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¿Tienes datos comerciales? Probablemente lo estés usando mal

enero 19, 2022
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El comienzo de 2022 ha quedado atrás, y la mayoría de los ejecutivos de pequeñas y medianas empresas (PYMES) están pensando en las resoluciones de Año Nuevo, como reducir los brownies de CBD y cómo pueden mejorar los resultados de su empresa en los próximos 12 meses. Una manera fácil es finalmente dar ese tedioso paso de comprender y utilizar los datos de su negocio de manera efectiva.

Las PYMES en su mayoría ignoran sus datos y toman decisiones a la antigua, según una encuesta no supervisada de 867 encuestados familiarizados con las prácticas de datos de su empleador. En caso de que te lo estés preguntando, esos son métodos precisos y probados en el tiempo, como controles de intuición y lo que el jefe piense que debe ser correcto.

Unsupervised vende una plataforma de inteligencia artificial que se especializa en el análisis de datos, por lo que podría pensar que su opinión es sospechosa, pero tiene razón. En estos días, la mayoría de las aplicaciones comerciales, en particular las herramientas de software como servicio (SaaS), recopilan grandes cantidades de datos de rendimiento y de usuario. Si de todos modos recopilan esos números en segundo plano, ¿por qué tan pocas organizaciones hacen un buen uso de ellos?

Según la encuesta, el 33 % de los empleados directamente involucrados en la recopilación de datos de su empresa dijeron que la empresa tenía dificultades para acceder y analizar sus datos. Otro 25% dijo que los datos no se estaban utilizando en todo su potencial. Y un revelador 95 % dijo que definitivamente había margen de mejora en la forma en que los empleados podían utilizar los datos de la empresa para alcanzar los objetivos y los KPI (indicadores clave de rendimiento).

Los KPI basados ​​en datos pueden ofrecer resultados sorprendentes. Cuarenta y ocho por ciento de los encuestados de Unsupervised dijeron que un mejor análisis de datos aumentaría las ganancias. Otro 47% dijo que aumentaría las ventas, mientras que el 40% dijo que impactaría directamente en los ingresos. En el back-end, el 51% de los altos ejecutivos dijo que mejores datos ayudarían en la estrategia general. Los mandos intermedios dijeron que podían mejorar las compras (54 %), la previsión (49 %) y la dotación de personal (47 %) de la misma manera.

Atraer y retener clientes fue otra área que los encuestados sintieron que mejoraría con un mejor procesamiento de datos, aunque solo el 25% de los encuestados creía que vería una mejora aquí; El 19% pensó que ayudaría con las redes sociales y la interacción con la comunidad de clientes.

Encuesta no supervisada de los beneficios del análisis de datos

Poner los brazos alrededor del problema

Pero es fácil predicar un mejor análisis de datos y otro dolor de cabeza para hacerlo realmente. Según la encuesta, el 65 % de los encuestados se desanimó por lo que consideraba que serían requisitos de recursos elevados para poner en marcha un proyecto de este tipo, mientras que otro 52 % simplemente se sintió abrumado e inseguro sobre cómo o por dónde empezar. Afortunadamente, hay un proceso para eso y ya tienes las herramientas. Solo agregue grasa de codo y estos tres pasos.

1. No pregunte qué pueden hacer sus datos por usted; pregúntese qué necesitar que hacer Bien, eso no es tan conciso como la cita de JFK, pero el principio es sólido y se llama inteligencia de decisiones. Ese es solo un término para dar la vuelta a la práctica estándar de inteligencia comercial (BI) preguntando qué quiere de sus datos. La mayoría de las organizaciones centradas en BI van por el otro camino, que es averiguar qué datos tienen y luego tomar decisiones basadas en eso. Pero ese enfoque limita automáticamente sus conocimientos y, por lo tanto, la calidad de su decisión, a lo que esté al acecho en sus bases de datos. Así que no empieces por ahí, empieza por donde quieres ir.

“Cuando comienza una estrategia de datos para su negocio, una de las primeras cosas que debe hacer es aclarar cuál es su estrategia comercial”, dice Brent Dykes, autor de Efective Data Storytelling. “Eso significa hacer que su equipo ejecutivo esté de acuerdo en cuáles son sus objetivos comerciales clave».

2. Obtenga algo de cerebro en el proyecto. Puede comenzar esas sesiones de lluvia de ideas con el equipo de alta gerencia que ya tiene. Pero una vez que la discusión inicial ha seguido un curso satisfactorio, es hora de dedicar algunos recursos en forma de experiencia. Hacer que sus datos le cuenten la historia que necesita para tomar decisiones inteligentes suena sencillo, pero se necesita un puente técnico definitivo entre sus objetivos y los datos reales.

No puede obtener eso de los ejecutivos de finanzas generales, marketing o ventas. En pocas palabras: necesita a alguien que haya trabajado en algún aspecto del análisis de datos. Y si bien esa persona puede ser un consultor, probablemente sea mejor que contrate a un empleado permanente para el trabajo, porque el análisis es una maratón, no una carrera corta.

Dykes también tiene un consejo aquí: «Un par de primeras contrataciones clave serán un gerente de análisis que puede comenzar a liderar su práctica de datos desde una perspectiva estratégica y táctica, así como un ingeniero de datos que puede comenzar a buscar, preparar y agregar sus datos. ”

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Es más fácil decirlo que hacerlo, considerando los desafíos de contratación y la escasez de habilidades que enfrentan la mayoría de las empresas en este momento. En cambio, podría hacer crecer a un empleado actual. Alguien en su organización es técnico y tiene aptitud para el análisis. Encuentre a esa persona y conviértala en un trato a largo plazo: pagará la educación siempre que acepte un período de servicio de posgrado en lugar de irse corriendo a otro empleador en el momento en que tenga su nuevo certificado.

Debe usar comp, bennies y título de nivel superior como incentivos aquí. Y no, tampoco es necesario que los someta a un título en ciencias informáticas de cuatro años. La inteligencia artificial, el análisis y la ciencia de datos son disciplinas de alta demanda que se pueden abordar de manera efectiva con una serie de cursos y certificaciones en línea específicos, incluso diseñados por ellos mismos. Su administrador de datos en ciernes ya debería conocer su negocio y su estrategia. Solo está buscando enseñarles cómo hacer coincidir los datos con esos problemas. Si está impaciente por comenzar su proyecto de administración de datos, mientras tanto, vaya con un consultor mientras se capacita a su empleado interno.

3. Trabajar hacia una única fuente de verdad, no un montón de silos. Esta es probablemente la parte más difícil de su proyecto de gestión de datos, y una vez que su equipo ejecutivo ha descubierto lo que quiere, es completamente técnico. Un buen ejemplo es una organización que movió sus herramientas de software a un modelo SaaS implementado en la nube, porque es más fácil de administrar cuando la mayoría de los empleados se han transformado en trabajadores híbridos.

Pero si bien es más fácil de administrar, este enfoque también significa que cada proveedor de servicios recopila datos de la plataforma a su manera y en sus propios repositorios de back-end. Eso les permite crear bonitos tableros en sus propias interfaces, pero esos tableros estarán limitados a sus datos de servicio, que no es lo que necesita.

La historia de datos que su equipo ejecutivo decidió que quiere en el paso uno seguramente necesitará datos sin procesar de múltiples fuentes, pero también necesitará los datos analizados en conjunto, no por sí solos. Eso significa crear un repositorio de fuente única de la verdad (SSOT) propio para que sus expertos en datos puedan generar conocimientos sobre todo en lugar de fragmentos. Definitivamente es una tarea factible, especialmente en la industria de SaaS impulsada por estándares, pero se necesitará experiencia en ciencia de datos y tiempo para hacerlo correctamente. Menos mal que no hay tiempo como el presente.

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