Vivimos en la era de la información. Sin embargo, en esta era de la información medir el presente y el pasado ya no es diferencial, el actual reto es utilizar los datos a nuestra disposición para transformarlos en conocimiento que guíe nuestra estrategia y las decisiones que tomamos día a día.
Mediante la analítica se obtiene un conocimiento profundo sobre las características y patrones que explican el comportamiento de los clientes y las relaciones complejas de estas variables con los KPI de nuestro negocio. Este conocimiento se puede explotar definiendo acciones tácticas y estratégicas encaminadas a maximizar el valor de los clientes, su satisfacción, rentabilidad y nuestros resultados a partir de la anticipación a sus futuras necesidades, aumentar los niveles de servicio, la rentabilidad, reducción de costes y optimización de procesos y estrategias (entre otros).
Y es que, mires donde mires, la analítica aplica. Tanto la analítica predictiva (que nos proyecta hacia loque puede ocurrir) como la analítica prescriptiva (dirige nuestras acciones hacia lo que queremos que ocurra), son un valor diferenciador para cualquier organización.
Está comprobado, empresas que aplican analítica predictiva obtienen resultados mejores que los de sus iguales que no lo hacen. La analítica predictiva permite a toda organización identificar las tendencias y los patrones de comportamiento, de modo que pueda anticiparse y controlar los acontecimientos para mejorar los resultados de su gestión.
Este dinamismo, unido a los buenos resultados que se ha demostrado que ofrece, y así lo demuestran las empresas líderes en sus sectores como Inditex (https://digit.hbs.org/submission/zara-leverages-data-analytics-to-understand-consumer-tastes/) o UPS (http://www.networkworld.com/article/2850874/big-data-business-intelligence/how-ups-uses-analytics-to-drive-down-costs-and-no-it-doesn-t-call-it-big-data.html); son la combinación ganadora que conseguirá que, de aquí a unos meses, se eleve aún más el porcentaje de organizaciones que se decantan por esta modalidad de analítica avanzada.
Analizando más en detalle y, teniendo en cuenta estudios recientes, podemos observar la aplicación de la analítica en diferentes sectores de actividad:
- Seguros: En el caso del sector asegurador, según un informe de Capgemini, los datos son considerados por el 78% de los directivos como la próxima gran fuerza disruptiva.
Las herramientas de detección tradicionales han sido sustituidas por la analítica avanzada con el objetivo de mejorar la ratio de identificación de fraude y reducir la relación coste de inversión por estafa detectada. La incorporación de capacidades analíticas avanzadas en el ADN de las aseguradoras supone ventajas competitivas, ya que establece una base robusta sobre la que construir estrategias de fidelización, retención y crecimiento. Por tanto, el siguiente reto del sector asegurador es aplicar la analítica para gestionar el conocimiento del cliente, más conocido como Customer Intelligence.
- Financiero: También lo está transitando el sector financiero del país, que, al igual que en el del resto del mundo, vive un momento de transformación definitivo. El panorama del sector se completa con una competencia que avanza a un ritmo frenético. Bajo este contexto competitivo las entidades financieras han tenido que adaptarse a nuevos patrones de consumo, la manera en que se interactúa con los clientes, a nuevos productos, nuevos riesgos y alas normativas regulatorias en la gestión de riesgos. Con todo, confluyen la necesidad y a la vez la oportunidad de realizar los cambios necesarios para que la toma de decisiones sea un proceso más ágil y analítico aprovechando la coyuntura actual para obtener ventajas frente a la competencia.
Precisamente, mediante técnicas analíticas es posible desarrollar las aplicaciones necesarias para responder con agilidad a las nuevas exigencias de cambio: consistencia y rapidez en la toma de decisiones. Procesos como el análisis de tendencias, la gestión de las campañas de marketing, la tarificación de productos y servicios, el análisis de riesgos, o la detección del fraude, se están apoyando en la analítica para ser más eficientes, rentables y ágiles en adaptarse a las condiciones del mercado.
- Retail: El sector retail dispone de un considerable volumen de información de sus hábitos de consumo. Hoy en día es posible sacar el mayor valor posible a estos datos y convertirlos en un conocimiento que permita con sencillez identificar los puntos débiles a mejorar para incrementar la productividad, reducir costes y/o incluso incrementar las ventas.
Por este motivo, las empresas de retail se han subido al carro de la analítica predictiva, lo que les permite anticipar el comportamiento de compra de sus clientes, ajustando mejor la oferta para responder a sus necesidades.
Los consumidores vamos dejando una huella digital que es rastreable tanto en el mundo offline (qué tiendas visitan y cuándo) como en el online (qué productos consultan en la tienda virtual).
La predicción de futuras compras y las campañas de marketing se han basado tradicionalmente en el perfil del comprador y patrón de consumo. Si estas variables se complementan con información sobre tendencias o perfil social de la persona según nuestra experiencia, se mejora sensiblemente la predicción de adquisición de nuevos productos o de abandono de los mismos. Podemos entender cómo afecta el comportamiento de los consumidores y así, ajustar la fuerza de venta para tomar las mejores decisiones que incidan notablemente en el rendimiento de la tienda. Utilizando las previsiones de ventas para dimensionar y configurar al personal en tienda, podremos asignar el personal más adecuado en el momento justo, permitiendo incrementar el volumen de ventas y mejorar los resultados de la tienda.
- Energético: Con la evolución de los sistemas de medición y almacenamiento de información de los consumidores, mediante el uso de técnicas analíticas es posible revelar patrones de consumo energético y pronosticar el comportamiento de los clientes para personalizar la tarifa, mejorar el servicio prestado por las compañías, u ofertar nuevos servicios.
Utilizando la analítica, las compañías pueden interactuar con los consumidores, al introducir tasas eficaces de tiempo de uso, realizar ofertas adaptadas a cada cliente y mejorar y adaptar en tiempo real sus planes operativos a estas nuevas demandas. Las capacidades de la analítica pueden también ayudar a las compañías, a mejorar su proceso de captación y retención de clientes.
En definitiva, la aplicación de técnicas analíticas avanzadas y la capacidad de analizar distintas estrategias pueden ayudarnos a tomar las decisiones correctas que garanticen una distribución más efectiva, alineando los objetivos globales de las organizaciones con los objetivos individuales de la red comercial, lo que mejorará la rentabilidad.
Informes como el de PWC, sobre XIX Encuesta mundial de CEOs así lo avalan. Más de 70 % de los CEOs de todo el mundo ven los datos y la analítica como clave para el futuro de su industria y como una ayuda para mejorar su posicionamiento frente a sus competidores.
En el próximo artículo pondremos foco en otros sectores en los que la analítica también aplica y veremos de nuevo cómo estas técnicas ayudan significativamente en la eficiencia de nuestros procesos de negocio.
Increíble blog, felicidades. Sin lugar a dudas, la opinión de nuestros clientes es extremadamente importante; pues
son los que forman nuestra empresa. Mil gracias por compartir esta información.