Cuando se trata de análisis de datos o analítica de datos, hay mucha información que asimilar y un mundo por comprender.

Puede ser difícil saber por dónde empezar, por no hablar de entender las diferencias entre el análisis de datos y la inteligencia empresarial.

Pero no te preocupes, en Walter Bridge estamos para ayudarte. En este artículo desglosamos los conceptos básicos de la analítica de datos. Además, te explicaremos por qué es una herramienta tan importante para las empresas.

También veremos cómo Facebook, por ejemplo, utiliza la analítica de datos para mejorar sus operaciones.

¿Te estás iniciando en el mundo de la analítica de datos para tu negocio? O, ¿ya diste algunos pasos al respecto? Entonces sigue leyendo para conocer más ideas y consejos de los expertos.

¿Qué es la analítica de datos?

Empecemos por lo básico. En pocas palabras, la analítica de datos o análisis de datos es el proceso de examinar datos para encontrar tendencias y patrones.

Este procedimiento puede hacerse de forma manual, o mediante el uso de programas informáticos que facilitan el análisis.

Pero, ¿por qué es importante el análisis de datos? En primer lugar, porque puede ayudarte a tomar decisiones empresariales más informadas. Veamos:

Al examinar los datos relacionados con tu negocio -como los datos demográficos de los clientes, el comportamiento de compra o el tráfico del sitio web- puedes comprender mejor lo que funciona y lo que no. Lo que les gusta y lo que no.

En consecuencia, esto puede ayudarte a ajustar tu estrategia empresarial.

La importancia del dato

Se calcula que una decisión basada en analítica de datos y no solo en la intuición o experiencia de la empresa, reduce la incertidumbre en un 82%.

De hecho, con la analítica de datos puedes identificar áreas en las que podrías hacer un uso más eficiente de tus recursos. Y así, ver dónde podrías aumentar tus márgenes de beneficio.

Tipos de decisiones según los datos y la experiencia

Roberto Álvarez Garzón, consultor en business intelligence (BI) e investigaciones de mercado, establece unos parámetros interesantes sobre el valor de la analítica de datos. Con base en ellos define cada tipo de decisión empresarial, según el uso de datos implicado:

• Decisión creativa o ideal: combina la experiencia empresarial y la analítica de datos.
• Decisión analítica: usa la analítica de datos, pero sin  experiencia empresarial.
• Decisión por intuición: aplica la experiencia empresarial, pero sin analítica de datos.
• Decisión rudimentaria: no aplica la experiencia empresarial ni la analítica de datos. 

Como podrás concluir, lo mejor para una empresa será tomar decisiones creativas (datos + experiencia).

Para seguir con este punto, recuerda que la analítica de datos resulta muy potente en aspectos como:

• Segmentación de clientes.
• Comunicación automatizada para mejorar la experiencia del usuario o customer experience. Esto implica medir el impacto de tus campañas de marketing.
• Previsiones de ventas, entre otros.

Más ventajas de esta técnica

Como la analítica de datos puede utilizarse para mejorar el servicio al cliente, verás que analizando sus opiniones puedes identificar las áreas en las que tu equipo, servicio o producto necesita mejorar.

También podrías hacer un seguimiento de la satisfacción del cliente a lo largo del tiempo, para ver si tus esfuerzos están marcando la diferencia.

Las posibilidades con la analítica de datos son infinitas. La clave está en empezar a recopilar datos y luego averiguar cómo utilizarlos mejor para tu negocio.

Pero en este tema, también hay una verdad menos amable… O, visto desde una mirada más positiva, una realidad que puede convertirse en una gran oportunidad:

Entre el 60% y el 70% de los datos que tienen las empresas no se usan para análisis, según Microsoft. Entonces, ¿qué haces con tus datos, los aprovechas de verdad?

Diferencias entre Data Analytics y Business Intelligence

Cuando la mayoría de la gente oye los términos análisis de datos (data analytics) e inteligencia empresarial (business intelligence), piensan que son lo mismo. Pero hay diferencias importantes entre ambos conceptos, y nosotros te las vamos a explicar.

Primero que todo, la inteligencia empresarial es un proceso más amplio y complejo. De hecho, puede convertirse en un departamento más de la empresa, lo cual implica una mayor infraestructura.

Por lo anterior, podríamos decir que la analítica de datos hace parte de la business intelligence. Pero hay otros elementos que también integran la inteligencia de negocio, como son:

• Recoger y organizar datos
• Evaluar y analizar datos
• Identificar nuevos usos para los datos
• Supervisar el almacenamiento y el uso de los datos
• Asesorar a otras áreas acerca de las conclusiones
• Juntas preparatorias
• Cuestionarios.

Entonces, ¿por qué el análisis de datos es una parte tan importante de la inteligencia empresarial?

En pocas palabras, porque el análisis de datos es lo que hace que la inteligencia empresarial sea procesable. Toma todos los datos recopilados y los convierte en información útil, para tomar decisiones informadas.

¿Por qué la analítica de datos es un soporte para tu negocio?

Ya hemos mencionado las razones clave por las que la analítica de datos es un complemento muy relevante para tu negocio. No obstante, creemos que es necesario reforzar algunos puntos:

• En primer lugar, piensa en customer experience. Recuerda siempre que al analizar los datos de los clientes podemos conocer mejor sus necesidades y preferencias. Esto puede ayudarnos a crear campañas de marketing más eficaces y a mejorar nuestro servicio de atención al cliente.
• En segundo lugar, al analizar datos sobre tus operaciones empresariales obtienes una ventaja competitiva. Al respecto, el gurú Naresh K. Malhotra destaca:

«Nos permite identificar, recopilar, analizar, difundir y usar sistemática y objetivamente la información. Con el propósito de mejorar la toma de decisiones relacionadas con la identificación y solución de problemas y oportunidades de marketing».

• En tercer lugar, un aspecto que no hemos tratado mucho, pero combina business intelligence y análisis de datos: análisis de la competencia. Este puede ayudarte a mejorar tu competitividad en general, pues al conocer las estrategias y actividades de los competidores, puedes desarrollar acciones para superarles en el mercado.

¿Qué datos se observan en Business Analytics?

Los datos que se observan en la analítica de datos empresarial son tanto estructurados como no estructurados. Y se incluyen tanto datos históricos como actuales.

Ambos tipos de datos permiten a las empresas identificar patrones y tendencias en la información que están recolectando. Aclaremos un poco estos conceptos:

• Entre los datos estructurados, podemos encontrar información relacionada con ventas, operaciones, recursos humanos, mantenimiento predictivo o rendimiento.
• Por su parte, entre los datos no estructurados se encuentran: redes sociales, correo electrónico y otros contenidos de medios digitales como vídeos o imágenes. Esta información también es importante porque permite ofrecer mejores soluciones para la comprensión de los clientes, así como para tomar mejores decisiones.

Cualidades de los datos

Antes de pasar a un interesante ejemplo de empresa, es importante señalar que los datos en una organización deben cumplir cuatro cualidades esenciales. A estas se les denomina las cuatro ‘V’. Son las siguientes:

• Velocidad: capacidad para analizar, en periodos cortos, la información disponible.
• Volumen: capacidad para almacenar de manera constante los datos que se obtienen.
• Variedad: posibilidad de obtener datos de distintas fuentes, que luego se puedan unificar y convertirlos en información con valor de uso.
• Veracidad: lograr que los datos obtenidos y analizados sean confiables, al tiempo que aplicables en la toma de decisiones.

Ejemplo de uso de la analítica de datos: Facebook

Algunas empresas como Facebook, TikTok o Amazon se valen de la analítica de datos para obtener insights sobre sus usuarios.

Facebook y lo que hace con sus datos es un gran ejemplo de cómo la analítica de datos se ha convertido en motor de  innovación. Usa la analítica para mejorar sus servicios, brindar mejores servicios al cliente y mejorar el engagement de los usuarios.

¿Y cuáles son los datos más analizados por dicha plataforma? Los datos de comportamiento de sus casi 3.000 millones de usuarios.

A través de las estadísticas de uso (likes, clics, amigos, seguidos, grupos, etc), pueden identificar patrones y profundizar en los gustos y comportamientos de cada usuario. A partir de ahí agregan publicidad, contenidos, grupos, ofertas y promociones personalizadas que van directo al usuario-cliente.

En este caso, el valor de la analítica de datos está relacionado con la capacidad de diferenciación y creación de ventajas competitivas. Ventajas competitivas gracias a un mayor conocimiento de los clientes, los usos innovadores de la información y la eficiencia operativa.

Ejemplo de herramienta que incluye analítica de datos: Wolkvox

Durante todo el artículo hemos descrito el significado y la importancia de data analytics y business intelligence. En consecuencia, antes de finalizar creemos oportuno que conozcas una herramienta para llevar a la práctica la analítica de datos.

Entonces, hablemos de Wolkvox, una solución digital que incluye CRM (gestión de relaciones con el cliente). Ya te explicamos que al usar la analítica de datos podrías identificar qué acciones impactan en el cliente y cuáles no, ¿lo recuerdas?

Entonces, lo primero que hace Wolkvox es facilitar la gestión de los clientes y los colaboradores, a través de su software en la nube. Su enfoque principal es generar una customer experience sólida, para que tu cliente esté satisfecho.

Beneficios

A continuación, Wolkvox analiza los datos que se han generado durante la interacción cliente-marca. Esto incluye gestión de agentes desde un call center, o incluso a través de chatbot, por ejemplo.

El software te ofrece diversas vistas de informes en tiempo real. Y más de 50 reportes históricos, para que hagas un  seguimiento efectivo a las operaciones. Como resultado, aprovecharás esta analítica de datos para:

• Predecir el comportamientos de tus clientes
• Automatizar procesos
• Gestionar riesgos
• Proteger la información
• ¡Justo lo que hemos explicado y valorado durante todo nuestro artículo!

Si te interesa conocer más beneficios de la potente solución de Wolkvox, contáctanos ahora en Walter Bridge, para asesorarte en su implementación y sacar el mejor provecho de tus datos.    

Conclusión

Tanto si usas el análisis de datos, como si das un paso mayor hacia la business intelligence, obtendrás importantes ventajas para tu negocio.

De la mano de estas herramientas competitivas podrás tomar decisiones sobre:

• Cómo comercializar con los clientes.
• Cómo mejorar el servicio al cliente.
• Cómo mejorar las operaciones empresariales.
• Dónde abrir nuevas tiendas o sucursales.
• Qué productos vender.
• Cómo responder a la competencia.

Esperamos que este contenido te haya resultado útil. Además, te recordamos que puedes contar con Walter Bridge para incorporar este tipo de soluciones en tu organización. Te guiamos para que la evolución digital de tu empresa vaya hacia el éxito.