El aprovechamiento de las capacidades de análisis y datos avanzados (D&A) sigue siendo quizás una de las mayores oportunidades sin explotar para muchas organizaciones. Si bien alrededor del 47% de los líderes empresariales dicen que D&A ha cambiado fundamentalmente sus industrias en los últimos cuatro años, muchos todavía luchan por poner sus datos a trabajar para optimizar el rendimiento y capitalizar las oportunidades.
Los obstáculos adoptan múltiples formas:
- Falta de aceptación por parte de los ejecutivos. Aprovechar la D&A requiere una inversión sustancial de tiempo, dinero y recursos y puede ser difícil convencer a los tomadores de decisiones clave de que el ROI vale la pena. Digitalizar datos sin conexión, analizar datos no estructurados y descubrir qué está tratando de lograr como estrategia son grandes compromisos que no son fáciles ni baratos.
- Calidad de los datos. En muchos casos, los datos de una organización no están a la altura de una estrategia completa de D&A. Puede ser incompleto, inconsistente o incluir duplicaciones y discrepancias. Esto se manifiesta en dos grandes obstáculos: la abrumadora tarea de limpiar los datos y el miedo de comenzar sin hacerlo evita que muchas estrategias de D&A despeguen.
- Integración de datos en flujos de trabajo. Con demasiada frecuencia, la viabilidad de los datos, lo que puede hacer con ellos, se deja a un lado, se excluye de la estrategia de D&A. Las empresas se centran en lo que podría hacer con sus nuevos conocimientos, pero estos nunca se abren camino en el flujo de trabajo para que estos conocimientos se utilicen realmente. El resultado: gráficos bonitos que no son muy procesables.
Para superar estas barreras al éxito de D&A, las empresas deben implementar estrategias claras y relevantes que se centren en casos comerciales reales. Con demasiada frecuencia, los científicos de datos se entusiasman con los datos y sus matices, pero la organización no sabe cómo poner en práctica los conocimientos y convertirlos en acciones que impulsen los resultados comerciales. A continuación, le mostramos cómo superar ese problema, junto con otros consejos que pueden ayudarlo a obtener el máximo ROI de su inversión en D&A.
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1. Comience con el «por qué». La mejor estrategia de D&A comienza con la identificación de sus objetivos comerciales. ¿Qué quieres hacer o mejorar? ¿Qué lagunas te retienen? A menudo, es posible que las unidades de negocios no comprendan completamente cómo los datos pueden ayudarlas o pensarán que no los necesitan hasta que pueda mostrar algunos casos de uso específicos.
Por ejemplo, las organizaciones de ventas a menudo no creen que necesiten datos porque ya interactúan con el cliente y saben lo que quieren. Sin embargo, las iniciativas de D&A son muy efectivas para identificar oportunidades de venta cruzada al mostrar los patrones de compra de clientes con perfiles similares, lo que permite a los representantes de ventas sugerir productos adicionales. D&A también puede ayudar a predecir qué clientes tienen más probabilidades de abandonar, lo que permite a los equipos de ventas y servicio al cliente tomar medidas antes de cancelar.
2. Establezca expectativas realistas. Las empresas a menudo experimentan dos grandes dificultades en su estrategia de D&A: sobrestiman lo que pueden hacer con sus datos y subestiman el esfuerzo y el cronograma necesarios para hacer un uso real de ellos.
En la industria de seguros, por ejemplo, tenemos muchos datos disponibles sobre los asegurados finales, las pólizas vigentes, los riesgos y más. El problema es que se encuentra principalmente en documentos en papel. Entonces, si bien tenemos una cantidad increíble de datos, extraerlos y hacerlos útiles es increíblemente difícil sin una solución automatizada diseñada específicamente para esta tarea. Por eso les aconsejo a las empresas que deben ser realistas en cuanto a la rapidez con la que pueden digitalizar sus datos, lo que pueden obtener de ellos y cuánto tiempo puede llevar el proceso.
3. Utilice casos de negocio para conseguir la aceptación de los ejecutivos. Para mover una estrategia de D&A de la teoría a la práctica, exponga el caso con ejemplos del mundo real del tipo de conocimientos que su estrategia puede ofrecer. Los ejemplos concretos de lo que es posible, con las aplicaciones y los beneficios comerciales prácticos, ayudan a los tomadores de decisiones a comprender por qué una estrategia de D&A es incluso necesaria, y mucho menos vale la pena el gasto.
Por ejemplo, cuando la pandemia provocó un cierre generalizado y cierres de empresas en la industria hotelera, la mayoría de las empresas intermedias o relacionadas no tenían una forma de pronosticar con precisión cuál podría ser su propio impacto. La capacidad de analizar sus datos por sector comercial le permite mirar hacia adelante, averiguar cuál podría ser su exposición a las fuerzas del mercado y responder con más soporte al cliente, o incluso un cambio en su estrategia comercial para optimizar su propio desempeño comercial frente a tiempos desafiantes.
4. Desarrollar políticas en torno a la calidad de los datos. Si bien deberá invertir los recursos para limpiar retroactivamente los datos existentes, comience ahora mismo con políticas y procedimientos que se centren en la calidad de los datos en el punto de entrada de datos. Por ejemplo, si analizar a los clientes por clasificación de la industria es importante para su estrategia de D&A, no puede ser un campo de entrada opcional. Exija una entrada de datos completa y precisa a partir de este momento y proporcione a sus representantes de ventas y servicio al cliente las herramientas adecuadas para hacerlo.
Además, configure su estrategia de D&A para el éxito a largo plazo preparándose para sus necesidades de recopilación de datos actuales y futuras. Cree una infraestructura que le permita ajustar fácilmente la captura de datos adicionales a medida que surjan las necesidades. Es mucho más fácil hacerlo ahora que volver atrás e intentar agregar más en el backend. Cuando es limpio, preciso y utilizable, nunca puede tener demasiados datos.
Finalmente, no espere hasta que sus datos sean perfectos: nunca sucederá, y muchas, muchas oportunidades se le habrán pasado.
5. Establezca asociaciones entre líderes de TI / datos y unidades comerciales. Construir un programa de D&A sin abordar las necesidades del negocio es poner el carro antes que el caballo. Una estrategia de D&A exitosa, una en la que una empresa realmente se da cuenta del valor de su inversión en D&A, es una iniciativa empresarial completa. Los líderes de datos y TI que se asocian con la empresa para comprender sus puntos débiles y oportunidades, y luego relacionan esos puntos con lo que pueden hacer los datos y las herramientas disponibles, pueden maximizar el impacto y el valor de una estrategia de D&A.
No es ningún secreto que desbloquear los datos de su empresa con un programa de D&A inteligente, sólido y procesable es la clave para el crecimiento empresarial en la era moderna. Pero con muchas organizaciones que todavía luchan por encontrar la mejor estrategia, las que lo hagan se convertirán rápidamente en la cabeza del grupo. Al implementar estas mejores prácticas, las empresas de cualquier sector pueden formular y ejecutar una estrategia de D&A que ofrezca un valor y crecimiento empresarial claros y mensurables.
Sobre el Autor
Scott Ziemke, director de ciencia de datos, Vertafore
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