Esta necesidad la encontramos al ver que los casos de éxito en negocios de nuestro entorno destacan por ser innovadores y con un gran componente tecnológico. Las empresas y organizaciones tienen como reto dar respuesta un nuevo consumidor cada vez más digital y la de adaptarse a las necesidades y exigencias cada vez más rápidas del mercado.
¿Cómo dar ese paso que nos permita destacar y, al mismo tiempo, mejorar nuestros procesos de negocio? No hay una respuesta igual para dos empresas, pero sí encontramos una serie de estrategias o pasos a seguir que nos pueden ayudar en el camino hacia la transformación digital y en el que los datos son la herramienta principal para conseguir el conocimiento adecuado para ofrecer la experiencia que demanda el cliente.
Como ya comentamos en la entrada anterior, no debemos confundir la digitalización con la transformación digital. Digitalización implica el uso de las tecnologías o su implementación en nuestro entorno de trabajo. Transformación digital, sin embargo, entraña el uso de estas tecnologías para cambiar la manera en que trabajamos, con el objetivo de llegar a ser más eficientes en todos los aspectos. Esto supone un cambio de mentalidad y de cultura corporativa, basándonos en el cliente como el centro de nuestro negocio, y en el dato como el vehículo con el que llegamos a nuestro objetivo.
Así, el elemento presente en cualquier estrategia de transformación digital es el dato. No es de extrañar que la mayoría de las empresas exitosas de los últimos años se cataloguen como “Data-Driven”, término que en español se traduce como impulsado por o basado en datos. Convertirse en una compañía Data-Driven puede llegar a ser difícil, a pesar de encontrarnos en un mundo en el que los datos forman parte de nuestro día a día. La dificultad radica en saber aprovechar esta información y, sobre todo, saber usarla en nuestro beneficio.
Problemas y situación actual del uso de los datos
- El perfil de los clientes. Hasta hoy, en las estrategias de negocio a seguir debíamos tener en cuenta que los clientes, cada vez más, son nativos digitales. Con nativos digitales nos referimos a aquellas personas que han crecido o incorporado en un momento temprano la tecnología, y que dependen de ella en su día a día. En estos últimos años, además, hemos entrado en el término nativos de datos, con el que nos referimos a aquellas personas que esperan, además de que el mundo que les rodea sea digital, que sea inteligente y que pueda adaptarse rápidamente a su forma de ser o de ver el mundo (opiniones, gustos, hábitos…entre otros). Para poder adaptarnos a este perfil de consumidores necesitamos poder usar los datos a nuestro alcance para atraer (según sus gustos), conquistar (según sus hábitos) y mantener (conseguir ser su preferencia).
- La necesidad de lo inmediato. Ya no nos basta con hacer un análisis, a mes vencido, de lo que pudo ocurrir en los últimos 30 días. Hoy en día necesitamos tomar acciones inmediatas y necesitamos, más concretamente, recibir la información necesaria en el momento en que nos puede ser útil, con el objetivo de actuar antes de que sea demasiado tarde.
- El cambio constante. En una sociedad tan cambiante, es muy difícil conocer el estado de nuestro negocio y el cómo tendremos que actuar de aquí a cinco años. Los datos que hemos obtenido en los últimos años pueden no ser los únicos que nos afecten en un futuro cercano, por lo que a la hora de predecir por qué estrategia debemos apostar, tenemos que adaptarnos a la situación y los matices que nos están afectando en el presente y que pueden aparecer en el futuro, y no solo a los hechos que ocurrieron en el pasado.
- La localización de los datos. Se estima que menos del 5% de los datos de una compañía se encuentran estructurados y listos para su análisis. Entre los datos de que disponemos, pero no son estructurados y aquellos que no estamos considerando, la pérdida es significativa.
Cómo conseguir más con los datos
Hay tres modelos de análisis que podemos ejecutar para que los datos nos ofrezcan un valor añadido (valor que, de otra manera, estaría oculto a simple vista):
- El análisis descriptivo. Este análisis responde a la pregunta “¿Qué pasó?”. Nos ayuda a entender el pasado e incluso el presente, gracias a un análisis de nuestros datos históricos o en tiempo real podremos adaptar nuestra estrategia de futuro.
- El análisis predictivo. Responde a la pregunta “¿Qué pasará?”. Aquí tiene un peso más importante la inteligencia artificial y el poder identificar patrones que nos ayuden a “adivinar” el futuro. Un ejemplo sería lo que conocemos como forecasting
- El análisis prescriptivo. Responde a la pregunta “¿Cómo puedo hacer que esto ocurra?”. Aquí entramos en simulaciones, analítica avanzada y uso de machine learning para poder prevenir y actuar antes de que se den ciertas situaciones. Entre otras cosas, podremos así optimizar nuestros procesos de negocio de manera concreta y certera.
No tenemos que decidir centrarnos en un tipo de análisis u otro, como tampoco debemos intentar abarcar todos los instrumentos que nos permitan mejorar competitivamente. La clave está en tener claro dónde se encuentra el valor de nuestro negocio, determinar los objetivos y el medio para conseguirlos, y explotarlo con las herramientas adecuadas.
¿Cómo optimizan los datos los canales de venta?
Los datos son la clave para entender las preferencias de nuestros clientes.
Los datos estructurados como los que se obtienen de un sistema ERP y/o CRM ayudan a las empresas y organizaciones a generar información de sus clientes en función de sus transacciones históricas, compras anteriores, etc. Los datos desestructurados de los clientes a través de las redes sociales pueden aportar información sobre la opinión de sus productos, gustos, tendencias, etc. Si se recopilan los datos y se analizan adecuadamente, la empresa puede adaptar sus canales de venta para ofrecer nuevas experiencias a través de productos y servicios más personalizados.
Los datos permiten a las organizaciones crean productos que los clientes desean en vez de crear productos y forzar que los clientes los consuman.
El análisis de los datos como acelerador empresarial
El proceso de transformación digital implica una optimización de los procesos de negocio para así mejorar la eficiencia empresarial, pero los datos brutos por sí solos no nos aportan valor. Es necesario realizar un análisis derivado de los datos para crear un valor verdadero e impulsar el crecimiento de negocio.
El análisis de datos, a modo resumen, es un proceso que consiste en 3 grandes fases :
- Inspeccionar. Elegir los datos de los que nos basaremos para realizar el análisis.
- 2. Depurar. Del conjunto de datos elegidos hay que limpiar los que no tienen utilidad y/o discriminar los que no encajen en el objeto de análisis.
- Transformar. Los datos que no existen en origen, pero necesitamos para el objeto de análisis, mediante cálculo o creación.
El objeto del análisis de datos es la obtención de información fiable, actualizada y útil que nos permita sugerir conclusiones, apoyo en la toma de decisiones, y realizar predicciones.
En la actualidad ya no es necesario ser una gran empresa para tener acceso a las tecnologías de análisis de datos, tecnologías como Big Data y Business Inteligencie, son totalmente accesibles para Pymes.
En resumen, el primer paso para redefinir nuestra estrategia de negocio comienza con darle importancia a lo que hoy en día se considera la gasolina de una compañía: el dato. Con una cultura del dato, herramientas que nos permitan darle valor, y una capacidad rápida de adaptación a los cambios a los que se enfrenta el mercado moderno, estamos en el camino del éxito.
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