Analítica avanzada

Claves para implementar la analítica avanzada en nuestro negocio

Por Juan Manuel Elices, Chief Strategy Officer en Merkle España

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¿Qué tipo de consumidores son más propensos a la compra? ¿Dónde localizar los puntos de venta de mi producto? O ¿Qué patrones de consumo se están reactivando tras la pandemia? Estas son algunas de las preguntas que podemos responder gracias a la respuesta que brinda la analítica avanzada, la cual nos permite tomar decisiones muy cualificadas a partir de una multitud de variables.

Los sistemas de recomendación de Amazon Prime, Netflix y Spotify; los motores de búsqueda como Google y Bing o los asistentes de voz como Google Home y Alexa utilizan el aprendizaje automatizado (machine learning) para ofrecer interacciones con el cliente hiperpersonalizadas. Los consumidores cada vez están más familiarizados con este tipo de experiencias, lo que conduce a un aumento de sus expectativas con las marcas.

La proliferación de nuevas tecnologías y plataformas en la nube han democratizado esta disciplina, poniendo al servicio de las marcas las capacidades y recursos necesarios para aprovechar el potencial del big data, el machine learning y la inteligencia artificial sin requerir siempre grandes inversionesegún un estudio de The Boston Consulting Group, aquellas empresas a la vanguardia en el uso del big data generan un 12% más de beneficios que aquellas entidades que aún no lo han implementado. De ahí que las marcas que no aprovechan este tipo de oportunidades corren el riesgo de ser superadas por sus competidores.

No obstante, avanzar en la curva de la madurez de esta capacidad requiere de una serie de pasos clave para que la adopción de la analítica avanzada sea transversal a lo largo de nuestra organización y alcance el éxito esperado:

  • Evangelizar y democratizar el acceso a la tecnología en todas las áreas organizativas para fomentar el cambio de cultura que genere confianza y flexibilidad en estas herramientas.
  • Adoptar un enfoque impulsado por la agilidad, en el que se comienza poco a poco, a partir de un caso de negocio sencillo que permita los primeros éxitos y facilite una inversión mayor a posteriori.
  • Apostar por el uso de tecnología cloud computing que, gracias a su flexibilidad y escalabilidad, permite implementar una capacidad de análisis avanzado sobre nuestra estructura de datos existente de forma rápida, eficiente y económica.
  • Incorporar un equipo multidisciplinar -desde analistas o expertos en negocio, científicos a ingenieros de datos como complemento a los equipos existentes- que saque el mayor provecho de esta tecnología.
  • Evolucionar conceptos como el big data hacia otro más realistas como el smart data. Aunque el volumen de datos sea relevante, no es imprescindible poner el foco en el todo para generar un aprendizaje avanzado.

Una vez que se hayan seguido estos pasos, nuestra organización estará preparada para implementar sus primeros experimentos de machine learning, mejorarlos y ampliarlos para, así, adoptar esta disciplina por completo y situar la analítica avanzada en el centro de nuestras operaciones, beneficiando tanto la experiencia del cliente como al resultado final. Es el factor de aceleración necesario para completar nuestros procesos de transformación y empezar a responder de una manera proactiva las expectativas de los consumidores. 

Una circunstancia a tener en cuenta también es que si como empresa no implementamos analítica avanzada, esto puede desembocar en una fuga de talento, ya que los empleados pueden marcharse en busca de organizaciones más maduras e innovadoras.

Cuando pensamos en incorporar la analítica avanzada a nuestra organización, es posible que nos encontremos ciertos obstáculos que necesitamos saber gestionar. Falta de datos, black box, problemas de accesibilidad o integración de la plataforma… son algunas de las barreras más comunes, pero lo más importante es no bloquearnos y quedar paralizados. Hoy más que nunca, las marcas necesitan investigar urgentemente las oportunidades que ofrece la analítica avanzada para liderar a los clientes para, así, reducir la amenaza competitiva en la economía de expectativas del consumidor.

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