La Analítica en la gestión estratégica: el poder de los datos y qué hacer con ellos
LAS HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS PROCESAN GRANDES VOLÚMENES DE DATOS, PERO SÓLO CON EL TRATAMIENTO CORRECTO PUEDEN REDUCIR COSTOS, MEJORAR PROCESOS Y GENERAR NUEVAS OPORTUNIDADES

En plena pandemia del virus Covid, Netflix superó los 200 millones de usuarios que interactuaron con más de 5.500 títulos exclusivos (según Reviews.org) más otras películas y series compartidas con otras plataformas de streaming de contenido audiovisual.

Aun así, se estima que sus usuarios ven en promedio sólo el 2% del catálogo completo. De ahí, desde el entendimiento de ese gran dato, se generan acciones para incentivar a sus usuarios; incluso generando distintas tapas para un mismo título en función del perfil de cada cliente.

¿Cómo manejar tamaña cantidad de información e interacciones en todo el mundo? Aplicando Analítica a la Big Data para ofrecer respuestas a estos interrogantes. Administrar conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo volumen, complejidad, variabilidad y velocidad de crecimiento dificultan su captura y gestión. Esto incluye bases de datos relacionales, estadísticas convencionales o paquetes de visualización.

Además, se incluye el procesamiento y análisis de la información con procesos avanzados, para convertir esos datos en conocimientos, identificar los insights claves para realizar los cambios necesarios y mejorar las estrategias.

¿En qué consiste? En soluciones destinadas a que, cuanta más información se pueda procesar, son mejores las decisiones a tomar, sin que eso implique mayores costos.
Las decisiones estratégicas basadas en datos arrojan mejores resultados que las derivadas del instinto, según las conclusiones del llamado Estudio de Gressel, la tesis doctoral de Simone Gressel. Otro estudio elaborado por la consultora McKinsey advierte que las empresas que basan sus estrategias en el manejo de datos tienen 23 veces más probabilidades de adquirir clientes, 6 veces más oportunidades de retenerlos y 19 veces más probabilidades de ser rentables.

¿POR QUÉ ES TAN ÚTIL?

La analítica es útil porque detrás de cada dato hay un factor humano. El gran desafío para las marcas es entender cómo acercarse a un consumidor en constante cambio y esa respuesta está en los datos. Su tratamiento consiste en no juntar información porque sí; ni analizarla de manera aislada. La Inteligencia Artificial (IA), sus modelos y herramientas ayudan a contextualizar las métricas y alinearlas con las nuevas necesidades de los consumidores.

Recoger datos implica definir un plan de Data Governance, lo que significa asegurarse de que la información esté autorizada, organizada y con los permisos de usuario necesarios en una base de datos, con el menor número posible de errores y la privacidad y seguridad que requieren. El desafío consiste en cómo llevar adelante esta tarea cuando los datos que se alojan y procesan, están en constante movimiento. Además de tener en cuenta los mecanismos de acceso y autorización de datos como también los perímetros de seguridad, protección de datos y los mecanismos de autenticación. Por último, es clave tener una constante auditoría y análisis y contar con una arquitectura de datos unificada, capaz de integrar las diferentes fuentes de información.

CONSEGUIR MEJORES RESULTADOS

La Analítica ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos orientados a:

Reducción de costos. Las grandes tecnologías de datos y análisis basadas en la nube aportan importantes ventajas en términos de costos cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios.

Más rápida y mejor toma de decisiones. Las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones en tiempo real.

Nuevos productos y servicios. Al medir las necesidades y grado de satisfacción de los clientes, se consigue la información para darles lo que necesitan, mejorando procesos o creando nuevos productos.

Campañas enfocadas y dirigidas. Los conocimientos de Big Data permiten a las empresas crear campañas exitosas, centradas y dirigidas a determinados usuarios de internet, que ayudan a mejorar la fidelidad a la marca.

Gestión de riesgos. Aporta la capacidad de resistir y operar en entornos complicados, ya que mejora la eficacia de sus modelos de gestión de riesgos y, por tanto, desarrolla estrategias más inteligentes.

Hay muchas herramientas en el mercado que permiten entender cómo interactúan los usuarios con los puntos de contacto con la empresa, ya sea en sitios web o apps móviles.

Los tres principales procesos de análisis de grandes volúmenes de información son:

Minería de datos. Es el proceso de clasificación de grandes conjuntos de datos para encontrar patrones ocultos y reconocer relaciones. Suele realizarse mediante un software que busca patrones en grandes conjuntos de datos.

Análisis predictivo. Utiliza los datos históricos de una organización para hacer predicciones. Es un componente vital para comprender las tendencias del mercado y optimizar la gestión de sus recursos.

Aprendizaje profundo. Forma parte del aprendizaje automático basado en la inteligencia artificial, capaz de procesar distintas fuentes de datos.

Esto no significa volverse conservador, según lo explica Avinash Kaushik, jefe de Análisis Estratégico en Google Marketing: “Los líderes de la industria y los marketers, que toman las decisiones más eficaces en relación con las métricas, son osados y asumen riesgos a partir del análisis de datos. Porque otro de los errores más comunes en este terreno es el de utilizar los datos sólo como confirmación de lo que ya sabíamos de nuestros consumidores, de nuestra empresa o de nuestro mercado”.

Como recomendación y para no sentirse abrumado con lo que la Big Data ofrece diría que para empresas, organismos o personas que están empezando en este viaje, diría que un orden secuencial fácil e intuitivo es:

  • recolectar
  • estructurar
  • modelar

 

A partir de este punto definimos la estrategia del negocio para lograr que los datos empiecen a decirnos cosas importantes y en este punto avanzamos hacia la analítica y sus beneficios ya mencionados.

FEDERICO GIUSIANO
Gerente de Innovación y BA en Konecta Argentina. Apasionado por la creatividad, innovación y el diseño, la investigación de las necesidades y la experiencia del usuario. Más 20 años de trayectoria en tercerización de servicios, Contact Center y BPO apoyados en el constante estudio e incursión en las nuevas tendencias, metodologías ágiles y la ciencia de datos.

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