Estás leyendo la publicación: Cómo utilizar el análisis de datos para generar mejores conocimientos empresariales
No es ningún secreto que el análisis de datos puede ser valioso para empresas de todas las formas y tamaños. Ayuda a los especialistas en marketing a trazar recorridos de clientes fluidos y adaptar el contenido para que coincida con la intención.
Sin embargo, desde la predicción de compras futuras hasta la rotación de clientes, más de 4 de cada 5 ejecutivos de marketing reportan dificultades para tomar decisiones basadas en datos a pesar del acceso a los datos del consumidor según Venture Beat.
El desafío es obtener acceso a tecnologías capaces de analizar una gran cantidad de datos en poco tiempo. Si bien muchas empresas pueden registrar grandes cantidades de datos, no pueden procesar y analizar esa información de manera efectiva.
Entonces, ¿qué pueden hacer las organizaciones para usar el análisis de datos para lograr mejores conocimientos que lo ayuden a conocer mejor a sus clientes e impulsar las ventas?
¿Qué puede lograr el Big Data?
La clave para usar big data es comprender lo que puede ayudar a su negocio a lograr. Si bien los grandes datos se asocian con frecuencia con el marketing y el comercio electrónico, es un error creer que los datos están restringidos solo a esos sectores.
Las empresas de todas las industrias pueden beneficiarse de los datos con un análisis adecuado que permite a una empresa destacarse de la competencia. Tales prácticas también pueden detectar posibles errores antes de que ocurran o prevenir el fraude, particularmente en los sectores farmacéutico o financiero.
Para las empresas de comercio electrónico, como Amazon, la estrategia es utilizar los datos en su beneficio. Al evaluar el comportamiento de navegación de sus usuarios, estas empresas comprenden mejor las necesidades y hábitos de sus compradores.
Esta información ayuda a las empresas a maximizar sus ganancias. También permite a la empresa promocionar productos en línea que es más probable que los usuarios específicos ordenen y compren.
¿Qué necesita saber sobre los datos?
Antes de que una empresa comience a recopilar grandes cantidades de datos, es importante formular un plan y una meta a largo plazo. Almacenar datos puede ser costoso y analizar la información aún más.
Por lo tanto, es importante identificar los objetivos de su empresa para los datos con anticipación (utilice este conjunto de herramientas de objetivos y KPI para ayudarlo a hacerlo). Haz preguntas como
- ¿Qué fuentes de datos tiene actualmente y cómo está usando los datos actualmente?
- ¿Qué datos tienes y a los que quieres acceder?
- ¿Qué desea obtener de sus datos? Por ejemplo, ¿quiere obtener más información sobre sus clientes o está tomando medidas de precaución para evitar el fraude?
- ¿Tiene objetivos comerciales definidos y coinciden con su estrategia de big data?
Una vez que haya establecido el propósito de sus datos, debe crear una hoja de ruta que muestre las brechas en su negocio y sus necesidades tecnológicas. Estos seis pasos deberían ayudarlo a usar los datos para impulsar las necesidades de su negocio.
1. Recopilación de datos
Averigüe cómo su empresa pretende recopilar datos de los consumidores. Las posibilidades son casi infinitas.
Hay varios canales para la recopilación de datos que incluyen:
- Redes sociales como Facebook y Twitter
- Datos del motor de búsqueda, por ejemplo, Google Analytics
- Encuestas
- Seguimiento de transacciones (por ejemplo, compras anteriores)
- Formularios de generación de leads
- Registros o pruebas gratuitas
- Seguimiento en línea o sitio web
- Viaje del cliente u observación del usuario
Tenga en cuenta que existen diferentes tipos de datos, desde propios (datos consensuados, como una dirección de correo electrónico) hasta datos de terceros (Google eliminará las cookies de sitios web externos en 2024).
2. Evaluar la relevancia y precisión de los datos
A continuación, debe determinar el verdadero valor de sus datos. ¿Cómo se recopiló la información? La información que se ha compilado al azar puede ser inexacta, llena de fallas y sin valor.
‘El estado de las ventas B2B 2022’ descubrió que dos tercios de los clientes potenciales de ventas no se cierran debido a la mala calidad de los datos, mientras que hasta el 25 por ciento de los registros de clientes y prospectos de las empresas contienen errores de datos críticos que afectan directamente las ventas.
Por lo tanto, debe analizar la precisión de su información antes de gastar tiempo y dinero para analizar los datos en primer lugar. Esto lo ayudará a determinar si los datos contendrán información valiosa. Si no es así, recopile los datos con mayor precisión antes de seguir adelante.
3. Obtenga mejores perspectivas
La mayoría de las empresas modernas ya almacenan una cantidad suficiente de datos con regularidad. Para obtener mejores conocimientos, primero se deben abordar algunas preguntas:
- ¿Cuánto sabe sobre los datos y los procesos de recopilación de datos de su empresa?
- ¿Con qué frecuencia se actualiza la información y dónde se almacena?
- ¿Se analiza periódicamente la información?
- ¿Hay algún problema de seguridad o confidencialidad con respecto a la información almacenada?
Obtener respuestas a estas preguntas le dará una ventaja y garantizará que comprenda mejor las prácticas actuales de su empresa, incluido el cumplimiento de las leyes locales e internacionales, como el RGPD. Además, asegúrese de consultar con el equipo o la persona responsable de analizar los datos de su empresa.
4. Capacidades internas
Lo crea o no, almacenar y analizar big data puede ser un proceso enorme y costoso. Se necesita una gran habilidad y experiencia para examinar de forma eficaz la información y utilizar el software asociado.
Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., se prevé que la demanda de analistas de investigación operativa crezca un 23 % entre 2021 y 2031, mucho más rápido que el promedio de todas las ocupaciones. Esto significa que la competencia por estas habilidades es alta.
Al mismo tiempo, muchas empresas no pueden mantener y administrar su talento interno. Si bien puede parecer una buena idea dedicar recursos únicamente a los programas de análisis de datos, en última instancia, esto podría resultar un error costoso.
Para aprovechar al máximo sus datos, es importante correlacionar el análisis de datos y las tecnologías de TI. ¡Evita compartimentar! En cambio, intente expandir sus recursos en ambos sectores. Las inversiones en infraestructura de TI deben coincidir con las tecnologías de análisis de datos y viceversa.
Este gráfico de Gartner muestra las principales áreas de innovación tecnológica para las empresas que invierten en datos y análisis. La tecnología en la nube representa casi la mitad de la inversión, seguida de la IA y el software.
5. Visualización de datos
Una vez que haya aprendido a recopilar datos precisos, es el momento de extraer conclusiones de la información. La visualización de datos es un aspecto clave de este proceso, ya que le brinda la capacidad de representar la información de una manera más comprensible.
Con toda probabilidad, su equipo tendrá algunas personas que se sienten incómodas con los números. Para asegurarse de que sus datos se utilicen de manera eficiente, debe mostrar la información visualmente.
El uso de determinadas herramientas como Google Charts o Datawrapper permite transformar los datos en gráficos y tablas. Los gráficos son fácilmente comprensibles y ayudarán a garantizar que su equipo esté involucrado y comprometido.
6. Convierta la información en acciones
Tener acceso a big data y poder analizarlo no es útil a menos que pueda traducirlo en acciones exitosas.
Obtener las herramientas necesarias para analizar datos es simplemente un paso en la dirección correcta. Ya sea que el objetivo final sea aumentar la seguridad o impulsar las ganancias, debe descubrir cómo transformar el conocimiento para generar conocimientos comerciales.
El director ejecutivo y el equipo ejecutivo senior deben estar dispuestos a utilizar estos análisis comerciales para actividades de marketing. . Los conocimientos del cliente deben incorporarse en cada paso de la toma de decisiones en todos los niveles. Ya sea que esté estableciendo una nueva estrategia publicitaria o creando una estrategia en otro lugar. Aprenda a aprovechar esta información para mejorar y hacer crecer su negocio.
Estudios de casos: Netflix y Walmart
netflix
Probablemente haya oído hablar de Netflix, su éxito imparable ya que el servicio de transmisión de referencia ve que tiene 223 millones de suscriptores pagos informados por Statista.
Una de las razones es cómo Netflix usa big data. Al comprender las necesidades de los clientes, la compañía tiene una de las tasas de abandono más bajas para los servicios de suscripción en comparación con otros como Hulu con solo 2.4 por ciento.
Netflix usa big data para analizar el comportamiento del usuario y luego lo adapta con contenido personalizado. Por ejemplo, recopilan datos como el tiempo durante el cual sus suscriptores ven el programa, si fue un atracón o les tomó un tiempo terminarlo.
En 2019, Netflix invirtió en tecnología de inteligencia artificial para automatizar avances de películas y televisión. Esta tecnología podría ayudar a la empresa a reducir el costo de crear tráilers y agregar personalización para sus suscriptores.
walmart
Otro ejemplo es el mega-minorista Walmart. Con más de 245 millones de clientes en todo el mundo en casi 20 000 tiendas, Walmart recopila 2,45 terabytes de datos no estructurados de un millón de clientes cada hora según ProjectPro.
Utiliza estos datos en una variedad de formas para mejorar el servicio al cliente, adquirir y retener clientes y generar ingresos. En su estrategia de PPC, Walmart analiza 100 millones de palabras clave todos los días para optimizar las ofertas. También realiza un seguimiento de cada acción, como la actividad en las redes sociales, las compras en la tienda y en línea, y los eventos locales para aprovechar.
El siguiente gráfico de Harvard muestra ejemplos de cómo la supertienda utiliza los datos para centrarse en el cliente, pero también se enfoca en mejorar las operaciones y los procesos.
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