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Nel mundo digital actual, cada acción de un cliente, usuario o consumidor puede traducirse en una colección de datos, alimentando una vasta extensión de metadatos listos para explorar nuevas ideas, productos y servicios. Las empresas tienen una cantidad casi ilimitada de datos e información en su poder; el gran desafío es definir un modelo que vaya más allá de la simple obtención de datos brutos, transformándolos en sabiduría informacional. O sea, cómo convertirlos en inteligencia y utilizarlos a tu favor para mejorar la experiencia y satisfacción de los clientes, usuarios o consumidores y generar valor para la empresa o negocio.

Según una busca mundial realizada por Gartner con 196 organizaciones, el 91% de las empresas aún no han alcanzado el nivel de madurez deseado en esta transformación de datos en insights, comprendiendo el pasado, prevenido el futuro y definiendo acciones en su estrategia empresarial en la búsqueda de los resultados esperados. 

En este contexto, es posible ver que las empresas aún tienen un largo camino por recorrer, ya que la recolección de datos estructurada estratégicamente permite no solo entender en qué productos o servicios están interesados los consumidores o usuarios, sino también entender sus intereses, motivaciones, comportamientos y expectativas con respecto a su marca, producto o servicio, así como tomar acciones, mientras se realizan las interacciones, para maximizar la atención y la experiencia positiva o minimizar las percepciones e interacciones negativas y transformarla en una mejor experiencia.


La importancia del Analytics

Aprovechar todos estos datos puede ser una propuesta aterradora, incluso intimidatorio, para la mayoría de las organizaciones. Pero el caso es que, para superar a la competencia, las organizaciones necesitan adoptar una cultura analítica, orientada a un análisis detallado de la estrategia empresarial, gestión altamente focalizada y voluntad de adaptación y cambio. Analytics es la clave para generar valor a través de los datos. De lo contrario, los datos serían información sin sentido y sin valor.

Según Ash Gupta, director de riesgos de American Express, el primer cambio que hicieron fue mejorar los datos. El segundo fue trabajar con la gente y asegurarse de que centralizaran algunos aspectos del negocio, sus capacidades y democratizaran su uso. Otro aspecto fue que reconocieron, como equipo y como empresa, que no tenían suficientes habilidades que requirieran colaboración tanto dentro como fuera de la empresa, que exigió incluir innovadores tecnológicos, proveedores de datos, empresas de analytics.

En los últimos 2 años, con la pandemia de COVID-19, millones de personas empezaron a consumir en la Internet. Muchos de ellos nunca habían realizado una compra online, especialmente en los países en desarrollo. Además de la oportunidad para que las organizaciones conozcan mejor a sus clientes, usuarios y consumidores, también surgió un desafío: actuar contra los ciberdelincuentes. Tanto es así que, si bien el mundo vio crecer las transacciones online, también hubo un aumento en el número de fraudes online. El análisis de fraude combina tecnología y técnicas analíticas con interacciones humanas para ayudar a detectar posibles transacciones indebidas, como las basadas en fraude y/o soborno, antes de que se completen las transacciones o después de que ocurran. 


El poder de la analítica visual

Para muchos, la creación de paneles e informes es el objetivo y el destino final del análisis de datos. ¿Será? Preguntar "cómo" es el primer paso para explorar los datos. El siguiente es preguntar "por qué". Para profundizar, necesitamos repetir esta pregunta muchas veces. Cuando necesitamos saber más sobre lo que revelan los datos, utilizamos análisis visuales. El análisis visual es un proceso iterativo dinámico en el que se construyen diferentes vistas para explorar caminos interminables de "cómo" y "por qué" que los acompañan. El análisis visual puede ayudarlo a explorar, encontrar respuestas y crear historias a partir de los datos disponibles, e incluso identificar la información que falta para un análisis determinado. Y el análisis visual va aún más lejos; permite a todos los que entran en contacto con ella hacer sus propias preguntas, haciendo descubrimientos inesperados.

Dos enfoques ampliamente utilizados para el análisis de datos visuales son la visualización de datos y el análisis visual. Cada uno tiene un papel importante en la exploración de datos. Ambos ayudan a visualizar y comprender los datos. Para llegar a la raíz de una cuestión o problema, es útil explorar los datos directamente desde los paneles visuales, más allá de los límites de un conjunto fijo de filtros y categorías, plantillas de informes estándar y tipos de gráficos para responder las propias preguntas.

Un ejemplo de esto es dejar que la empresa sepa exactamente cómo todos los componentes de una campaña contribuyen a las ventas y qué sucede cuando se ajustan. Con esto, el objetivo es mejorar la experiencia de atención al cliente, anticiparnos a sus necesidades, mejorar su fidelización y compromiso, y tomar acciones con tiempos de resolución más rápidos.

Fuente: visual analytics campaign performance

Cuando creamos visualizaciones que revelan constantemente información significativa, su visibilidad y su contribución de valor al negocio aumentan. 


Resultado para el negocio

En mercados cada vez más competitivos que compiten por las preferencias de los consumidores, los datos demuestran ser la base fundamental para la competitividad y el crecimiento. Y la búsqueda de la creación de valor pasa por un viaje, donde inicialmente se reconoce solo como información, pasando a la etapa de conocimiento y en una etapa más avanzada, como sabiduría.

El caso es que, con la aceleración de la transformación digital de las empresas, los datos se han convertido en importantes aliados para generar valor para la empresa, mejorar las ventas, reducir los stock outs, mejorar la percepción del consumidor y servir como fuente de análisis para la toma de decisiones. 

Las organizaciones que pueden transformar rápidamente los datos en inteligencia tendrán una mayor agilidad, una mejor integración con interlocutores y proveedores y una mayor facilidad de uso de los sistemas predictivos y analytics. Todo esto se traduce en valor, ventaja competitiva y diferenciación de la competencia. 


Referencias:
Analytics Insights – McKinsey
Driving Value Through Data Analytics - Cognizant
CDO’s reserach – Gartner
Organization maturity model – Computerworld
Fraud Analytics – Deloitte
Why visual analytics – Salesforce/Tableau whitepaper

Autor: Roberto Wik es ejecutivo de negocios, consultor de gestión, transformación digital y tecnología, emprendedor e inversor. (linkedin.com/in/roberto-wik)