El 71 % de los consumidores espera que las empresas ofrezcan interacciones personalizadas, mientras tanto, tres cuartas partes cambiarán de marca si no obtienen la experiencia que esperan.
Hasta hace unas décadas atrás, una organización podía basar sus estrategias y acciones en experiencia histórica y en la intuición. Con el surgimiento del Big Data y la ciencia de datos esto ya no es aceptable.
Hoy en día, las empresas que basan sus decisiones en datos están creciendo hasta 30% más que aquellas empresas que no lo hacen. No solo eso, gran parte del porqué algunas marcas como Amazon, P&G, Walmart y Coca-Cola siguen dominando el mercado es debido a su constante búsqueda de nuevas y mejores fuentes de información que les permitan innovar.
En este artículo exploraremos los siguientes temas:
- ¿Qué significa ser una compañía data-driven?
- El reto de ser una empresa data-driven
- Las diferentes etapas para llegar a ser una organización data-driven
- 3 principales características de una organización data-driven
- ¿Cuáles son los beneficios de ser una organización data-driven?
- ¿Su organización es data-driven? (Pasos a seguir)
¿Qué significa ser una compañía data-driven?
Ser una empresa “data-driven” va más allá de recolectar datos, invertir en infraestructura o tener un equipo de dedicado al análisis de información. Tener un enfoque data-driven implica integrar una filosofía orientada a los datos en cada proceso, departamento, estrategia y objetivo que sigue una empresa.
Una organización verdaderamente impulsada por datos se toma el tiempo para recopilar, analizar y obtener información de los datos con la finalidad de abordar problemas comerciales de mejor manera, encontrar oportunidades de crecimiento y promover la rentabilidad de la empresa.
El reto de ser una empresa data-driven
Aunque existe un genuino interés por las marcas para sacar mayor provecho de sus datos, la realidad es que pocas empresas logran tener el éxito esperado. De hecho, NewVantage encontró que solo el 24% de los negocios logran ser data-driven.
¿A qué se debe esto? Existen cinco principales razones:
Tener datos incorrectos. No solo se trata de recolectar un gran volumen de datos. La clave está en su calidad y relevancia frente a las necesidades que tenga la organización.
Enfoque incorrecto. La falta de claridad en cuanto a lo que se espera resolver y los objetivos que se buscan lograr evita que las empresas puedan sacar el máximo provecho de sus datos.
Expectativas poco realistas. Algunas empresas creen que una gran inversión en infraestructura acelerará sus resultados de manera inmediata. Es necesario entender que cualquier enfoque basado en datos requiere su tiempo y necesita procesos claros y estructurados.
Falta de experiencia. Sin importar el grado de experiencia que tenga una empresa en cuanto al uso de datos, siempre será útil apoyarse de una empresa especializada en Big Data. Por ejemplo, en PREDIK Data Driven hemos trabajamos con marcas líderes a nivel mundial en el desarrollo de sus modelos de inteligencia de mercado.
Barreras culturales. Una de las principales dificultades de las empresas se relaciona con las barreras culturales en las personas (tomadores de decisiones) y en los procesos. Es importante que toda la organización esté consciente de las oportunidades que puede traer consigo la data.
«El desafío principal para volverse data-driven son las personas, los procesos comerciales y la cultura.»
NewVantage Partners
Las diferentes etapas para llegar a ser una organización data-driven
Existe un concepto que se llama “madurez de la data”, la cual comprende distintas etapas de una empresa en el uso de su información. La madurez de los datos no sólo se refiere al rol que estos desempeñan en las operaciones cotidianas de una organización, sino también a cómo determinan la habilidad de una empresa para usar dicha información con el fin de llevar a cabo acciones futuras, que previamente no podían ser realizadas.
Por ello, entre mayor madurez tenga una empresa, más será su capacidad de ser data-driven. En este sentido, existen cuatro etapas:
Explorador
Esta es la etapa inicial por la que toda empresa debe pasar en su proceso por tener enfoque en los datos. En este punto, la organización solamente recolecta datos internos, los cuales se emplean para temas de reportes.
Usuario
Se empieza a utilizar fuentes externas para complementar la información que ya se recopila internamente. Aquí, la data se utiliza para medir resultados, pero no para planear estrategias.
Líder
Todas las estrategias competitivas se construyen a partir de datos. Aquí es donde entra el uso de data alternativa y el análisis de datos a profundidad con el fin de maximizar los resultados de negocio.
Cabe recalcar que en esta etapa, todos los miembros de una organización están alineados a una cultura de la información. Cuando una empresa se encuentra en este punto, podemos decir que es data-driven.
Innovador
La data se vuelve un factor clave para la constante evolución de la empresa y sus estrategias de negocio. En esta etapa la organización se encuentra en una constante búsqueda por obtener información de fuentes no convencionales.
En este punto, la arquitectura de datos está construida para ser rápida y eficiente. Este es el nivel óptimo en el que una empresa debería estar en el análisis de información.
| Explorador | Usuario | Líder | Innovador | |
|---|---|---|---|---|
| Negocios | Los datos se usan solo para informes | Los datos ayudan a tomar decisiones de negocio | La estrategia de negocio competitiva se basa en los datos | Los datos informan una evolución continua de la estrategia de negocios |
| Datos | Solo se utilizan los propios datos internos | Se utiliza información externa para enriquecer y complementar sus propios datos | Los data alternativa se utilizan como un diferenciador | La organización está en constante búsqueda de nuevas fuentes de información |
| Cultura | El uso de los datos y su análisis depende del individuo | Los datos forman parte de la medición de resultados pero no de la planificación | Los tomadores de decisión utilizan análisis de datos para maximizar los resultados del negocio | La organización cuenta con algoritmos verdaderos de IA/ML que se adaptan y mejoran los objetivos de negocio |
| Arquitectura de datos | El negocio carece de una arquitectura de datos cohesiva y coherente | Existe alguna arquitectura para automatizar y analizar el flujo de datos | La arquitectura permite a todos los miembros de la organización ser impulsados por los datos | La arquitectura está construida para la velocidad, la distribución en el mercado y grandes volúmenes de datos |
3 principales características de una organización data-driven
Existe una democratización de los datos en toda la organización
Una organización impulsada por los datos se caracteriza por hacer accesible la información a cada miembro sin complicaciones y de manera intuitiva. Igualmente los insights que se obtienen se presentan de una manera clara y en un “lenguaje” entendible para cualquiera.
Por ejemplo, Nike ha creado un sistema de inteligencia competitiva el cual permite a los equipos tener acceso a información clave con el fin de agilizar sus procesos de análisis y de decisión.
Los líderes dentro de la empresa valoran y confían en los datos para tomar decisiones estratégicas
Los líderes dentro de una organización son los primero que deben ver el valor dentro de los datos. Por ejemplo, una de las principales acciones que realizó Satya Nadella, CEO de Microsoft, fue establecer una cultura de datos para toda la empresa.
«En un mundo mobile first, cloud first, una de las verdades más fascinantes es que los datos no solo se consumen, sino que también se generan a un ritmo acelerado y en cantidades que aumentan exponencialmente.»
Satya Nadella, Ceo de Microsoft
Este enfoque fue permeando poco a poco a través entre los empleados, los cuales veían como se tomaban decisiones desde un ángulo más analítico, siendo la data el centro de todo.
Los miembros de una organización entienden la data que se está generando
Es común que en las empresas existan ciertas áreas y puestos que están más en contacto con el análisis de datos. Por ejemplo, un directivo comercial dedicará gran parte de su tiempo examinando información de venta, mientras que su equipo en campo estará más enfocado en ejecutar.
Las organizaciones data-driven se caracterizan porque gran parte de sus miembros cuentan con un cierto nivel de alfabetización de los datos (o como se dice en inglés, “data literacy”). ¿Esto qué significa? Entre más elementos de la empresa comprendan mejor la información que está disponible, más probabilidades hay de generar una cultura de innovación sustentada en datos.
«El 80% de las organizaciones han iniciado deliberadamente el desarrollo de competencias en el campo de la alfabetización de datos, reconociendo su extrema deficiencia.»
Gartner
¿Cuáles son los beneficios de ser una organización data-driven?
Mejor toma de decisiones
Mantener un análisis constante y detallado del mercado ofrece bases más sólidas para:
• Decidir si es buena idea lanzar un nuevo producto, colocar un nuevo punto de venta o introducir la marca en nuevos mercados no atendidos.
• Conocer cuál debe ser el enfoque de innovación que debe seguir la marca.
• Estructurar estrategias exitosas de precio, mercadeo, marketing y distribución.
Entendimiento más profundo de su audiencia
Tener un proceso que permita obtener información de alto valor es la base para conocer a profundidad a sus clientes: Desde sus preferencias hasta las principales causas de insatisfacción. Obtener insights clave de los usuarios le permitirá cumplir con las expectativas que tienen sus clientes, identificar nuevas oportunidades de mercado y lograr focalizar mejor sus esfuerzos.
Análisis competitivo
Posicionarse como líder en una industria es posible a través de una estructura de inteligencia de mercado impulsada por datos. Tener una imagen más integral del mercado permite entender cuáles son los pasos necesarios para ganar terreno sobre la competencia.
Por ejemplo, una empresa data-driven tiene más bases para anticipar cuánto podría generar un producto si lo coloca en un determinado canal de distribución. Igualmente puede estimar, con mayor precisión, en cuanto tiempo podría recuperar su inversión después de lanzar un nuevo producto.
Mayor eficiencia en procesos clave
¿Cómo lograr aumentar la productividad del equipo de trabajo? ¿Cómo ser más rápidos y eficientes? ¿Cómo reducir tiempos de producción? Para una organización impulsada en datos es más fácil detectar las verdaderas causas de un problema interno y las soluciones más óptimas para solucionarlo.
Identificar tendencias con mayor rapidez
Para gran número de empresas, uno de sus grandes retos es mantener el paso a las nuevas tendencias que influyen a los clientes.
Por ejemplo, cada vez más jóvenes de la generación Z están consumiendo menos alcohol en comparación a generaciones anteriores. Esto ha obligado a las marcas de bebidas alcohólicas a adaptar sus productos a las necesidades de este segmento.
A través de un enfoque data-driven, las empresas pueden tener un constante seguimiento de los cambios en el mercado y detectar el surgimiento de nuevas tendencias antes que los demás.
¿Su organización es data-driven? (Pasos a seguir)
Sin importar el grado de madurez en el que se encuentre su organización, si está buscando sacar el máximo provecho de sus datos, en PREDIK Data-Driven podemos ayudarle a desarrollar soluciones que le permitan llevar a su empresa al siguiente nivel.
Nuestra metodología especializada, en conjunto con un robusto equipo de científicos de datos y expertos en negocios han generado casos de éxito para marcas como Adidas, Bayer y Shell.
