EL PODER OCULTO DE LA INFORMACIÓN
BY: Viviana Alonso
Source: WOBI Content Team: http://www.wobi.com/es/articles/el-poder-oculto-de-la-informaci%C3%B3n
Los datos hablan. No sólo de lo que sucedió en el pasado, sino también de lo que podría ocurrir. Las empresas que saben aprovechar el valor de la información utilizan análisis matemático y estadístico para diseñar modelos explicativos y predictivos, a fin de mejorar el de-sempeño organizacional, pronosticar el futuro y crear ventaja competitiva. El especialista en competencia analítica Tom Davenport, quien comprobó recientemente la incidencia del uso de herramientas analíticas de software en el mejoramiento de los procesos de toma de decisiones, explica en la entrevista cómo funcionan estos enfoques y qué provecho pueden sacar las diferentes áreas de negocios de su aplicación. También presenta ejemplos ilustrativos de su uso, identifica a los mejores competidores analíticos del mundo y especula acerca del lugar que queda para las decisiones basadas en la intuición.
Las empresas analíticas usan los datos para pronosticar el futuro, optimizar la estrategia, mejorar el desempeño y crear ventaja competitiva. El especialista Tom Davenport habla de La interpretación de los hechos.
Mirar hacia atrás puede ser una forma de anticiparse a lo que está por venir. Un examen minucioso de los datos del pasado no sólo permite a las organizaciones entender por qué sucedieron las cosas, sino también calcular lo que podría pasar en el futuro. “Las decisiones más efectivas provienen del análisis”, dice el experto en competencia analítica Thomas Davenport.
Hace más de un lustro que Davenport se dedica exclusivamente a investigar cómo las compañías emplean el análisis matemático y estadístico, y los modelos explicativos y predictivos para mejorar el desempeño organizacional, desde el área de marketing y ventas hasta el desarrollo de productos, la política de precios, la gestión del talento y la administración de la cadena de abastecimiento. “Antes, las tareas analíticas eran responsabilidad del departamento de tecnología. Pero, en los últimos tiempos, ha pasado a ser una cuestión del directorio”, explica Davenport.
La integración de sistemas corporativos dispares como los transaccionales, de relaciones con el cliente, de punto de venta, comercio electrónico y hasta las plataformas de medios sociales está proporcionando a los ejecutivos una enorme y valiosa cantidad de información. Como consecuencia, los líderes se encuentran en mejores condiciones que nunca para saber lo que pasa (y podría pasar) en su negocio y, por supuesto, para tomar las decisiones correctas.
«Actualmente, las empresas manejan mucha infromación, pero los competidores analíticos cuentan con datos únicos, que nadie tiene y los usan de maneras originales.»
En un estudio reciente realizado por Davenport entre 57 compañías que mejoraron la toma de decisiones —publicado en Sloan Management Review—, el 85 por ciento de las participantes demostraron haber alcanzado el objetivo empleando herramientas analíticas de software; en promedio, cinco aplicaciones diferentes por cada decisión. Estas empresas, además, mantenían equipos de analistas que trascendían el trabajo técnico del área y eran responsables de construir el marco para la toma de decisiones, y de ayudar en la comunicación con los grupos de interés. “Pero esto es una excepción”, aclara Davenport. En la mayoría de las organizaciones, dice, los líderes siguen considerando la toma de decisiones como un espacio privado, donde la experiencia tiene más peso que el análisis. “Todo ejecutivo debería contrastar su intuición con la calculadora”, agrega.
¿En qué se diferencia la competencia analítica de la inteligencia de negocios?
Hay dos grandes actividades que se realizan bajo el paraguas “inteligencia de negocios”. Primero, la elaboración de informes. Esto implica mirar atrás, clasificar los datos pero sin darles sentido, sin buscar explicaciones de lo que pasó y sin usarlos para predecir el futuro. Y segundo —la que nos importa—, el análisis de los datos, que es estadística y matemáticamente más sofisticado y está compuesto por tres elementos: predicción, prescripción y optimización. El análisis de los hechos pasados habla sobre lo que pasará en el futuro (predicción) y sugiere lo que se debería hacer sobre la base de esos hallazgos (prescripción y optimización). Los competidores analíticos usan estas herramientas para identificar a sus clientes más rentables, ofrecerles los mejores productos al mejor precio, acelerar la innovación, optimizar la cadena de abastecimiento y mejorar el desempeño general del negocio.
¿Podría explayarse sobre los conceptos de predicción, prescripción y optimización?
No es algo complejo. Consideremos el ejemplo de la cadena de almacenes inglesa Tesco. La firma usa los datos sobre las compras de sus clientes para predecir a qué cupones de descuento es más factible que responda cada uno. Tesco tiene 12 millones de clientes sólo en Gran Bretaña y 12 millones de combinaciones diferentes de cupones. Cada persona recibe seis por trimestre: tres relacionados con productos que ya adquirió, y tres con productos que podrían interesarle según una estimación basada en las compras de otros clientes con perfiles similares. La tasa de uso de los cupones es del 40 por ciento. Este análisis predictivo es muy común, sobre todo entre minoristas online como eBay y Amazon.
La prescripción le dice a la empresa lo que debe hacer. Una vez realizadas las predicciones sobre lo que podría ocurrir en el futuro, es posible pensar en cuál sería la mejor respuesta dados determinados recursos y variables. Imagine que quiere probar un nuevo formato de tienda para su negocio. Se instala en un área determinada de la ciudad y enseguida suben las ventas. Usted lo atribuye a la nueva tienda, pero resulta que si contara con todos los datos descubriría que la verdadera causa del éxito es la zona que se ha puesto de moda entre un sector de la población con alto poder adquisitivo. Entonces, si quiere obtener datos confiables para su análisis debería instalar dos tiendas: una en su versión tradicional y otra con el nuevo formato.
La optimización también es una forma de prescripción, y consiste en identificar el valor óptimo de una variable determinada. La más común es el precio. Los hoteles y las tiendas minoristas suelen recurrir a las herramientas analíticas para saber cuál es el valor con el que pueden obtener el máximo nivel de beneficio de un servicio o producto específico. Históricamente, las aerolíneas han usado estas aplicaciones para detectar el precio con el que tenían más probabilidades de llenar un avión.
¿Qué áreas del negocio pueden sacar más provecho de las herramientas analíticas?
Diría que casi todas. Sin duda, el área de marketing ha sido la que más las ha usado. Actualmente, las compañías quieren unificar las iniciativas de ese departamento para los diferentes canales (televisión, medios gráficos, medios sociales) como una forma de concentrar la información de sus clientes. Algo difícil si se tiene en cuenta que muchas empresas ni siquiera saben si tienen las direcciones de correo electrónico correctas. Creo que el estado del arte del análisis en marketing puede resumirse de la siguiente manera: construir relaciones con el cliente que fluyan a través de múltiples canales y dejar de desarrollar diferentes acercamientos según el canal usado.
