Advanced Analytics

Más que analizar datos retroactivos, muchas empresas necesitan ir más allá utilizando la técnica de Advanced Analytics. Con ella, es posible realizar análisis predictivos y descubrir tendencias o estándares que respalden la planificación y la toma de decisión. Entienda mejor sobre este concepto.

La sociedad siempre tuvo fascinación por imaginar y predecir el futuro, pero sabemos que las respuestas que buscamos no están en bolas de cristal. El objeto místico actualmente está reservado a escenarios de películas o piezas teatrales y en el mundo real el instrumento asume el formato de herramientas sofisticadas realmente capaces de anticipar tendencias.

Entonces, ¿es posible predecir el futuro? Sí. Por lo menos en el mundo de los negocios. Para ello, se aplican técnicas de Advanced Analytics, donde se analizan una expresiva cantidad de datos, en muchos casos con la utilización de inteligencia artificial, para descubrir estándares o tendencias que generen insights y establezcan previsiones.

De acuerdo con la consultoría Gartner, entre las técnicas más comunes presentes en Advanced Analytics están el análisis gráfico, semántico y de sentimientos, análisis de redes y agrupaciones, estadística multivariada, minería de datos o textos, aprendizaje de máquina, procesamiento de eventos complejos, redes neurales, entre otras.

Cada una de ellas examina diferentes tipos y formatos de datos que servirán de base para análisis predictivos y son explorados por los más diferentes segmentos de mercado como seguros y otros servicios financieros, productos médicos y farmacéuticos, telecom, industrias de suministros, minorista y bienes de consumo, etc. La lista es infinita, pero lo que hace que esos sectores sean comunes es la abundante cantidad de datos disponibles y un mindset data-driven.

Desafíos para implementación de Advanced Analytics

Ejecutivos interesados en utilizar Advanced Analytics enfrentan dos grandes desafíos: la escasez de mano de obra calificad y cultura guiada por datos poco diseminada.

Existe en el mercado una serie de herramientas dirigidas a Big Data, sin embargo, no es tan sencillo encontrar talentos con conocimiento avanzado o dominio en el uso de esas plataformas y de las técnicas que necesitan aplicarse.

Además, esos profesionales también necesitan saber qué datos por evaluar serán relevantes para los análisis requeridos, es decir, son personas que van más allá de la formación en TI y deben presentar competencias vinculadas a la visión integrada de negocios y orientación a resultados.

Otro aspecto muy importante es tener el mindset data-driven presente en toda la organización. No sirve de nada que las áreas de marketing y tecnología o business intelligence elaboren los más sofisticados dashboards si el resto de la empresa no dirige esfuerzos o iniciativas basados en los insights presentados.

Es seguro que no siempre las previsiones generadas ofrecerán insumos para el 100% de los departamentos, pero las conquistas y resultados derivados de Advanced Analytics deben ser compartidos con toda la empresa incentivando la unión de su capital humano en la búsqueda por desempeño basado en datos.

Advanced Analytics con enfoque en resultado de ventas

Un estudio recién publicado por la consultoría Bain & Company, presenta ejemplos de empresas que implementaron el uso de Advanced Analytics aplicado a las ventas y marketing por medio de análisis prescriptivos.

Por medio de la aplicación de estrategia de atracción de leads, se aplicó Advanced Analytics para encontrar en la base los posibles tomadores de decisión, recolectando datos que demostraban intención de compra. Esos usuarios eran afectados por contenidos personalizados para despertar el interés de forma más rápida y eran administrados con base en el comportamiento a lo largo del embudo de ventas por medio de activaciones de marketing que los dirigieran a la conversión.

En el área de ventas, el uso del Advanced Analytics se aplicó inicialmente en los análisis del pipeline de prospección y de las ventas ya realizadas. Se analizó también el potencial de ingreso de las principales ofertas en nivel del cliente. Esos datos generaron insights para la elaboración de oportunidades de ventas con más probabilidad de ocurrir, bastante enfocadas en ofertas personalizadas y trabajadas de manera cuidadosa calibrando acciones y discurso de ventas. Como resultado, hubo un aumento del 15% en las ventas y conquistaron el 95% de exactitud en la previsión de nuevos negocios.

Esos y otros estudios y cases disponibles nos demuestran cómo la evolución de Digital Analytics y de Business Intelligence es una realidad ya aplicada por diversas empresas. El avance de las tecnologías y el aprendizaje de la máquina aliados a la experiencia de profesionales altamente capacitados se materializa en Advanced Analytics como la respuesta más actual para que los ejecutivos puedan predecir tendencias y anticipar estrategias para conquistar resultados aún más excepcionales.

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Digital Operations Director

Victor Magalhães

Desde el 2001 en el mercado digital, actúa en proyectos de desempeño de SEO/BI para clientes Medianos y Grandes.