
  • Desarrollar los conocimientos de los datos. Para que una organización se guíe por los datos, todos los trabajadores deben tener una cultura de lectura e interpretación de datos, y es fundamental garantizar que los equipos estén formados en el uso de herramientas que faciliten la extracción y el análisis de datos.
  • Entender que la Analítica de Datos es transversal a toda la organización y no debe ser considerada como un departamento aislado


Conclusión

Sólo se puede impulsar la analítica de datos si se garantiza que los equipos están alineados con una estrategia basada en datos que sea adecuada a los recursos y objetivos de una organización. Si la implementación de esta cultura de Analítica de Datos tiene éxito, se podrá crecer de forma disruptiva y asegurar la función transversal y aglutinadora que el análisis de datos tiene en una organización.

#Data Analytics

Inscríbete y mantente al día de las novedades de Kaizen Institute.

* campos necesarios

arrow up