Ser impulsado por los datos- Un enfoque para principiantes

La recopilacion de datos, o hechos y estadisticas recopilados para su analisis, ha cambiado drasticamente con el tiempo. Entre las plataformas de redes sociales, las bases de datos de clientes internos, los sitios web y las herramientas de inteligencia empresarial, sigue habiendo varias maneras de encontrar datos. La informacion recopilada de esta amplia variedad de fuentes se puede utilizar para tomar decisiones basadas en datos, o decisiones basadas en evidencia en lugar de instinto.

Las organizaciones basadas en datos estan tomando decisiones sin sesgo y utilizando datos para responder a preguntas empresariales especificas. Lea de antemano como convertirse en impulsado por los datos y por que es importante mantenerse competitivo.

Como tomar decisiones basadas en datos

how to make data driven decisions 1597769407 6367

Cuando las elecciones se basan en hechos concretos y pruebas definitivas, ayuda a validar esa eleccion. Estas son algunas pautas para tomar decisiones basadas en datos-

1. Conocer la mision
Identificar y comprender los diversos problemas que enfrenta una industria en particular (condiciones economicas, competencia, mal servicio interno al cliente, etc.) puede ayudar a la empresa a saber que tipo de datos recopilar y que buscar dentro de esos datos.

2. Identificar origenes de datos
Elija las fuentes de datos que se utilizaran. Asegurarse de que las fuentes aborden el (los) problema (s) inicial (s) o el conjunto de circunstancias identificadas por la Mision. Los datos se pueden extraer de diferentes bases de datos internas, como sistemas de gestion de relaciones con el cliente (una base de datos que contiene informacion del cliente y actividad de compra), sitios web de la empresa o incluso plataformas de redes sociales.

3. Limpiar y organizar datos
Asegurese de que se utiliza una herramienta de extraccion, transformacion, carga (ETL) adecuada para limpiar y cargar datos en un sistema de analisis. Los ETL recopilan datos de varias fuentes, los cambian a un unico formato legible y, a continuacion, los colocan en un lugar al que los usuarios puedan acceder. Las herramientas de ETL tambien eliminan los datos duplicados o datos que inadvertidamente comparten la misma informacion que otro conjunto de datos.

Si la empresa no utiliza una herramienta ETL, es importante revisar cada conjunto de datos que se relacionan con el conjunto particular de problemas que deben abordarse y verificar si existen incoherencias o errores.

4. Realizar analisis estadistico
En primer lugar, los datos deben ser analizados adecuadamente para determinar las tendencias. Hay varias formas diferentes de realizar analisis estadisticos. Algunas de las tecnicas mas populares incluyen-


5.
Considere que nueva informacion se obtuvo de la recopilacion de datos, y si respondio o no correctamente al problema/circunstancia. Las conclusiones extraidas ayudaran a la organizacion a tomar decisiones empresariales mas informadas sobre ese tema/conjunto de circunstancias en el futuro.

Ejemplos de un enfoque basado en datos

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Los siguientes son ejemplos ilustrativos de la utilizacion de un enfoque basado en datos-

1. Estrategia
Una estrategia
basada en datos es aquella que utiliza pruebas solidas para apoyar una decision empresarial en lugar de depender de la intuicion. Por ejemplo, un propietario puede querer despedir a un empleado de ventas que cree que no cumple la cuota mensual de llamadas de ventas. Sin embargo, el propietario quiere asegurarse de que tiene pruebas que respalden esta sospecha, por lo que examina los datos recopilados para ver cuantas llamadas frias hizo el empleado durante un periodo de 6 meses. El propietario confirma en el registro de llamadas que su empleado, de hecho, no esta golpeando sus numeros. El propietario puede despedir al empleado basandose en los hallazgos de pruebas solidas, a diferencia del instinto solo.

2.
Los datos de automatizacion se pueden utilizar para automatizar y optimizar los procesos empresariales. Por ejemplo, los sitios bancarios permiten a los clientes solicitar tarjetas de credito en linea. El cliente introduce su informacion basica (nombre, direccion, numero de seguridad social) y el sitio bancario recupera automaticamente su puntuacion FICO. El programa de software determina automaticamente si el cliente esta calificado o no.

3. Gestion del
rendimiento La gestion del rendimiento es el proceso de establecer estandares para el desempeno de los empleados y, a continuacion, medir su desempeno en funcion de estos estandares. Muchas empresas utilizan datos para rastrear lo bien que esta haciendo un empleado, a traves de diferentes metricas.

Por ejemplo, las herramientas de inteligencia empresarial se pueden utilizar para realizar un seguimiento de metricas clave de rendimiento o un conjunto medible de valores que demuestren la eficacia con que se esta desempenando una empresa. Un gerente de ventas puede utilizar herramientas de BI para supervisar los clientes potenciales de ventas de un nuevo empleado en el lapso de algunas semanas para asegurarse de que el empleado esta en el camino correcto para alcanzar los KPI.

4.
Los datos de los clientes de marketing pueden obtenerse de bases de datos internas que contienen informacion de los clientes, como sistemas de gestion de relaciones con el cliente, actividades en sitios web, encuestas en linea o plataformas de redes sociales. Una plataforma de administracion de datos, o una plataforma que conecta y organiza datos en tiempo real de fuentes en linea, se puede utilizar para recopilar y realizar un seguimiento de estos datos. Los datos se utilizan para conocer las caracteristicas y habitos de compra de su publico objetivo. A continuacion, la empresa puede crear una campana de marketing orientada a ese publico objetivo.