Las empresas que desean mantenerse competitivas en el mercado actual deben aprovechar al máximo toda la información que posean sobre sus clientes para diseñar estrategias comerciales más efectivas y optimizar sus procesos internos. Las técnicas de data analytics les ayudarán a cumplir este objetivo. Si aún no las has aplicado en tu negocio, es importante que empieces por entender en qué consisten y cómo funcionan.

¿Qué son las data analytics?

Son técnicas de recopilación y análisis de información sobre el cliente para identificar sus intereses personales, hábitos de compra y patrones de comportamiento. Estos datos permiten a la empresa tomar mejores decisiones estratégicas que se pueden traducir en reducir costos y aumentar la rentabilidad.

Este proceso implica el uso de todo tipo de técnicas de analítica, desde las más básicas como la descriptiva y la diagnóstica, hasta las más avanzadas como la predictiva, la prescriptiva y la ciencia de datos. Entre los principales beneficios que ofrecen a los negocios, podemos mencionar:

• La anticipación de las nuevas necesidades que puedan surgir en sus clientes.

• La optimización de la experiencia brindada al cliente.

• El ajuste de productos y servicios para responder mejor a las exigencias del mercado.

• La identificación de áreas de negocio que deben mejorarse con urgencia.

• La mitigación de fraude y riesgo en las operaciones del negocio.

¿Qué tipos de técnicas existen?

Existen muchas técnicas de analítica que podemos usar para las data analytics, pero cuatro son las más importantes.

• Análisis descriptivo. Se describe lo sucedido en un periodo concreto de tiempo. Incluye datos como el aumento o la disminución del número de impresiones y visualizaciones, y variaciones en el volumen mensual de ventas.

• Análisis diagnóstico. El objetivo es explicar por qué ocurren determinadas situaciones o problemas en el negocio, es decir, generar un diagnóstico. Implica analizar con mayor profundidad factores internos y externos al negocio, y plantear diversas hipótesis al respecto.

• Análisis predictivo. Se busca proyectar los eventos que podrían ocurrir en un futuro próximo. Para ello, es necesario preguntarse cuánto variaron las ventas durante el último cambio súbito en el mercado y elegir modelos de predicción que muestren cambios importantes en el entorno.

• Análisis prescriptivo. Consiste en buscar una solución entre un abanico de variantes para aumentar la eficiencia operativa y optimizar los recursos. Emplea diversas técnicas de simulación y optimización para definir el camino más conveniente a seguir.

Retos para aplicar las data analytics con éxito

El Perú se ubica en una región cuya competitividad digital aún está en desarrollo. Esta situación se evidencia en el escaso uso de la analítica de negocios por las empresas nacionales y el déficit de expertos en análisis de datos. Asimismo, las compañías todavía son reticentes en contratar profesionales para asumir posiciones asociadas con las data analytics.

Otro desafío regional importante es el cambio de comportamientos y actitudes organizacionales para construir una cultura basada en datos que facilite la implementación de esta y otras tecnologías. En resumen, si bien la adopción de las data analytics va en aumento, los aspectos organizacionales frenan su adecuada implementación.

En ese sentido, si una empresa quiere diseñar una estrategia de marketing basada en data analytics, la alta gerencia primero debe tener claro en qué consisten estas herramientas, qué propósito tienen y cómo beneficiarán al usarlas. Asimismo, deben asegurarse de capacitar a su personal en el manejo del software correspondiente.

El uso correcto de las técnicas de data analytics permite a las empresas identificar tendencias o mediciones que, de otra forma, pasarían inadvertidas entre la enorme cantidad de información con la que trabajan a diario.

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Fuentes bibliográficas

• Cognizant. (s. f.). Análisis de datos.
• Kurios. (2022). ¿Marketing y data analytics?