12 formas de conectar el análisis de datos a los resultados comerciales

Hoy en día, el análisis de datos es una de las tendencias más emocionantes en todas las industrias y ha demostrado su eficacia, más allá del alcance tradicional, para impulsar las ganancias de una empresa. Varios cursos de análisis de datos en línea le ofrecen el lujo de aprender a su propio ritmo sin comprometer la calidad de la educación. A pesar de que las empresas se basan cada vez más en los datos, existen varias lagunas que impiden que las organizaciones aprovechen al máximo el análisis de datos.

A continuación, enumeramos 12 formas en que las empresas pueden utilizar el análisis de datos para generar resultados comerciales lucrativos:

1. Ver el fracaso bajo una nueva luz

Las personas, y por extensión las empresas, ven el fracaso como un impedimento para el éxito. Sin embargo, esa mentalidad está cambiando lentamente para incorporar la noción saludable de que 'el fracaso es un trampolín hacia el éxito', ya que son nuestros fracasos los que nos dicen qué falta, qué áreas del plan organizacional necesitan mejorar y cómo evitar hacer lo mismo. errores de nuevo.
De hecho, podemos aprender mucho del fracaso, y los datos nos dicen mejor que nada lo que funciona y lo que no , instigando ese aprendizaje.

2. Piense fuera del enfoque tradicional

La ciencia de datos se percibe como un campo donde la innovación y la ciencia estadística impulsan el mejor resultado para una empresa.
Sin embargo, los analistas/científicos suelen estar estancados en la mentalidad de solo medir el rendimiento de una empresa en lugar de encontrar formas científicas de optimizar ese rendimiento. Por lo tanto, las empresas que deseen ascender en la escala corporativa deben tener un enfoque más centrado en los datos que pueda exhibir una influencia integral en las acciones comerciales.
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3. Integre mano de obra con herramientas inteligentes

La escasez de profesionales de datos calificados en el mercado se puede atribuir a la falta de cursos de análisis de datos competitivos.
Pero esto también ha dado lugar al desarrollo y uso de herramientas de autoservicio (para reemplazar la mano de obra en la medida de lo posible), que reducen la necesidad de esfuerzos que consumen tiempo por parte de los profesionales y el seguimiento por parte de los supervisores.
Dado que las tareas mundanas son manejadas por servicios automatizados, los científicos de datos capacitados pueden usar sus conjuntos de habilidades para resolver desafíos comerciales reales.

4. Enfoque único para la resolución de problemas.

Anthony Scriffignano, científico jefe de datos de Dun & Bradstreet, siente que,

“Cualquier conversación que comience con herramientas es una conversación equivocada. Deberías empezar con un problema de negocios”.

El análisis de datos se centra en este enfoque poco convencional para la resolución de problemas y ha demostrado ser muy eficaz.

5. Involucrar la estrategia de datos con los planes de negocios

Los datos por sí solos no son informativos si no podemos aplicarlos a la situación comercial actual.
La ciencia de datos, combinada con el contexto de las operaciones comerciales, puede ayudar a los científicos a aprovechar la información disponible para impulsar mejores resultados comerciales. Así, los científicos pueden presentar a los C-levels (alta dirección) una resolución que alinee el análisis con los objetivos empresariales.
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6. Designar un lugar específico para el equipo de datos

Dado que el equipo de datos es un concepto nuevo, se debate mucho dónde ubicarlo en el sistema u organización.
Algunas organizaciones prefieren colocarlo en el departamento de TI o tener una nueva organización de servicios como Recursos Humanos. Pero podría decirse que la mejor solución es tener el equipo de datos como un híbrido, que se conecta y se comunica de manera efectiva con otros departamentos.
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7. Integrarse en la mentalidad organizacional

Por lo general, en una organización, la ciencia de datos no impregna las conversaciones cotidianas de la oficina.
El análisis de datos debe formar parte del enfoque de resolución de problemas de todos los equipos , ya que puede abrir caminos interesantes que pueden mejorar enormemente el rendimiento comercial.

8. Adaptarse a los nuevos tiempos

El funcionamiento de una organización se ha vuelto más virtual y, por lo tanto, para sostener y hacer crecer un negocio, las empresas necesitan integrar cambios en tiempo real para mantenerse relevantes en el mercado. Las empresas están utilizando las enormes ventajas que ofrece el análisis de datos para mejorar su estilo de trabajo y están cosechando sus beneficios.
Desde campañas políticas (piense en Hillary Clinton vs Donald Trump) hasta nuevas empresas tecnológicas en expansión e incluso multinacionales establecidas en todos los sectores están empleando múltiples herramientas, técnicas y conocimientos de análisis de datos para escalar y tener éxito.

9. Adopte la nueva tecnología

Muchas organizaciones han adoptado BI (Business Intelligence) y herramientas analíticas con la esperanza de integrarlas en las herramientas que utilizan sus empleados de forma regular. Pero imponer el uso de datos o análisis no funcionará.
La gerencia debe enfatizar sus beneficios y asegurar su adopción orgánica.

10. Emplear vistas contrastantes

Cualquier problema, visto desde una sola perspectiva, solo puede proporcionar una solución limitada. Por lo tanto, la carga de datos que se somete a las observaciones de primer, segundo y tercer orden revela patrones que pueden haber pasado desapercibidos la primera vez.
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11. Adopte un enfoque orientado a los detalles

Con el tiempo, los clientes se han vuelto más orientados a los detalles y quieren reducir las razones de un aumento en las ventas y no solo quieren ver el panorama general. El análisis de datos ofrece un análisis predictivo con un desglose de los patrones de compra del cliente.
Tomemos, por ejemplo, Netflix y Amazon y cómo usan los datos para predecir el comportamiento de compra:

12. Empezar desde cero

Conozca bien sus defectos y lo que no funciona, ya que puede sentar las bases para su próximo intento. Comience siempre con un problema comercial, resuelva los detalles, solucione el problema y mida su tasa de éxito.
Tiene muchas posibilidades ya que este es un proceso de prueba y error.
Si los gerentes y los grandes equipos utilizan el potencial del análisis de datos para mejorar los resultados comerciales, nada impedirá que las empresas logren lo imposible.