5 maneras de crear una estrategia basada en datos y aprovechar el analisis empresarial
Una base de datos colectiva permite a las empresas determinar como pueden mejorar sus operaciones y crecimiento a traves de un conocimiento completo de su rendimiento general. Mediante el uso de datos como informacion de negocios e informacion en tiempo real, las organizaciones pueden desarrollar una estrategia basada en datos que esboza un plan de accion para mejorar las operaciones de administracion o de administracion.
Esta toma de decisiones basada en datos ofrece a las empresas una ventaja competitiva, ya que equipa a la administracion con conocimientos detallados, como datos de clientes, lo que les permite personalizar las experiencias y cumplir los objetivos a corto y largo plazo.
Que es una estrategia basada en datos?
Las estrategias basadas en datos ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones empresariales mediante la interpretacion de big data y analisis. Una estrategia empresarial puede tratar de mejorar las etapas de la cadena de suministro, como la eficiencia de produccion y cumplimiento de pedidos, o mejorar la satisfaccion del cliente mediante la innovacion de experiencias personalizadas. Independientemente del enfoque, tomar decisiones basadas en datos garantiza que la administracion comprenda por que se estan implementando cambios y como mejorara la funcion.
Para formular una estrategia eficaz basada en datos, las empresas deben considerar cuatro consejos principales-
- una estrategia impactante debe basarse en objetivos empresariales y no en iniciativas tecnologicas. Si bien la tecnologia ayuda a generar informes, la gestion debe ser la que desarrolle estrategias y tome decisiones finales.
- Los datos deben ser seguros, precisos y actualizados para garantizar su pertinencia para la operacion especifica en cuestion. Si la informacion es inexacta o anticuada, se generan conocimientos incorrectos, lo que lleva a estrategias ineficaces y decisiones empresariales.
- Las funciones avanzadas de gestion de datos, como una herramienta de analisis predictivo y un sistema de punto de venta (POS), pueden ayudar a proporcionar informacion sobre las operaciones internas mediante la generacion de informes detallados. Muchas herramientas tambien pueden convertir informacion en ayudas visuales como graficos, graficos y tablas, lo que hace que los datos sean mas completos.
- Para que una organizacion pueda basarse en los datos, debe crear un entorno de trabajo propicio. Cada departamento debe recibir capacitacion sobre el reconocimiento de los conocimientos en sus operaciones y la interpretacion de los datos. La creacion de esta cultura apoya el proceso de reflexion de tratar de mejorar aun mas el rendimiento sobre la base de pruebas facticas.
5 maneras de aprovechar los datos con planificacion estrategica
Un estudio realizado por McKinsey & Company encontro que las empresas que utilizan estrategias basadas en datos mejoraron su productividad en un 5% y aumentaron sus beneficios en un 6%. Aunque los beneficios del analisis de datos son evidentes, muchas empresas no estan seguras de como recopilar y utilizar big data.
En terminos generales, hay 5 formas comunes en que una empresa puede aprovechar sus estrategias y analisis de datos.
1. Obtenga informacion de datos internos y externosA
medida que la tecnologia crece y se expande a todos los aspectos de la vida empresarial, se introducen mas canales de datos que esperan ser descubiertos. Para las empresas con software automatizado, los procesos del sistema, como los servicios de control de inventario, contienen una amplia gama de datos sin procesar que se pueden procesar y utilizar para obtener informacion util. La informacion sobre las tasas de rotacion de inventario, los picos de demanda y los precios se puede supervisar para que la administracion pueda encontrar que acciones pueden ayudar a ahorrar capital y tiempo.
Las empresas tambien pueden recopilar datos externos de las redes sociales, resenas en linea e interacciones con los clientes para obtener nuevas perspectivas. Aunque generalmente cualitativa, esta informacion permite a la administracion aprender los habitos, comportamientos y puntos de vista de los consumidores. A partir de estos conocimientos, funciones como el marketing y la experiencia del cliente pueden personalizarse para dirigirse a datos demograficos y consumidores especificos.
2. Descomponer silos de informacion
Antes de las soluciones de integracion y big data, gran parte de los datos empresariales se clasificaron en silos asignados a departamentos especificos. Esta falta de intercambio de informacion limita la comunicacion interna, lo que dificulta que las organizaciones supervisen las metricas de cada fuente de datos.
Afortunadamente, la integracion avanzada y las plataformas analiticas descomponen estos silos, mejorando el intercambio de informacion y la comunicacion en toda una empresa. Como resultado, los departamentos pueden combinar sus conocimientos para crear una estrategia basada en datos. Por ejemplo, los equipos de gestion de inventario y ventas pueden colaborar con los datos para analizar las temporadas pico, las tasas de rotacion y los niveles de stock para determinar como reducir los gastos y mejorar los beneficios.
3. Optimizar el embudode
ventas Un embudo de ventas es el proceso que una persona completa para convertirse en cliente de una empresa. Dentro de este proceso, las empresas pueden descubrir metricas relacionadas con el trafico, los clientes potenciales y las ventas, lo que permite a la administracion determinar como aumentar la lealtad de los clientes, las ventas y los beneficios.
Mediante el uso de la tecnologia de aprendizaje automatico, los datos del embudo de ventas tambien se pueden introducir en un sistema de prevision para proyectar futuras devoluciones de clientes, ventas e ingresos. La recopilacion de esta informacion permite a las empresas determinar en que operacion invertir su tiempo y capital para promover la rentabilidad.
4.
Previse y Mejore los Resultados del Negocio Otro objetivo principal de la recopilacion de datos es obtener informacion sobre los resultados futuros utilizando modelos predictivos como el software de prediccion. Por ejemplo, las soluciones de prevision de demanda toman cantidades en tiempo real de los sistemas de inventario y punto de venta (POS) para monitorear el comportamiento del cliente y predecir la demanda futura de articulos. Al convertir estos datos sin procesar en informacion, los equipos de gestion pueden prepararse para picos y perdidas de demanda optimizando los niveles de stock y creando estrategias de marketing especificas.
Amazon utiliza datos analiticos predictivos para presentar los articulos recomendados a los clientes en funcion de sus historiales de compras y del comportamiento de los consumidores que compraron productos similares. Esto aumenta la probabilidad de compras adicionales, promoviendo la experiencia del cliente y los ingresos.
5. Transformar la empresa
Segun Gestion del rendimiento- poner la investigacion en accion, casi el 86% de los empleados no entienden la estrategia de su empresa. A medida que el big data evoluciona continuamente, puede resultar dificil mantenerse al dia y adaptarse a la estrategia de la empresa. Sin embargo, es esencial que los empleados esten alineados con la mision de la empresa.
Una empresa basada en datos debe crear una cultura basada en datos que promueva el uso de informes, analisis y diversas formas de informacion para mejorar la toma de decisiones. La implementacion de sistemas integrados permite a todos los departamentos trabajar al unisono a traves de una comunicacion optimizada y el intercambio de datos de la empresa. Los equipos de gestion de proyectos pueden acceder facilmente a los datos relevantes y desarrollar planes de accion para mejorar la funcionalidad de su operacion.
Convertirse en datos requiere que las empresas recopilen y examinen informes de cada operacion interna para crear un plan eficaz de mejora de procesos. Las empresas tambien deben capacitar adecuadamente a los empleados para que tengan mentalidades basadas en datos que busquen pruebas cuantitativas y cualitativas para tomar mejores decisiones. Al implementar estas practicas, las empresas pueden aprovechar los muchos beneficios que proporciona la ciencia de datos.
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