La importancia de la analítica en la transformación empresarial

La importancia de la analítica en la transformación empresarial

La transformación digital ha evolucionado de tal forma que un negocio puede ser accesible para el cliente en cualquier lugar y a cualquier hora. En ningún otro momento de la historia habíamos dispuesto de tantas herramientas de analítica digital como hoy en día. Gracias a ellas podemos conocer como nunca antes el comportamiento del consumidor a lo largo del ciclo de compra. Por eso es clave tener en cuenta la importancia de la analítica en la transformación de las empresas. De esta forma las empresas pueden descubrir patrones, tendencias, preferencias y más información para sustentar sus decisiones de negocio (¿qué más puede ofrecer la analítica web?).

El proceso

En el proceso de transformación digital de las empresas existen tres actores protagonistas: los datos, la tecnología y la analítica. Generalmente, solemos estar bastante más familiarizados con los dos primeros términos. 

Cuando hablamos de analítica en el mundo empresarial, nos referimos a aplicar las matemáticas para contrastar hipotésis y resolver problemas.

Contrastar hipótesis

Consiste en, a partir de una afirmación, utilizar los datos y una serie de modelos matemáticos para corroborar si eso sucede en la realidad o no. La afirmación puede ser, por ejemplo: Cuanto más invierto en publicidad, más ganancias obtengo en ventas. 

La parte más importante de contrastar la hipótesis es la propia hipótesis. Si partimos de un argumento bien planteado, seguramente los datos y el análisis darán lugar a una conclusión certera.

Resolver problemas

Esta parte suele ser un poco más compleja. Tomando el ejemplo anterior, sería distribuir el presupuesto de publicidad entre los diferentes medios para conseguir maximizar las ventas. Al igual que a la hora de contrastar hipótesis, las preguntas de partida serán fundamentales. 

Personas que conozcan el negocio

Como hemos visto, en cualquier proceso de transformación es necesario contar con personas que conozcan el negocio a fondo. Sin esos perfiles, será prácticamente imposible formular las hipótesis y las preguntas adecuadas.

Enfoque estratégico-analítico

El enfoque estratégico-analítico combina el conocimiento del negocio con el conocimiento de algoritmos. Esta forma de trabajar propicia una perspectiva integrada que aporta un valor añadido a la empresa a la hora de recopilar datos y obtener resultados. 

Usos de la analítica

  1. Analítica Descriptiva: a través del histórico de datos nos muestra qué ha pasado en la empresa y por qué. Así obtendremos una imagen general de lo que ha ocurrido hasta ahora de una manera sencilla y fácil de comprender.
  2. Analítica Predictiva: nos permite transformar esas métricas descriptivas en previsiones y pronósticos muy precisos que nos valdrán para saber lo que ocurrirá en el futuro. Por desgracia, muchas empresas se quedan en esta fase de implantación de analítica avanzada y utilizan esas previsiones futuras para tomar sus decisiones. Algo erróneo, ya que, como veremos a continuación, la última fase tiene mucho más que ofrecer.
  3. Analítica Prescriptiva: podremos identificar las decisiones más óptimas teniendo en cuenta los grandes volúmenes de datos y las infinitas variables y restricciones que hemos generado anteriormente, pudiendo así automatizar el proceso de toma de decisiones. Este tipo de analítica utiliza inteligencia y capacidad de procesamiento para plantear propuestas, valorar todas las opciones posibles y finalmente seleccionar la más adecuada buscando el máximo rendimiento.

Tipos de inteligencia analítica

En la transformación de las empresas existen cuatro tipos de inteligencia analítica:

  • Visión analítica: itinerario analítico del que debe dotarse una empresa para lograr el desarrollo de las capacidades analíticas y lograr así aprovechar íntegro de los datos (plan de adopción de la transformación digital; búsqueda de talento; necesidades tecnológicas de cálculo; etc.)
  • Algoritmia: aplicación de técnicas que nos permiten resolver problemas complejos en base a la utilización de la información de nuestros clientes (modelos predictivos, sistemas de recomendación, modelos de venta cruzada, etc…)
  • Analítica Cognitiva: producción de asistentes inteligentes que contribuyan a la adopción de la voz, el texto y la imagen en los procesos de fabricación, atención comercial y marketing (clasificación de documentos; chatbots cognitivos, identificación de motivos de llamada, reconocimiento facial, etc…).
  • Fast Data: soluciones dirigidas al procesamiento de datos en tiempo real y a interactuar con nuestros clientes en cualquier momento (segmentación de audiencias, plataformas en tiempo real, data streaming…).

Define los objetivos de tu empresa

Dependiendo del escenario habrá que determinar, con sentido común y la participación de personas, qué es lo que queremos conseguir. Así podremos maximizar lo que puede aportar la tecnología y lo que podemos aportar los humanos.

Transforma tu empresa a través de la analítica y podrás alcanzar los objetivos empresariales y dotar a la empresa de una mayor capacidad competitiva.

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