Empresas Basadas en Datos. Vamos a mostrarte cómo aprovechar todo el potencial de la información para impulsar a tu negocio al éxito.
Las empresas han tenido que adaptarse y ajustarse rápidamente a nuevos y variados patrones de comportamiento de los clientes, ya que sus modelos anteriores se desviaron de su curso.
Empresas Basadas en Datos.
Aquellos que aceleraron sus capacidades analíticas pudieron manejar mejor los grandes cambios en el comportamiento del usuario y el entorno económico, ya que el análisis de datos se convirtió en una herramienta de navegación esencial.
Es imprudente asumir siempre que el desempeño anterior puede predecir resultados futuros. Pero el inexorable aumento de la potencia informática y el almacenamiento, junto con una variedad cada vez mayor de fuentes de datos, también significa que ya no necesitamos depender de decisiones instintivas.
Se pueden observar tendencias e identificar patrones a partir de la gran cantidad de datos operativos y de clientes que están generando las empresas. Y aquellos que sepan cómo aprovechar y utilizar esos conocimientos para trazar el rumbo de su empresa estarán a la vanguardia.
Convertirse en una Empresa Impulsada por Datos no es Agradable. Empresas Basadas en Datos.
Hay grandes recompensas para las empresas que insertan big data y análisis en sus operaciones. Según PWC, estas organizaciones disfrutan de un 5% más de productividad y un 6% más de rentabilidad que las que no lo hacen.
Las empresas que toman decisiones basadas en datos tienen más confianza en esas decisiones, son proactivas y pueden ahorrar costes.
El hecho de estar basado en datos permite a las empresas asumir más riesgos porque saben que pueden ver rápidamente cuando no está funcionando y corregir el rumbo cuando sea necesario.
Sainsbury’s, una de las cadenas de supermercados más grandes del Reino Unido, fue el primero en utilizar información basada en datos para identificar a los clientes más importantes. Y asegurar que pudieran acceder a sus productos de la mejor manera posible.
Además de servir al resultado final, los conocimientos de datos pueden respaldar la toma de decisiones cuando se trata de otras áreas del negocio, como el compromiso de los empleados y la responsabilidad social corporativa. Esto puede conducir a una mejor comprensión del estado de ánimo del personal y la eficacia de las diferentes iniciativas de RSE.
El problema es que transformar la información basada en datos en decisiones comerciales impactantes no es un proceso simple. De hecho, solo el 1/4 parte de las empresas reconocen que su gestión está basada en datos.
Según los expertos, si deseas construir un negocio verdaderamente basado en datos, no puede perderse estos puntos fundamentales.
Crea una Hoja de Ruta. Empresas Basadas en Datos.
El primer paso es crear una base sólida al comprender a fondo los datos con los que estás trabajando y crear una hoja de ruta para obtener información. Esto implica definir cómo comprendes, mides y segmentas las necesidades y comportamientos de los clientes, así como crear modelos para predecir comportamientos futuros y definir los KPI, las medidas y los procesos correctos.
La ausencia de una estrategia clara puede hacer que se gaste tiempo y dinero en recopilar y analizar datos que parecen interesantes y que podrían resultar útiles. La exploración genérica es excelente si tu empresa tiene el tiempo y los recursos humanos para invertir en ello, pero si no, la empresa podría ser rica en datos pero pobre en conocimientos. Esto pone en riesgo cualquier retorno de la inversión esperado porque los datos sólo son valiosos cuando se utilizan de manera adecuada para ofrecer resultados reales.
Fomentar una Cultura de Alfabetización de Datos y Democratización de Datos.
A continuación. Es importante poner las métricas adecuadas frente a las personas adecuadas. A través de herramientas de análisis y generación de informes. Las personas dentro de la organización deben poder comprender los KPI correctos, que deberían haberse establecido en la etapa inicial, y definir la forma correcta de rastrearlos. Esto habla de la necesidad de tener un alto nivel de alfabetización de datos dentro de la organización, además de una cultura de democratización de datos donde los usuarios no técnicos pueden acceder a los datos.
Herramientas de inteligencia empresarial son útiles en esta etapa y las personas deben recibir capacitación sobre cómo usarlas y comprender qué decisiones tomar, no solo qué botones presionar para obtener el informe correcto. Odoo, Talend, Pentaho, Jasper Reports, Tableu, Kibana, SpagoBI son herramientas muy interesantes para esta labor.
Estas herramientas son vitales para acceder a los datos, hacer preguntas sobre ellos, desarrollar una estrategia y poner en práctica la estrategia.
Desarrollar Habilidades de Narración de Datos dentro de tu Equipo.
Para subrayar la naturaleza esencial de la educación en datos. Es muy importante hacer preguntas sobre los datos y permitirles contar una historia. Es igualmente importante enseñar a las personas que trabajan con datos cómo contar una historia con datos de manera efectiva.
Los buenos narradores de datos tienen la capacidad de convencer y persuadir. Los estudios han demostrado que los cuadros y gráficos pueden hacer que las personas cambien de opinión más fácilmente que las palabras.
Obtener la Aceptación de Nivel C.
El cuarto paso es crear una cultura de arriba hacia abajo para la alta dirección para que puedan solicitar la evidencia detrás de las recomendaciones y averiguar cómo se rastrearán los resultados. La aceptación de nivel C de la idea debe de estar basada en datos y es crucial que lo esté.
Un informe de McKinsey encontró que los ejecutivos que reconocen la importancia de los datos están abiertos a recibir talleres educativos. Esta demostración de liderazgo con el ejemplo integra la cultura de la alfabetización en datos entre otros miembros del personal. Y los líderes que están totalmente de acuerdo con una cultura basada en datos pueden garantizar que los datos sean lo más accesibles posible. Uno de los principios de la democratización de los datos.
Sin el apoyo y la comprensión del nivel ejecutivo. Los equipos de insights pueden quedarse sin rumbo, sin un rumbo claro a seguir o prioridades precisas de qué problemas resolver y qué datos analizar. Esto puede provocar que una iniciativa de conocimientos se desinfle, ya que no logran ganar tracción o no cumplen con lo esperado.
Sin un liderazgo de datos sólido. Las organizaciones pueden quedarse atrás de sus competidores en términos de ganar, servir y retener clientes.
Desarrollar una Capacidad Analítica Consultiva.
Lo siguiente es crear una capacidad de análisis consultiva capaz de inventar enfoques para responder a las grandes preguntas comerciales importantes. Este es el punto en el que buscar patrones en todas partes y ver qué puntos de datos tienen una correlación positiva o negativa. Esto es importante porque el análisis consultivo puede ayudar a las empresas a descubrir las preguntas correctas que deben hacer sobre los datos y las solicitudes correctas que deben realizar.
Una pregunta que se formule a través de un enfoque consultivo sería ¿qué debo hacer de manera diferente?
Asignar Responsabilidad.
Por último. Asegúrate de que haya alguien que se responsabilice por los datos. Esto puede tomar la forma de un director de análisis o un director de datos.
Si bien los resultados son múltiples y la democratización de los datos significa poner la responsabilidad en manos de muchos, en última instancia, debe haber una responsabilidad clara para que los datos se utilicen de la manera correcta. Todo esto depende de que los datos se traten correctamente. Los datos incorrectos son peores que la falta de datos. Asegúrate de que haya alguien responsable de ello.
Una de las actividades de datos menos ventajosas. Es elegir una estrategia comercial y luego encontrar datos retrospectivamente para respaldarla.
Conclusión. Empresas Basadas en Datos.
Finalmente. Si las personas están capacitadas para comprender y usar los datos de manera adecuada. Podrán disfrutar de todos los beneficios que puede brindar el enfoque basado en datos.
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