6 consejos para planear una estrategia de análisis de datos

Cuando se trata de tomar decisiones inteligentes, inmediatamente pensamos en qué datos tenemos o necesitamos. Por supuesto, es mejor perseguir un objetivo basándose en información que hacerlo en suposiciones. Una empresa orientada hacia los datos es aquella que planea la estrategia de su negocio según el conocimiento que extrae de diversas fuentes de información. Nos estamos refiriendo, claro está, al conjunto de datos estructurados y no estructurados que pueden ser recopilados, cruzados e interpretados para obtener información valiosa que permita  crear valor para el negocio.

Es por eso, que la transformación digital trae consigo la necesidad de establecer una estrategia de análisis de datos. Contar con un plan facilita la optimización de costos, aumenta la competitividad y permite aprovechar la información de manera eficiente.  

En este artículo te daremos algunos consejos para crear una estrategia de análisis de datos en tu empresa.

1.Usa los objetivos de negocio para guiar la toma de decisiones

Uno de los problemas comunes en las empresas es concluir sin contexto. Cuando se observa un reporte de datos, los analistas usualmente nos presentan gráficas impresionantes, bien diseñadas y llenas de cifras y colores. Quienes toman las decisiones a veces se embelesan con estos resultados sin relacionarlos con los antecedentes ni con los objetivos estratégicos del negocio. Por eso, es necesario que cualquier estrategia de análisis de datos se guíe por los objetivos de negocio y que a partir de ellos se establezcan las métricas. De esa forma sabrás qué preguntas formular y qué respuestas buscar, pues no son las gráficas las que guían el análisis. Son las preguntas de negocio las que te van a ayudar a encontrar las respuestas en los datos.    

2.No te guíes solo por la intuición 

Las organizaciones con una estrategia sólida de análisis de datos evitan confiar demasiado en la intuición. Esto no significa que debas ignorar tu experiencia o dejar de lado tus conocimientos previos, sino que debes validar lo que sabes con lo que te dicen los algoritmos o los modelos matemáticos. Usar los datos y el análisis cuantitativo para respaldar una decisión ayuda a evitar la ambigüedad y mejora la precisión de los resultados. Sin duda, es más probable que una iniciativa llegue a un buen puerto cuando se combina el rigor del método científico con las percepciones inmediatas. En ese sentido, la analítica no es simplemente otra forma de abordar un problema, sino la capacidad organizacional para medir y mejorar un proceso basándose en hechos y no en supuestos.  

3.Estandariza la medición de objetivos

En una organización que cuenta con un plan de análisis de datos, cada departamento, cada equipo o cada unidad de negocio opera con base en criterios unificados. Lo primero que debes hacer para lograrlo es definir objetivos y métricas generales. Después, asígnale a cada área y a cada departamento de la compañía objetivos específicos para alcanzar, según el impacto de sus actividades en los objetivos generales del negocio. Haz lo mismo en todos los niveles de la organización hasta alcanzar a cada individuo. Al final de este proceso, todas las personas involucradas no solo perseguirán directamente su objetivo particular. Además de hacer esto, simultáneamente estarán contribuyendo al éxito de la compañía.  

4.Recopila la información de tu empresa

Toda estrategia de análisis de datos debe contar con una base de datos propia. Cuando estés comenzando, olvida las fuentes externas. Primero concéntrate en los puntos de contacto de tu cliente con tu marca:

• Visitas al sitio de tu compañía.
• Métricas de redes sociales.
• Información de marketing.
• Historial de compras, devoluciones y cambios.
• Interacciones vía telefónica, ya sea a través de redes sociales, chats o formularios de contacto.

Generalmente, estas fuentes de datos son administradas por diferentes equipos o unidades de negocio. Sin embargo, para que la organización pueda maximizar el potencial de los datos, estos deben unificarse para crear un contexto más completo que permita tomar decisiones efectivas. Imagina por ejemplo que quieres lanzar un nuevo producto. Antes de dar tiros al aire y sacarlo al mercado, primero utiliza el perfil y el historial de compras de tus clientes actuales para crear modelos predictivos. Al mismo tiempo, puedes hacer análisis de sentimiento de los comentarios de redes sociales para evaluar la percepción de tu usuario sobre los productos que actualmente ofreces. Así, por medio de esa información, utilizas los datos del pasado para estimar lo que podría ocurrir en el futuro, en este caso, venderle un producto a un segmento de clientes con mayor probabilidad de compra. Este es un caso simple, pero puede ser aplicado a muchos escenarios.  

5.Capacita a toda la organización

No solo los analistas necesitan entrenamiento para examinar los datos. Los directores, el personal de ventas o quienes toman decisiones también deben tener conocimientos básicos en analítica. Por eso, una estrategia de análisis de datos integral abarca la capacitación de los equipos en diversos campos: diseño experimental, pensamiento crítico, presentación de informes, herramientas de análisis estadístico, etc.