Cómo Business Analytics crea valor y ayuda a las organizaciones

Ya sea marketing, operaciones, recursos humanos o finanzas, ninguna función puede escapar a la enorme cantidad de datos disponibles a su disposición. Los ejemplos incluyen datos de usuarios basados ​​en su historial de navegación de búsqueda y datos de seguimiento de ubicación recopilados a través de GPS. Otros ejemplos son los datos biométricos recopilados a través de dispositivos portátiles y los registros de transacciones financieras recopilados a través de aplicaciones de pago.

Luego, hay una gran cantidad de contenido generado en las redes sociales, lo que brinda información crítica sobre el comportamiento del cliente. En general, las empresas están recopilando muchos más datos que antes. Independientemente de su lugar en la jerarquía organizacional, la capacidad de aprovechar el poder de los datos sirve como demostración de las habilidades de toma de decisiones de los ejecutivos. Veamos el alcance de la analítica empresarial y cómo se pueden aplicar para lograr diferentes objetivos empresariales.

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Alcance de Business Analytics

1. Análisis de datos

Una parte clave del análisis empresarial es aprender a analizar datos. Aprender análisis de negocios implica familiarizarse con herramientas y técnicas para eliminar el desorden y encontrar las respuestas que necesita. El conocimiento práctico de las estadísticas es esencial para el análisis de datos. Conceptos como probabilidad, regresión, varianza, tipos de distribución ayudan a dar sentido a los datos e identificar patrones. Además, el conocimiento de herramientas como Python y SQL puede ayudar a los gerentes a obtener información en tiempo real de los datos.

2. Visualización de datos

Aprender a analizar datos no es suficiente. Los gerentes deben poder visualizar su análisis de manera efectiva para convencer a otros sobre sus hallazgos y recomendaciones. El análisis empresarial cubre el conocimiento avanzado de Microsoft Excel y herramientas de visualización de datos como Tableau. El conocimiento profundo del trabajo y la práctica regular de trabajar con estas herramientas pueden dar a los gerentes una ventaja sobre sus pares sin conocimientos de datos.

Aplicaciones de Business Analytics

1. Mejora de la productividad

El análisis empresarial puede ayudar a identificar el alcance de las mejoras de productividad en función de los datos anteriores. Por ejemplo, Microsoft redujo el tiempo de viaje de la reunión en un 46 % al trasladar su equipo 1200 a 4 edificios desde un número anterior de 5 edificios. Su equipo de análisis empresarial analizó los datos en los calendarios de capacitación de los empleados y analizó el tiempo que los miembros del equipo dedican a viajar para asistir a las reuniones. Según su análisis, lograron ahorros anuales estimados por valor de $ 520,000 de tiempo de los empleados.

2. Mejorar la experiencia del cliente

El análisis empresarial puede ayudar a las empresas a comprender las preferencias de los clientes y mejorar su experiencia de servicio. Por ejemplo, Blue Apron, un proveedor global de entrega de kits de comidas, utiliza análisis predictivos para pronosticar la demanda del menú fijo de sus productos. Estos conocimientos les ayudan a reducir los desperdicios y aumentar la velocidad de cumplimiento de los pedidos.

La empresa utiliza datos históricos para la frecuencia de pedidos de usuarios individuales, así como sus preferencias de recetas. También tiene en cuenta la estacionalidad para predecir temporadas bajas y altas de demanda. Con base en esta información, la empresa puede brindar a sus usuarios una experiencia confiable, al mismo tiempo que ahorra costos al reducir los desperdicios.

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3. Entrega de contenido dirigido

Los análisis comerciales ayudan a comprender las preferencias de los clientes y les brindan contenido de acuerdo con sus preferencias. Por ejemplo, los especialistas en marketing digital analizan datos sobre el tiempo dedicado a las páginas, buscan palabras clave, me gusta y comparten en las redes sociales. Usan estos conocimientos para crear contenido que probablemente resuene con su audiencia.

Netflix es otro ejemplo de una marca que aprovecha la analítica a su favor. La empresa tiene una gran cantidad de datos sobre las preferencias de sus más de 180 millones de suscriptores. Utiliza estos datos para hacer recomendaciones a sus suscriptores, en función de su historial de visualización anterior y el historial de otros suscriptores. Más del 80% del contenido transmitido en la plataforma de Netflix está impulsado por su poderoso sistema de recomendaciones.

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4. Impulsar el crecimiento de los Bancos y Servicios Financieros

Los bancos y otros servicios financieros utilizan análisis de negocios para administrar sus riesgos y desventajas. Por ejemplo, los bancos usan datos anteriores de incumplimientos para aprobar nuevos préstamos. El análisis comercial también ayuda a las instituciones financieras a detectar y prevenir transacciones fraudulentas.

Los bancos también pueden mejorar sus ingresos a través de análisis. Según un informe de McKinsey , un banco estadounidense aumentó sus ingresos en un 8 % mediante el uso de análisis para identificar patrones de descuento innecesarios. El mismo informe de McKinsey destaca el caso de un banco asiático que identificó 15.000 microsegmentos dentro de su base de clientes. Con base en estos conocimientos, el banco creó un modelo de compra de productos que triplicó la probabilidad de compra.

5. Mejor gestión de cuentas por cobrar

El uso de análisis predictivos puede ayudar a las empresas a mejorar su ciclo de conversión de efectivo. Las empresas pueden usar datos anteriores de clientes con un historial de pagos retrasados ​​y crear diferentes procesos o recordatorios para dichos clientes. También pueden usar datos para morosos e identificar patrones predeterminados según la región, la demografía del cliente, el tipo de organización u otras variables. Con base en estos datos, pueden reducir la probabilidad de incumplimientos en el futuro.

El uso de análisis a través de paneles también puede ayudar a las empresas a obtener acceso en tiempo real a la situación de sus cuentas por cobrar. A través de análisis inteligentes, pueden profundizar en cuentas y facturas individuales, así como obtener una vista general de las cuentas por cobrar según el servicio/producto, la región u otros atributos del cliente. De esta manera, los equipos de finanzas pueden reducir las deudas incobrables haciendo un seguimiento proactivo de los clientes que probablemente retrasen los pagos.

6. Mejor gestión de recursos humanos

Los análisis ayudan en todos los aspectos de la gestión de recursos humanos, incluida la contratación, la gestión del rendimiento y la retención. Por ejemplo, las empresas pueden usar datos anteriores de contrataciones exitosas (su instituto, antecedentes educativos, etc.) para mejorar las contrataciones futuras. También pueden analizar los datos de la cantidad de días que lleva cerrar puestos específicos y mejorar los tiempos de respuesta de contratación.

Además, las empresas también pueden identificar tendencias de deserción, como motivos de deserción, departamentos con alta deserción, porcentaje de deserción por parte de los gerentes, etc. Pueden usar estos conocimientos para identificar áreas problemáticas y detener la deserción de manera proactiva. La analítica también puede ayudar a los recursos humanos en otros aspectos, como la eficacia de la formación.

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Conclusión

El análisis empresarial se aplica a todos los ámbitos de los negocios. La alfabetización de datos es el camino a seguir para tener éxito en el mundo corporativo. Un conocimiento sólido de análisis de negocios puede transformar a los gerentes comunes en tomadores de decisiones inteligentes y basados ​​en datos.

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