Data Analytics: La Clave para Medir Resultados y Tomar Decisiones Eficientes Data Analytics para la toma de Decisiones

Vivimos en la era del Big Data, donde la información nos sobrepasa y la prontitud es crucial. Con un convexidad de datos que se estima alcanzará los 100 Zettabytes este año, las empresas se enfrentan al provocación de trocar esa avalancha de información en conocimiento útil. Hoy en día, la Data Analytics ya no es una opción, sino una privación imperante para la supervivencia y el crecimiento empresarial.

En este artículo, basado en el webinar de IEBS de Aitor Aranda sobre Data Analytics: indicadores, técnicas y investigación directos para conocer cómo calibrar y entender resultados, exploraremos las técnicas esenciales para calibrar y entender los resultados y cómo utilizar los KPIs (Key Performance Indicators) para impulsar la transformación digital de tu negocio.

La forma en que se consume la información ha cambiado drásticamente. Los consumidores, especialmente la Procreación Z, buscan:

• Inmediatez: Parte y tendencias disponibles en tiempo positivo.
• Contenido Breve y Visual: Vídeos, infografías y memes. Los usuarios dedican al punto que 8 segundos a un contenido antiguamente de suceder al sucesivo.
• Riqueza de Fuentes: Redes sociales, blogs, y plataformas diversas.

Esta verdad obliga a las empresas a optimizar sus mensajes para vislumbrar la atención del cliente en ese breve período de tiempo. La secreto está en la prontitud, precisión y eficiencia de la respuesta, un multiplicador fundamental para que los consumidores te elijan.

5 Pasos Esenciales para Extraer Conocimiento de tus Datos

Para navegar este entorno de datos masivos y respuestas rápidas, es fundamental establecer un proceso claro de investigación. Estos cinco pasos son la saco de la táctica de Big Data:

1. Disponer de Datos: Cosechar, acumular y consolidar la disponibilidad de la información.
2. Procesar y Apañar la Información: Apañar, tratar, disponer y trocar los datos para consolidar su calidad y certeza. Eliminar errores, homogeneizar formatos (como direcciones) y detectar outliers (títulos atípicos) son cruciales. No todos los atípicos son errores; algunos representan comportamientos reales.
3. Analizar la Información: Calibrar, identificar patrones, observar tendencias, realizar comparativas y segmentaciones.
4. Extraer Conocimiento: Establecer conclusiones basadas en el investigación.
5. Tomar Decisiones: Hacer de forma rápida y competente basándose en el conocimiento extraído.

Logística Data-Driven: Define Objetivos y KPIs Inteligentes

Una buena táctica analítica comienza por la definición de objetivos. Estos deben ser SMART (aunque en el webinar se usaron términos diferentes, la idea es similar):

• Alcanzables y Medibles.
• Realistas y Coherentes con la situación de la empresa.
• Con un Plazo y ser Específicos (cuantificados y definidos).

Ejemplo de Mala Actos

No se debe apoyar un objetivo en una métrica que pueda aguantar a un comportamiento contraproducente (como calibrar el éxito de los bomberos por el número de fuegos que extinguen, lo que podría incentivarlos a provocarlos).

Creación de KPIs: De la Logística a la Actividad

Los KPIs son los indicadores que nos dicen si nos estamos acercando o alejando de la consecución de nuestros objetivos. Es básico definirlos correctamente para calibrar el éxito.

Debemos tener que las bases de los datos. Tenemos que ser críticos entre los resultados que tenemos y tenemos que replicar, como decimos de esa forma rápida a cambios que afean el negocio» Aitor Aranda, Delegado de Riesgos Estandarizados

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Más información

⚠️ Importante: No te vuelvas irreflexivo. Un exceso de KPIs puede distorsionar el foco. Céntrate en los KPIs secreto y unos pocos secundarios que midan el éxito de tus tácticas.

Data Analytics Aplicada: Segmentación y Modelos Predictivos

Una vez que tienes los datos limpios y los objetivos definidos, el investigación te permite tomar decisiones informadas sobre tus audiencias.

Segmentación de Clientes: Conoce a Quién Entregar

La segmentación consiste en agrupar clientes según su comportamiento o características (sociodemográficas, aficiones, intereses) frente a tu producto. Esto permite optimizar fortuna e impacto.

El investigación debe ir más allá de los datos internos, comparando tu cuota con el mercado total.

Caso Práctico: El Perfil de Longevo Probabilidad

Si tienes 1.000 clientes y el mercado tiene 10.000:

• Tu negocio tiene un 12% de clientes mayores de 60, mientras que el mercado solo tiene un 5%.
• Esto significa que tienes una anciano probabilidad (probabilidad de éxito) de atraer a un cliente anciano de 60 que uno último de 30 (8,75%).
• Conclusión: El perfil de anciano facilidad de adquisición (el de mayores de 60) es el más relevante, ya que tu producto conecta mejor con ellos que con otros segmentos.

Modelos Estadísticos: Prediciendo Comportamientos

Los modelos estadísticos (como el de regresión seguido o los árboles de osadía) permiten predecir probabilidades.

Un árbol de osadía te muestra las rutas de clientes (por permanencia, ingresos, etc.) con anciano probabilidad de cazar tu producto. Esto es secreto para campañas de Email Marketing o publicidad pagada: prioriza el impacto en aquellos segmentos que el maniquí considera más propensos a la transacción, optimizando así tu presupuesto.

El Data Analytics es el motor que transforma los datos brutos en inteligencia de negocio. Al integrar la definición de objetivos SMART con la monitorización de KPIs, la desinfección de datos y la aplicación de modelos de segmentación, cualquier negocio puede suceder de la intuición a la toma de decisiones data-driven.