En la actualidad, el análisis de datos se ha convertido en una herramienta indispensable para que empresas y organizaciones de todos los rubros mejoren su toma de decisiones. Esto, gracias a que la data proporciona una ventaja competitiva al conocer información específica sobre el comportamiento de los mercados.
Hoy en el blog de IBSO te contaremos qué es, para qué sirve y cómo puede beneficiar a tu organización el análisis de datos para la toma de decisiones. Quédate a leer y descúbrelo.
¿En qué consiste la toma de decisiones según un análisis de datos?
La toma de decisiones basada en un análisis de datos consiste en un proceso en el que se recopila una gran cantidad de datos basados en indicadores clave de rendimiento (KPI) que sean relevantes para las organizaciones. De este modo, pueden analizar la información y transformarla en datos útiles para que se puedan tomar decisiones estratégicas.
La información es el activo más importante de las organizaciones, ya que la data permite conocer mejor su entorno, su mercado y sus consumidores. Sin embargo, no basta con tener datos. El proceso requiere definir KPI, así como saber analizar y utilizar los datos a favor de los intereses de la organización.
Cuando las organizaciones aprovechan el análisis de datos, todas las áreas pueden tomar mejores decisiones todos los días: desde el especialista en Recursos Humanos, hasta los encargados de marketing.
¿Para qué sirve el análisis de datos?
Muchas veces hemos escuchado que el análisis de datos ayuda a incrementar la rentabilidad de las organizaciones, pero la pregunta es ¿cómo lo hace? Ilustremos esto con unos ejemplos.
El análisis de datos permite conocer el comportamiento del mercado, de modo que las organizaciones puedan detectar tendencias y anticiparse a ellas. Por ejemplo, una empresa del sector bancario que detecta un aumento en la búsqueda de créditos puede orientar sus productos y servicios para satisfacer sus requerimientos.
Un ejemplo de ello, sería la forma en que los consumidores pagan sus servicios: con tarjeta de crédito, débito o efectivo. De este modo, se podrán crear estrategias para motivar a los clientes a comprar más. Como ofrecer descuentos o algún beneficio adicional a los clientes que pagan con la tarjeta de crédito de la empresa.
Un ejemplo más viene del sector de las aseguradoras, donde el análisis de datos permite identificar las necesidades de los clientes B2B (como agentes de seguros) y los B2C (clientes o usuarios finales), de modo que ofrezcan servicios y precios más enfocados en el tipo de clientes, sus requerimientos, o incluso diseñar tipos de póliza más específicos y que logren satisfacer a los clientes y aumentar las ventas.
Beneficios del análisis de datos para la toma de decisiones
La toma de decisiones basadas en análisis conlleva muchos beneficios para las organizaciones y a continuación profundizaremos en ellos:
Mejor perspectiva en el análisis de alternativas
Cuando se tienen KPI definidos con base en objetivos empresariales claros, el análisis de datos brinda una mejor perspectiva sobre las alternativas, abriendo un abanico de opciones para la organización, además de tener información sobre cada alternativa. Esto último incrementa la probabilidad de que la alternativa elegida brinde un resultado exitoso, ya que se trata de una decisión informada y basada en predicciones, con cálculo de variables y posibles escenarios que afecten al resultado.
Reducción de costos
El análisis de datos permite ahorrar tanto en recursos económicos como humanos en procesos poco rentables o que generen pérdidas. Por ejemplo, se puede utilizar en la evaluación de productos para nuevos lanzamientos, así como en los análisis de mercados para tener la certeza de que los consumidores buscan un producto de ciertas características y están dispuestos a pagar una cantidad en un rango específico.
Gracias a esta característica, las empresas pueden ser más astutas que sus competidores y ver un porcentaje mayor de ganancias, además de una reducción en sus costes.
Reducción de riesgos
Al contar con objetivos medibles, las organizaciones se pueden plantear estrategias para alcanzarlos exitosamente y con un menor riesgo de pérdidas, o de campañas infructuosas. Por ejemplo, las empresas pueden aprovechar los datos para reducir su gasto presupuestario, realizar inversiones con mayor porcentaje de retorno y obtener resultados exitosos, medibles y que incrementen la rentabilidad.
Sin datos, las empresas se enfrentan a grandes riesgos de pérdida, al no tener la información sobre los mercados o los consumidores.
Adaptabilidad a los cambios en el mercado
Los mercados cambian con frecuencia, y las organizaciones deben adaptarse a los cambios. Sin tener el respaldo del análisis de datos, los objetivos de ventas se encuentran desmedidos y pueden sobreestimarse, de modo que no se obtengan los resultados esperados y, peor aún, que haya pérdidas.
Por su parte, contar con un análisis permite pronosticar el comportamiento de los consumidores y hacer una proyección de ventas, además de crear campañas de marketing enfocadas en los clientes potenciales y sus preferencias.
Establecer metas concretas
El uso de datos permite que las organizaciones definan objetivos medibles y que los alcancen exitosamente. Por ejemplo, al analizar datos sobre el rendimiento de las campañas de marketing realizadas, se puede identificar las áreas de oportunidad para definir nuevos objetivos más específicos, que aumenten la rentabilidad.
Prevenir posibles preguntas sin resolver
El análisis de datos responde muchas preguntas que, de otra forma, quedarían sin respuesta. Por ejemplo, una campaña de marketing que prometía excelentes resultados puede fracasar al no orientarla a los consumidores correctos.
Por otro lado, es posible que después del análisis de datos surjan nuevas interrogantes, las cuales se pueden responder definiendo nuevos objetivos para tener un escenario más completo y que permita tomar decisiones con toda la información que se necesita.
Tipos de análisis de datos
Además de la recopilación de datos, el análisis posterior es de gran importancia. Sin embargo, no hay un solo tipo de análisis, sino tres diferentes formas para orientar la toma de decisiones. A continuación, profundizaremos en ellas:
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo consiste en la recopilación de datos, que si bien a simple vista parecen no ofrecer mucha información, al utilizar aplicaciones de software para depurar, ordenar, transformar y generar informes, permiten sintetizar de forma comprensible y descriptiva lo que ha sucedido en la organización.
Este tipo de análisis se utiliza en organizaciones donde se genera un gran conjunto de datos históricos o eventos pasados, que posteriormente se simplifican y resumen en gráficas de barras, de pasteles, infografías y otros medios, de modo que sean comprensibles para el personal que los debe conocer.
Con la información recopilada se pueden tomar decisiones que se adapten a los objetivos de la organización. Por ejemplo, la información sobre las ventas que se obtienen en una cadena de supermercados es de gran ayuda para conocer los productos que más se han vendido en un periodo determinado, cuáles son las sucursales con más ventas, en qué zonas se obtuvo mejores resultados con las campañas de marketing, entre otros datos.
Con los resultados del análisis, las empresas pueden planear sus inventarios, sus campañas de marketing, promociones, entre otras acciones enfocadas en la rentabilidad de la organización.
Análisis predictivo
El análisis predictivo consiste en el uso de herramientas de machine learning e inteligencia artificial para “traducir” ese gran volumen de data para obtener una proyección muy cercana a la realidad. Si bien este tipo de análisis no predice el futuro al 100%, sí permite pronosticar lo que podría suceder con cierta precisión, ya que los resultados se basan en modelos matemáticos y estadísticos con base en los datos históricos.
Un ejemplo del análisis predictivo lo vemos en el análisis de tendencias de un producto en particular. En el análisis se consideran los datos de ventas en los meses anteriores para generar una proyección en meses posteriores. De ese modo, las empresas pueden determinar la cantidad de stock necesaria para ese producto, así como las acciones de mercadeo para incrementar sus ventas.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo va más allá de los anteriores. Es una herramienta poderosa para la toma de decisiones estratégicas que puede ayudar a las organizaciones a aprovechar al máximo sus recursos, reducir costos y mejorar la eficiencia.
Consiste en brindar recomendaciones específicas sobre las acciones a tomar para abordar un problema o alcanzar un objetivo. Para llevarlo a cabo se utilizan modelos matemáticos para evaluar múltiples escenarios posibles y determinar cuál es la mejor acción a seguir en función de los objetivos, restricciones y datos disponibles. Esto implica considerar factores como costos, beneficios, recursos disponibles y riesgos.
Un ejemplo del análisis prescriptivo lo vemos en la industria de logística y transporte, donde se busca optimizar el traslado de una gran cantidad de mercancías a diferentes destinos, minimizando el tiempo y los costos.
Cómo tomar decisiones basadas en datos
Tomar decisiones basadas en datos requiere un gran conocimiento para convertir la información recopilada en estadísticas, gráficos o infografías comprensibles y que permitan alcanzar los objetivos de la organización. Para lograr esto, se necesita:
Identificar y establecer los objetivos y la visión de la empresa
Antes de considerar el análisis de datos, es indispensable plantear objetivos y la visión a futuro de la organización. De este modo, se puede segmentar la data para obtener únicamente la información relevante y rentable para la empresa. Para esto, se recomienda definir objetivos y resultados clave (OKR) e indicadores clave de rendimiento (KPI) por periodos específicos, ya sea mensuales, trimestrales, semestrales o anuales.
Recopilar los datos
Una vez definidos los objetivos, comienza la recopilación de datos con fuentes confiables, que ayuden a obtener la información relevante para la empresa. Por ejemplo, para analizar la estrategia comercial de una empresa y los resultados de sus campañas, se recomienda considerar métricas como:
1. Margen de utilidad bruta o ventas netas de la empresa.
2. Retorno de inversión (ROI).
3. Nivel de productividad o producción de bienes.
4. Número de clientes totales
5. Nivel de rentabilidad recurrente
6. Entre otros datos.
7. De preferencia, la data debe conectarse para obtener información cruzada. Por ejemplo, si el nivel de producción baja, las ventas también disminuirán.
Organizar y visualizar los datos obtenidos
Organizar la data permite mejorar su visualización y análisis para obtener únicamente aquello que es relevante y que brinda los datos necesarios para alcanzar los objetivos planteados.
Analizar los datos
Una vez que se hayan recopilado los datos ya organizados, comienza la labor de análisis. Esta se puede realizar con herramientas especiales para generar informes útiles para facilitar la toma de decisiones. Al finalizar el análisis, se recomienda compartir la información con los equipos correspondientes para observarlos desde varias perspectivas, generar patrones y aprovechar los resultados en tareas específicas como campañas de marketing.
Generar conclusiones y desarrollar un plan
Al tener los resultados del análisis se debe generar un informe con las conclusiones sobre lo que se observa; además, se pueden realizar reuniones con los equipos relacionados para hacer brainstorming y tener un panorama más amplio sobre la información recopilada.
Industrias que se benefician de los análisis de datos
Comercio en línea
Una de las industrias que más se han beneficiado con el análisis de datos es la del e-commerce. Probablemente al comprar un producto en línea observes que te aparecen sugerencias de productos similares. Esto se debe a que los marketplaces realizan un análisis automático del recorrido de los clientes y usan métricas como la tasa de clics para identificar los productos que te interesan y mostrarte otros relacionados con tus preferencias.
Instituciones financieras
Las entidades financieras utilizan el análisis de datos en diferentes actividades, desde las evaluaciones de riesgos hasta la segmentación de clientes y generación de nuevos productos o servicios más enfocados en la satisfacción de sus clientes.
En esta industria también se analiza la data histórica para comprender los riesgos potenciales y las probabilidades de que se presenten. Por ejemplo, esto es indispensable para el sector de seguros.
Transporte
La industria de logística y transporte juega un papel importante en la trazabilidad y seguridad en el transporte. Por ejemplo, con el análisis de datos se puede conocer los tipos de accidentes de tráfico para evaluar los riesgos en las carreteras.
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En IBSO somos una empresa de análisis de datos, automatización de procesos y acciones a través de los datos recopilados. Contamos con tecnologías de Business Intelligence y analítica avanzada para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones, que incrementen su rentabilidad y eficiencia.
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