Las empresas que utilizan Big Data y Ciencia de Datos han visto aumentos superiores al 8% en sus márgenes de ganancia.
Al pensar en empresas que utilizan ciencia de datos, ¿Cuáles le vienen a la mente? Seguro grandes marcas como Tesla, Amazon, Facebook o Google. Y sí, ciertamente este tipo de empresas llevan años perfeccionando sus procesos basados en datos, con el objetivo de mantener su liderazgo.
Ahora bien, hace años que la ciencia de datos dejó de ser un elemento exclusivo de las marcas tecnológicas. Como menciona el profesor de Harvard, Dustin Tingley, “Algunas de las empresas con mayor capacidad de análisis de datos son aquellas que ni siquiera asociamos con la ciencia de datos”.
Él menciona que las cadenas de comida rápida son un gran ejemplo de esto. Marcas como KFC, Dominos Pizza y McDonald’s utilizan ciencia de datos a diario para encontrar soluciones a sus problemas más complejos y desarrollar estrategias efectivas.
Por ejemplo, una de las cadenas de comida más importantes en Estados Unidos es Chick-fil-A. Sus directivos se dieron cuenta, al analizar sus datos, que estaban perdiendo hasta 30% de posibles comensales debido a largas filas en su “drive-thru”.
Al explorar más a fondo se dieron cuenta que su personal perdía tiempo al moverse de su espacio de trabajo para ir por ciertos alimentos que solicitaban los clientes. Por ello, y utilizando analítica de producto, definieron qué productos (y qué cantidad) debían colocar en pequeños refrigeradores enfrente de los mostradores.
Este cambio les representó un aumento significativo en su tiempo de respuesta y una mayor satisfacción de los usuarios…Lo que se reflejó en miles de dólares adicionales diariamente.
¿Qué es la Ciencia de Datos?
Es muy común que, al decidir utilizar Ciencia de Datos se tenga sobre expectativas acerca de lo que se puede lograr. Por ello es necesario recalcar que, para conseguir los resultados esperados es necesario que científicos de datos y tomadores de decisiones trabajen en sinergia bajo un mismo objetivo claro.
Dicho lo anterior, podemos definir a la Ciencia de Datos como la habilidad de extraer, procesar, analizar y entender datos de manera que ofrezcan información de alto valor para un negocio o empresa.
En este sentido, un correcto sistema de Ciencia de Datos permite identificar aquellas preguntas clave que son necesarias responder. Igualmente, permite recolectar información de alto valor a través de distintos tipos de fuentes, para después traducirla en insights y soluciones de alto impacto.
Para lograr esto se utilizan herramientas y técnicas avanzadas como Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning.
¿Cómo funciona la Ciencia de Datos?
Sin entrar mucho a detalle, ésta sigue un ciclo que empieza por entender la problemática del negocio, continuando por el minado de la información y su exploración, hasta llegar a la visualización de la información. Aunado a eso, en PREDIK-Data Driven hemos desarrollado nuestra propia metodología que involucra varias técnicas y herramientas, siempre centradas en la problemática de nuestros clientes.
¿Por qué es tan importante la Ciencia de Datos para los negocios y las empresas?
Como ya mencionamos, la Ciencia de Datos es capaz de examinar datos, números, estadísticas y hechos con el fin de resolver cualquier reto de negocio. Igualmente ofrece una visión integral a los tomadores de decisiones al permitirles responder cuatro preguntas fundamentales:
- ¿Qué ocurrió?
- ¿Por qué ocurrió?
- ¿Qué podría ocurrir si tomamos ciertas decisiones?
- ¿Qué se requiere para lograr determinados resultados?
Estudios de mercado más precisos
¿Se imagina lo complicado que sería encuestar a un millón de personas? El uso de Big Data ha transformado los estudios de mercado tradicionales. Hoy en día, la inmensa cantidad de datos disponibles nos abre la posibilidad de identificar patrones de consumo dentro de nuestro mercado meta, desvelar nuevas preferencias de los usuarios y entender las verdaderas necesidades (y deseos) de los clientes.
A diferencia de los estudios de mercado convencionales, el análisis de datos se distingue por proveer mayor volumen de información a partir de distintas fuentes. Esto ofrece dos grandes ventajas: Mayor rapidez y Menor obsolescencia.
Como mencionamos, la Ciencia de Datos nos permite responder preguntas clave. Entre ellas: ¿Qué podría ocurrir si tomamos ciertas decisiones?
Aquí es donde entra una metodología muy poderosa llamada analítica predictiva. Por ejemplo, a través del uso de modelos predictivos se puede conocer si:
- Un punto de venta generará la facturación esperada.
- Los esfuerzos de marketing son los adecuados para atacar un mercado meta.
- La cadena de suministros será capaz de cumplir con sus volúmenes de entrega.
- Y más…
Optimizar los esfuerzos de venta
La ciencia de datos ha probado ser muy útil al momento de implementar, eliminar y mejorar procesos de ventas. También permite crear “funeles” de venta mucho más efectivos y precisos.
Por ejemplo, uno de nuestros proyectos B2B tenía como reto entender la manera óptima de distribuir su fuerza de ventas.
En pocas palabras, buscaban responder tres preguntas clave:
- ¿Qué clientes vale la pena visitar?
- ¿Qué vendedor debo asignar para cada cliente?
- ¿Cuántos vendedores debería tener para obtener los mejores resultados?
Identificar nuevas oportunidades de mercado
Entender las verdaderas necesidades y expectativas de los consumidores no solo permite mejorar la experiencia de marca y la personalización de la oferta de valor. También permite recolectar toda esa información para explorar mercados no atendidos.
Por ejemplo, se puede utilizar la información de los mejores clientes para identificar patrones y hábitos de consumo. De esta manera, los insights obtenidos permiten encontrar clientes similares en nuevos mercados.
Lo anterior es particularmente útil para marcas que están en proceso de expansión (Ya sea que estén explorando nuevas líneas de productos, zonas geográficas o mercados).
Mejorar la eficiencia y productividad
La Ciencia de Datos no solo se trata de mejorar la relación con los consumidores o encontrar nuevas oportunidades. También se trata de cómo ser más rápidos, efectivos y productivos.
En este caso existen varias maneras de mejorar los resultados internos de una empresa. Desde agilizar tiempos de entrega, hasta fortalecer la cadena de suministros y agilizar procesos clave dentro de la organización.
Es importante recordar que, buenos procesos se traducen en clientes satisfechos.
Fuente: Predik Data-Driven
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