En esta conocida como Era del Big Data, la oportunidad real se encuentra en la capacidad actual de las máquinas para recoger millones de datos de calidad, analizarlos automáticamente, procesarlos y facilitar así a los compañías de información óptima para poder actuar y mejorar tanto procesos como operaciones. Tales como:

• Optimización de procesos operativos
• Mejora de la oferta a los clientes
• Predicción de la demanda
• Reducción de tiempos de análisis
• Anticipación a situaciones de riesgo
• Respuesta inmediata a la demanda
• Conocimiento del cliente y sus necesidades

En este sentido, el big data se revela como un recurso clave para tomar decisiones de negocio, que podrán ser más rápidas, sencillas y certeras. El análisis de los datos obtenidos facilita el descubrimiento de tendencias y relaciones ocultas o desconocidas. El dato se ha constituido como un verdadero activo para las empresas.

Aún siendo conscientes de todo lo que podemos alcanzar con un uso adecuado de los datos, siguen habiendo empresas o departamentos reacios a implementar una estrategia de datos, basándose en argumentos como:

• “No somos una empresa de datos”. Cuando hoy en día todas las empresas, por pequeñas que sean, manejan datos. Desde una panadería que tiene un TPV para cobrar con tarjeta de crédito o vende online o hace delivery, hasta medianas o grandes empresas que ya cuentan con diferentes softwares y manejan cientos de miles de datos. Datos que van a beneficiarte ofreciéndote la oportunidad de conocer más sobre el cliente, demandas de productos o servicio o incidencias productivas.
• “Es demasiado caro”. Otro mito, pues se puede empezar por emplear servicios en nube baratos y software de código abierto.
• “Ya tenemos más datos de los que necesitamos”. Es cierto que hay muchas empresas saturadas por la cantidad de datos. Pero eso también se debe a la proliferación de datos, que lejos de reducirse va in crescendo. La clave está en identificar cuáles son los indicadores importantes, en lugar de recogerlos todos.

Jenny Dearborn, vicepresidenta senior y directora de aprendizaje de SAP, en su libro “Data Driven. How performance analytics delivers extraordinary sales results” resalta cómo a pesar de los avances en el análisis de datos, la mayoría de las compañías confía en el «instinto» para tomar decisiones críticas; poniendo como ejemplo un departamento de fuerza de ventas pone en contraste como seguimos fiándonos del instinto y experiencia para tomar decisiones.

Así mientras los gobiernos analizan datos para predecir el fraude de los contratistas o los entrenadores para tomar mejores decisiones de contratación; o algunas cadenas de TV utilizan sus datos para ofrecernos contenido ajustado a nuestros gustos; la mayoría de los equipos de ventas confían en la experiencia y el «instinto», para tomar decisiones. Este tipo de acciones son similares a las de un piloto que se enfrenta a un clima severo y lo que hace es apagar los instrumentos del avión. En lugar de conocer la velocidad, la dirección y la altitud, el piloto «vuela a ciegas».

Cualquier operación, acción, que analice los datos correctos, ayudará en la toma de decisiones adecuada

Pero no es necesario volar a ciegas. La tecnología actual y los métodos analíticos rastrean y analizan las interacciones de los clientes y los hábitos de compra, las preferencias de productos, el desempeño de los empleados, los paquetes de ventas óptimos, la efectividad de los socios de ventas, el tamaño de las transacciones y muchos otros factores que afectan a los negocios y que evitan ir a ciegas. Cualquier operación, acción, que analice los datos correctos, en busca de patrones y conexiones, puede predecir comportamientos de clientes, prescribir acciones a ejecutar para la optimización; anticiparse a crisis y generar muchos otros conocimientos valiosos, que ayudarán en la toma de decisiones adecuada.

Cuando se combina la analítica con el conocimiento del negocio, se puede obtener información que ayudará a los equipos a romper hábitos improductivos

En el libro Data Driven, cuyo resumen os dejo aquí por si lo queréis conocer más en profundidad, Dearbon resalta cómo el análisis de datos ayuda a las organizaciones a pasar de un juego de adivinanzas a conocimientos basados en evidencia que mejoran radicalmente los resultados. Cuando se combina la analítica con el conocimiento del negocio, se puede obtener información que ayudará a los equipos a romper hábitos improductivos, por ejemplo.

Pero también es cierto que para introducir una cultura de datos, el cambio debe comenzar por lo más alto de la empresa y transmitirse a todos los niveles de ésta. Si los líderes basan sus decisiones y la manera en que gestionan la empresa en los datos, el resto del equipo les seguirán. Para ello, una buena forma de iniciar una cultura de los datos sólida es implicar a trabajadores clave en la estrategia de los datos, tanto en su desarrollo como en su implementación.

Si queréis conocer más en detalle el planteamiento de Dearbon para mejorar los resultados en los equipos de ventas aquí os dejo el enlace para su compra.