El mundo de hoy está impulsado por los datos. El cambio a un modelo de negocios en línea ha quitado la alfombra debajo de las piernas de muchas antiguas empresas físicas y los recursos como el análisis de datos han comenzado a consolidar la respuesta a la demanda recién creada de soluciones de datos para aumentar la rentabilidad y la satisfacción del cliente.
Sin embargo, sin ser analizados, esos datos valiosos simplemente se quedan sin tener ningún efecto positivo en la forma en que se administra una empresa. El análisis de Big Data puede verse como una tarea extremadamente desalentadora en la mente de muchos, pero no tiene por qué serlo.
¡Después de todo, un buen uso de los datos puede llevar a su empresa a una nueva era de eficiencia!
Según el informe The Global State of Enterprise Analytics de la empresa de inteligencia comercial MicroStrategy, el 56% de los encuestados dijo que el análisis de datos condujo a una “toma de decisiones más rápida y efectiva” en sus empresas. Otros beneficios citados incluyen:
¿Cómo puedes aprovechar el poder de los datos y experimentar estos beneficios en tu empresa? Aprender a analizar datos de manera efectiva puede permitirte sacar conclusiones, predicciones y conocimientos prácticos para impulsar la toma de decisiones impactantes.
¿Qué es el análisis de datos en los negocios?
El análisis de datos es la práctica de examinar datos para responder preguntas, identificar tendencias y extraer información.
Puede usar herramientas, marcos y software para analizar datos, estos pueden ayudarlo a examinar los datos desde diferentes ángulos y crear visualizaciones que iluminen la historia que está tratando de contar.
Los algoritmos y el aprendizaje automático también se incluyen en el campo del análisis de datos y se pueden usar para recopilar, clasificar y analizar datos a un volumen mayor y a un ritmo más rápido que los humanos.
4 tipos clave de análisis de datos
Existen diversos tipos de análisis de datos que pueden ser utilizados para potenciar la toma de decisiones en una empresa. En este artículo se exploran 4 tipos clave: análisis descriptivo, predictivo, prescriptivo y diagnóstico. A continuación, se detallan cada uno de ellos y su importancia en la toma de decisiones.
Análisis descriptivo
Un análisis descriptivo se realiza mediante la revisión de eventos que han ocurrido durante un período en particular. Uno puede medir fácilmente, por ejemplo, la cantidad de vistas que ha recibido un video en YouTube en el transcurso de un año dividido por meses, y ver en qué épocas del año las personas buscaron esa información.
Análisis de diagnóstico
Este tipo de análisis funciona mejor cuando se trata de averiguar las razones por las que se produjo un evento o una situación. Aunque debe haber un poco de hipótesis involucradas, se requieren datos de varias fuentes para dar sentido a las cosas. Uno podría preguntarse: “¿El clima afecta las ventas de helados?” Para responder a esta pregunta, necesita datos meteorológicos y de compra de helados para hacer una evaluación mínima.
Análisis predictivo
Las empresas pueden realizar un análisis predictivo estudiando datos de eventos anteriores y usándolos para tratar de predecir tendencias a corto plazo. Puede predecir variantes comunes como las estaciones o la hora del día y puede contrastar esa información con la investigación de la experiencia del cliente para planificar con anticipación el comportamiento del cliente.
Análisis prescriptivo
Un análisis prescriptivo es aquel que, una vez finalizado, se utilizará para dictar un nuevo curso de acción o realizar cambios en el actual. Si una empresa nota a través de los datos que el negocio es más lento los fines de semana, pero se acelera los lunes, es posible que desee mover sus recursos para aprovechar al máximo esos lunes ocupados.
Una vez que los datos se han interpretado correctamente y se pueden sacar conclusiones de ellos, es hora de hacer que sus resultados sean visibles y comprensibles. La información debe ser fácil de comprender y visualmente impactante, dando a quien la usa el deseo de poner los hechos en acción.
4 formas en que se pueden usar los datos para mejorar CX
Aquí hay 4 formas en que se pueden usar los datos para mejorar CX :
1. Seguimiento del comportamiento del cliente
Los conocimientos de la experiencia del cliente le brindan información crucial sobre cómo interactúan sus clientes con su plataforma y las diferentes acciones que realizan mientras están conectados a ella. Puede tener información directa sobre los artículos que compran, la hora del día en que los compran y muchos otros datos útiles, que luego puede incluir en su estrategia de marketing o usar para diseñar nuevas técnicas de venta adicional.
2. Diseñar una experiencia de cliente basada en datos satisfactoria
Un enfoque de experiencia del cliente basado en datos puede llevarlo a aprender más sobre las necesidades de sus clientes. Una idea más precisa de lo que buscan sus clientes y lo que están más dispuestos a comprar funcionará mucho mejor que simplemente mostrar ofertas genéricas. ¡Puede personalizar promociones, ofertas, descuentos, cupones y otras ventajas para optimizar sus ventas!
3. Crear una base de clientes leales
Atraer nuevos consumidores es mucho más costoso y lleva más tiempo que mantener un alto puntaje de satisfacción del cliente. La satisfacción del cliente es primordial para el éxito de cualquier negocio, y brindarles exactamente lo que quieren es una excelente manera de mejorar su experiencia como cliente. Si comprende qué atrae a sus clientes a su negocio, entonces será más fácil mantenerlos interesados.
4. Aprovechar el análisis predictivo
Es posible que el análisis predictivo no sea una bola de cristal, pero seguro que es la siguiente mejor opción. Al tener el conocimiento anterior sobre las tendencias crecientes de los clientes, puede adaptar su enfoque al mercado en consecuencia. Esto le da una ventaja sobre su competencia y les da a sus clientes lo que quieren, probablemente incluso antes de que sepan que lo quieren.
Uso de datos para impulsar la toma de decisiones
Los cuatro tipos de análisis de datos deben usarse en conjunto para crear una imagen completa de la historia que cuentan los datos y tomar decisiones informadas. Para comprender la situación actual de su empresa, utiliza análisis descriptivos. Para averiguar cómo llegó allí tu empresa, aprovecha los análisis de diagnóstico. El análisis predictivo es útil para determinar la trayectoria de una situación: ¿se mantendrán las tendencias actuales? Finalmente, el análisis prescriptivo puede ayudarte a considerar todos los aspectos de los escenarios actuales y futuros y planificar estrategias procesables.
Según el problema que intentes resolver y tus objetivos, puedes optar por usar dos o tres de estos tipos de análisis, o usarlos todos en orden secuencial para obtener una comprensión más profunda de la historia que cuentan los datos.
Fortalecer tus habilidades analíticas puede permitirte aprovechar los conocimientos que ofrecen sus datos y avanzar en su organización y carrera.
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