04 Jun En síntesis: El Business Analytics se trata del dinero
El business analytics es la ciencia de usar datos para construir modelos matemáticos que deriven en decisiones eficientes que traigan valor a las organizaciones.
“El mundo de los datos es bastante extremo; no aprovecharlo de manera efectiva pone a las empresas en un agujero competitivo”, explica Douglas Laney, autor del superventas Infonomics.
El crecimiento del business analytics es directamente proporcional al crecimiento exponencial de datos que existen en el mundo.
No obstante, la forma en cómo se usan los datos varía muchísimo, según el tipo de empresa, industria y el modelos de negocio.
Pero existen puntos en común con respecto al uso de los datos. Por ejemplo, el business analytics se especializa en tres factores:
- Recibir y procesar datos comerciales históricos.
- Analizar esos datos para identificar tendencias, patrones y causas fundamentales.
- Tomar decisiones comerciales basadas en el conocimiento generado a partir de los datos.
Para enfrentar estos tres desafíos, las empresas deben apoyarse en herramientas que les permitan gestionar sus datos: visualizarlos, generar conocimientos predictivos y modelado de escenarios.
El Business Analytics es el desafío más grande de las empresas, pero también su mayor oportunidad
El primer paso para aprovechar las fortalezas del business analytics consiste en decidir dónde se va a aplicar; es decir, priorizar los dolores, los desafíos y los proyectos más sensibles para la organización.
El segundo paso está en la creación de las capacidades analíticas (personas y herramientas). Esta fase requiere de inversión (sumar talentos) y visión (identificar las tecnologías que mejor se alinean a los desafíos).
La experiencia indica que en este paso es donde más fallan las organizaciones. La razón: no cuentan con una cultura de datos sólida; por ende, los equipos no empatizan con las iniciativas, las tecnologías que se eligen no son las más adecuadas para la naturaleza de los casos de uso.
Solo las empresas Data-Driven podrán desarrollar soluciones de business analytics eficientes.
Para los que aún no se convencen de sus potencialidades, acá detallamos algunos de los beneficios que provee el business analytics:
Establecer metas realistas
Con base en la analítica de datos, las empresas pueden recopilar datos de tendencias históricas y actividades anteriores. Con esta información, podrán hacerse una idea clara de cuáles deben ser sus objetivos en el corto, mediano y largo plazo.
Esta cualidad permite que las empresas aprovechen hasta la más mínima oportunidad de crecimiento. Asimismo, sirve para sincerar las expectativas en los objetivos.
Finalmente, los datos podrán reflejar cuáles son las fortalezas y debilidades del negocio. A partir de este conocimiento, los equipos podrán tomar decisiones mucho más informadas.
Apoyar la toma de decisiones
La intuición y la experiencia son valiosas, pero las decisiones que afectan a una empresa deben basarse en los datos.
Sin datos no se pueden tomar buenas decisiones sobre la gestión de inventario, las estrategias de precios y otros aspectos comerciales.
Las empresas que utilizan datos tienen tres veces más probabilidades de mejorar sus procesos de toma de decisiones.
Las decisiones son clave para mitigar la incertidumbre.
Segmentar audiencias
Con base en el business analytics, las empresas pueden dividir a su audiencia en distintos grupos.
Las segmentaciones de audiencias son críticas para brindar valor. Las soluciones de customer experience no pueden desarrollarse sin un conocimiento de los clientes.
Sin datos, las empresas no podrán detectar (en tiempos eficientes) las necesidades de sus clientes.
Reducir costos
La analítica también se puede utilizar para ahorrar o reducir costos (de hecho, este es el objetivo que más motiva a las empresas a desarrollar soluciones de business analytics).
La optimización de recursos, mediante el uso de análisis para determinar la cantidad óptima de un recurso comercial, es uno de los factores de éxito más relevantes dentro de las organizaciones.
Si bien pueden cambiar según el tipo de industria, estas son las optimizaciones que más necesitan las empresas:
- Determinar la cantidad correcta de inventario para no quebrar stock.
- Optimizar flujos de componentes y materias primas en las líneas de producción.
- Determinar el momento adecuado para reponer una cadena de suministro.
Identificar oportunidades comerciales
El business analytics aumenta la eficiencia, pero también ayuda a identificar nuevas oportunidades comerciales que, normalmente, suelen desaprovecharse.
Al detectar estas oportunidades poco visibles, el potencial de crecimiento y rentabilidad pueden aumentar exponencialmente.
La mayoría de las empresas suelen ser muy eficientes proyectando tendencias y oportunidades a corto plazo. El problema está en la visión a largo plazo del negocio (la pandemia ha dejado esto en evidencia): es allí donde radican los problemas.
Los modelos informáticos basados en análisis de datos ayudan a las empresas a ver (en tiempos eficientes) cambios en el comportamiento de sus clientes; este conocimiento les permite ajustarse en un plazo competitivo.
Ya sea que se trate de un problema de producción, servicio al cliente o una deficiencia entre los equipos, el business analytics ayuda a resaltar las áreas clave que podrían impactar negativamente en los esfuerzos por incrementar las ganancias de la organización.
Dirigirse mejor a los clientes
Un análisis de McKinsey mostró que el uso de datos para tomar mejores decisiones de marketing puede aumentar el rendimiento de las estrategias en un 20%. Un buen ejemplo de esto es el «puntaje de predicción de embarazo» de uno de los retails más grandes del mundo: Target.
Target asigna una puntuación basada en las compras de sus clientes: estas puntuaciones indican la posibilidad de un embarazo; con ello, la empresa utiliza los datos de compra para determinar los tipos de cupones y descuentos especiales que enviaría a la dirección de correo electrónico de un cliente específico.
Existe un océano de información que las empresas pueden usar para generar análisis predictivos que optimicen la experiencia de los clientes. La clave está en encontrar las herramientas adecuadas para examinar los hábitos de compra y navegación de internet de los clientes.
Los datos recopilados deben proporcionar un conocimiento procesable que active estrategias efectivas.
Mejorar procesos internos
A través del business analytics, los usuarios de negocios pueden distinguir claramente las acciones eficientes e ineficientes que se ejecutan dentro de sus organizaciones. Cuando se identifica un problema, los profesionales con experiencia en análisis son capaces de responder preguntas cruciales como:
- ¿Cuál fue la causa del problema? (Informes).
- ¿Por qué sucedió? (Diagnóstico).
- ¿Qué ocurrirá en el futuro? (Predicciones).
- ¿Cuál es el mejor camino a seguir? (Recomendaciones).
La minería y el análisis de datos ayudan a responder estas preguntas y a tener la confianza de que se está avanzando con el mejor enfoque.
Los datos ahora son capaces de mejorar cualquier proceso comercial, ya sea agilizando la comunicación en su cadena de suministro o mejorando la calidad y relevancia de sus ofertas.
Obtener ingresos incrementales
Por lo general, obtener más retorno por los mismos productos y servicios se logra a través de iniciativas de optimización de precios.
En sus inicios, estos enfoques fueron pioneros en contextos de “gestión de ingresos” en industrias como aerolíneas, hoteles, eventos deportivos y de entretenimiento.
Actualmente, la optimización de precios se aplica en casi todos los tipos de negocios. Si una empresa tiene datos precisos sobre los precios que se han cobrado y ofrecido en el pasado, la optimización de precios es un método confiable.
Estas iniciativas se potencian con el business analytics. Los nuevos productos y servicios deben sustentarse en datos; este es el enfoque principal para las organizaciones centradas en big data.
Los pioneros de estas capacidades fueron empresas digitales, tales como Google (la mayoría de sus ofertas, incluida la búsqueda, se basan en datos y análisis), LinkedIn (con «productos de datos» como Personas que quizás conozcas, Trabajos en los que puedas estar interesado y Grupos que te gusten) y Facebook (con varias ofertas de marketing social, como Audiencias personalizadas y Facebook Exchange).
Y no solo las Big Tech. Grandes empresas tradicionales como GE, JPMorgan Chase y Monsanto han desarrollado nuevos productos y servicios basados en analítica de datos.
Reducir fraudes y riesgos
Muchas empresas, especialmente en el sector financiero, han comenzado a utilizar el business analytics como herramienta para reducir las posibilidades de fraude.
Por ejemplo, los bancos y los procesadores de tarjetas de crédito utilizan datos analíticos para identificar compras potencialmente fraudulentas.
Se apoyan en un conjunto definido de marcadores basados en el análisis de miles de transacciones anteriores.
Es posible que una empresa no realice este análisis directamente, pero sí se beneficia de asociarse con otras empresas que lo hacen, lo que les ahorra grandes sumas de dinero al detectar eficientemente intentos de fraudes.
A su vez, el análisis predictivo se está utilizando para observar los perfiles de los clientes y medir el nivel de riesgo que presentan. Al utilizar los datos, las empresas pueden calificar mejor el riesgo que presenta un cliente en particular y, por lo tanto, avanzar en consecuencia.
Estos análisis ayudan a prevenir pérdidas y construir relaciones más sólidas con los clientes.
Reducir costos de fabricación
Desde 2012, Intel ha estado utilizando análisis predictivos para reducir costos de fabricación.
Este gigante tecnológico se apoya en el business analytics para determinar qué (x) chips necesitan qué pruebas (y) antes de lanzarse al mercado.
Antes de apoyarse en la analítica de datos, Intel realizaba más de 19.000 pruebas exhaustivas en cada chip que se fabricaba. Sin embargo, con este nuevo enfoque basado en datos, la empresa puede identificar mejor qué chips necesitan ser probados.
Esta facultad les permite ahorrar muchísimo tiempo y dinero.
Implementación de un programa de análisis
Esta nota solo muestra algunas de las formas en que el business analytics puede ayudar a las empresas a escalar sus negocios y crecer en el presente y futuro.
Bastante conocido es el dicho: «lo que no se mide no se puede gestionar». Los acontecimientos recientes que hemos vivido, la pandemia, la creación y distribución de vacunas, las cuarentenas y todas las medidas que se han visto durante estos meses demuestran que esta máxima está más vigente que nunca.
Sin análisis de datos, las empresas están condenadas a vivir en la oscuridad.
Una empresa no puede sobrevivir sin tener certeza de si su producto o servicio funciona en el mercado en el que se desenvuelve.
Esperamos que esta guía sirva para que los equipos emprendan el duro -pero muy provechoso- camino de implementar el business analytics en cada variable del negocio.
La clave está en la creación de una cultura data-driven, la adopción de tecnologías eficientes y la organización de equipos de trabajos calificados.