El objetivo último de recabar, ordenar, filtrar y gestionar los miles de datos que se generan dentro de una empresa es detonar las ventas e impulsar sus utilidades. Suena lógico, pero no lo es y tampoco es sencillo. Por eso, te decimos por qué es importante la data science y cómo aprovechar la información para el análisis del negocio.
Hace unos siete años, el McKinsey Global Institute llamó la atención de los altos ejecutivos y CEOs globales del sector retail cuando les dijo que, si aprendían a explotar todos los datos de hábito de consumo que generaban sus clientes, podrían incrementar sus márgenes de operación hasta 60% en términos anuales. Y, si el sector del cuidado de la salud hacía lo mismo, podría reducir sus costos hasta 8%.
Lamentablemente, hasta hoy ninguna empresa lo ha logrado. El propio instituto de la firma McKinsey explica que es muy complicado alcanzar este objetivo y, tras consultar por varios años a las empresas líderes en el uso de data science, un cuarto de los entrevistados dice que sólo han logrado reducir sus costos o aumentar su margen de ganancias hasta 1.%.
Las empresas líderes en data science
Eso no significa que el uso de data science sea una leyenda, simplemente demuestra por qué explotar la información que genera un negocio es una ciencia y por qué no todos dominan esta práctica. Sin embargo, hay casos de éxito que se han tomado como referencia.
El fabricante de automóviles Ford Motors ha demostrado cómo la gestión histórica de los datos de usabilidad de sus clientes les han ayudado a innovar en sus productos. Cuando hace años sólo implementaban conexión wireless en sus automóviles, ahora integran sensores que le permiten a la fabricante anticipar fallas en los equipos y hasta hacer más eficiente su producción y su rotación de inventarios.
Por su parte, L'Oréal ––la empresa global líder en cosmética y productos del cuidado personal––, tiene un equipo de científicos de datos que se dedica a analizar toda la información que le brindan sus clientes sobre el uso de sus productos para la piel. Esto les ha permitido entender qué afecta a los diferentes tipos de piel y lo arrojan en nuevos productos más eficientes.
En el caso del sector financiero, las instituciones están utilizando el historial estadístico de comportamiento de sus clientes para proteger a sus propios negocios. Si anticipan el comportamiento de pago e impago de sus clientes, saben qué nivel de riesgo enfrentan y cómo protegerse.
8 formas de aprovechar los datos de tu negocio
Estos ejemplos nos demuestran cómo una adecuada gestión de la información ayuda a detonar el negocio y contribuye a la eficiencia financiera y operativa. Sin embargo, es vital saber cómo administrar este ‘valioso’ insumo.
La empresa india Maruti Techlabs encuentra 8 formas de aprovechar los datos de tu negocio.
- Poder de toma de decisiones. Cuando le das datos ‘limpios’ y filtrados a tu consejo directivo y a los ejecutivos del C-suite, son capaces de tomar mejores decisiones y de forma más ágil.
- Hallazgos que cambian las reglas del juego. Cuando se acumula históricamente la información de consumo y se analiza con la perspectiva del tiempo, es posible encontrar cambios de hábito en los consumidores o anticipar nuevas tendencias en tus clientes.
- Eficiencia operativa. Cuando el staff de la empresa tiene acceso a información filtrada y ordenada de acuerdo con sus intereses o su área de acción, pueden ejecutar proyectos de forma más ágil e, incluso, son capaces de innovar con datos fidedignos. Se activa el intrapreneurship de los colaboradores.
- Identifica áreas de oportunidad. Si no sabes con claridad en dónde están las áreas de oportunidad o ineficiencias en tu negocio, es probable que un buen análisis de datos de operación te brinde la respuesta correcta.
- Riesgos controlados. Una responsabilidad de los líderes es tomar riesgos ‘calculados’. Si tienen la información correcta del negocio, podrán tomar riesgos más asertivos e innovar con más facilidad.
- Validación de decisiones. Pero, si el líder aún duda de cómo se comportará la empresa ante un riesgo o una decisión tomada, un modelo de datos histórico podría simular el impacto de la decisión en el futuro y darle certeza al director sobre sus acciones.
- Elige a tu audiencia. Muchos negocios ‘creen’ saber quién es su cliente objetivo o su consumidor más leal, pero es sólo una percepción. El análisis de los datos te confirmará ––o no–– esa suposición.
- Captación de talento. Si no sabes qué tipo de colaborador necesitas, los datos te lo dirán. Recursos Humanos puede ‘correr’ un modelo que determine qué tipo de perfil es el ideal para tu cultura organizacional.
Como podrás ver, dominar la ciencia de los datos es tanto como tener una ‘bola de cristal’ que permitirá a los líderes llevar al negocio hacia la dirección ––o mercado–– correcto. Por ello, el Chief Data Officer (CDO) se ha convertido en una pieza clave de las empresas. ¿Sabes cómo llegar a esta posición?
¿Cómo y dónde formarte en Data Science y Business Analytics?
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