La analítica avanzada es una herramienta que utilizan las empresas para tomar decisiones basadas en datos, mejorando así la efectividad de sus acciones de ventas y alcanzando sus metas.
Desde las interacciones en redes sociales hasta las transacciones de ventas, los datos están en todas partes.
Si quieres dirigir tu negocio al éxito, tienes que saber qué les gusta a tus usuarios o clientes potenciales, y eso solo lo puedes averiguar al utilizar la analítica avanzada de datos en tu empresa.
En este artículo, explicamos a detalle cómo te beneficiará aplicar esta estrategia en tu empresa y cómo se aplica paso a paso. Pero, antes, empecemos por definir qué es la analítica avanzada
¿Qué es analítica avanzada de datos?
La analítica avanzada de datos se refiere a técnicas complejas de análisis de datos que van más allá de las capacidades de la analítica tradicional.
Utiliza tecnologías avanzadas como el machine learning, inteligencia artificial (IA) y algoritmos predictivos para analizar grandes volúmenes de datos (big data), con el objetivo de predecir futuros cambios en el mercado que permiten a las empresas prepararse para afrontarlos y maximizar la rentabilidad.
En este sentido, una buena gestión de analítica avanzada permite identificar patrones, tendencias y relaciones que no son visibles a simple vista, ayudando a las empresas a tomar decisiones más informadas y estratégicas.
¿Por qué es importante analizar los datos de una empresa?
Hoy en día es habitual ver negocios que toman decisiones improvisadas que no les permiten aprovechar al máximo el mercado y sus tendencias, cambios estacionales y picos de demanda.
Y esto se traduce en menos ganancias y conversiones.
Pues, aplicar una buena analítica avanzada para empresas hace que los negocios tomen decisiones con sentido, basadas en números y estadísticas de mercado, que al final se traducen en más ventas y en una diferencia competitiva beneficiosa.
No solo eso, sino que también es importante porque permite evitar futuros problemas de crisis reputacional o rechazo de un público concreto hacia un producto o servicio.
Sin duda, la analítica de datos avanzada es una estrategia que las empresas que quieren destacar de su competencia deben aplicar.
9 beneficios de la analítica avanzada para las empresas
La analítica avanza de datos puede beneficiar a las empresas de las siguientes formas:
1. Mejora la toma de decisiones
La información basada en datos es más confiable que las corazonadas o intuiciones.
Al analizar los datos, puedes tomar decisiones informadas y estratégicas.
Por ejemplo, si eres un minorista en línea, la analítica avanzada te ayudará a determinar qué productos deben promocionarse, cuándo y a qué segmento de clientes.
2. Promueve la automatización de procesos
Al aplicar la big data y analítica avanzada en tu empresa, podrás identificar patrones repetitivos y tareas que pueden automatizarse.
Esto no solo ahorra tiempo, sino que también reduce errores humanos y maximiza la eficiencia, ya que tendrás un sistema que te ayuda a ajustar los precios de tus productos según la demanda y la competencia.
3. Aumenta la eficiencia operativa
Al identificar los cuellos de botella y las ineficiencias en tus procesos, puedes optimizarlos. Además, analizar datos avanzados te permitirá conocer los procesos que tienen mayor importancia para el giro de la empresa.
Desde la cadena de suministro hasta la gestión de inventario, la analítica avanzada te ayuda a encontrar oportunidades para mejorar la eficiencia.
4. Optimiza la cadena de suministro
Las empresas actuales buscan maximizar la eficiencia de la cadena de suministro, desde la entrada de la materia prima al proceso hasta la distribución al consumidor final.
Pues, uno de los beneficios de la analítica avanzada de datos es que permite predecir la demanda futura y ajustar la producción y distribución en consecuencia.
En otras palabras, es una herramienta que ayuda a las empresas a saber qué productos o servicios se venderán más en el futuro cercano, y a ajustar los recursos para prepararse para esa demanda.
Esto evita el exceso o la escasez de inventario y garantiza una cadena de suministro más fluida.
5. Permite una mejor gestión de riesgos por análisis de tendencias
Con esta herramienta, las empresas pueden aplicar técnicas de análisis de tendencias y patrones para identificar y mitigar riesgos potenciales antes de que se conviertan en problemas graves.
Por ejemplo, si la tendencia en la demanda de un producto está en picada, o tiende a cero, la analítica profunda de datos permitirá concluir que lo mejor es no producir dicho bien hasta que aumente su demanda de nuevo.
Esto es especialmente útil en sectores como la banca, la producción en masa de productos y las finanzas.
6. Ayuda a prepararse para picos de demandas
La analítica predictiva puede anticipar picos de demanda, lo que permite a las empresas planificar y prepararse.
Es muy frecuente ver estos casos en sectores como el retail, donde la demanda puede variar de forma drástica en diferentes épocas del año.
7. Agiliza el desarrollo operativo y administrativo
Otro de los beneficios de la analítica de datos avanzada es que brinda información valiosa sobre la gestión de recursos humanos y la planificación de proyectos, permitiendo así tomar decisiones más eficientes.
8. Facilita el alcance de los objetivos
Al monitorear y medir el progreso hacia tus metas, puedes ajustar tus estrategias en tiempo real si tienes implantada esta herramienta en tu empresa, manteniendo el camino correcto hacia tus metas.
9. Diferencia una marca de su competencia
Y, por último, las empresas que utilizan la analítica avanzada para comprender a sus clientes y ofrecer experiencias personalizadas se destacan en un mercado saturado.
Estas empresas logran ofrecer una experiencia de compra al usuario mucho más personalizada y significativa.
La lealtad del cliente aumenta cuando sienten que la empresa los comprende y satisface sus necesidades específicas.
¿Qué tipos de analítica avanzada existen?
Los tipos o fases de la analítica avanzada son:
Analítica descriptiva
La analítica descriptiva avanzada se enfoca en resumir y describir datos históricos para entender qué ha sucedido en el pasado.
Utiliza herramientas como gráficos, tablas y dashboards para presentar la información de manera comprensible.
Esta fase proporciona una base sólida sobre la cual se pueden construir análisis más avanzados, ya que ayuda a identificar patrones y tendencias históricas.
Analítica predictiva
Este tipo de analítica avanzada utiliza modelos estadísticos y algoritmos de machine learning para prever lo que podría suceder en el futuro.
Al analizar datos históricos y actuales, esta fase permite a las empresas anticipar tendencias y comportamientos futuros en el mercado.
Es una herramienta muy útil en el marketing financiero, ya que puede predecir el impago de un individuo según su historial crediticio.
De hecho, un estudio reciente realizado por London Institute of Banking and Finance indicó que el 38% de las entidades bancarias cree que el análisis predictivo avanzado es una herramienta muy eficaz en la aprobación de créditos.
Analítica prescriptiva
Esta fase es fundamental para la toma de decisiones estratégicas, ya que ayuda a las empresas a minimizar riesgos y maximizar oportunidades.
La analítica prescriptiva no solo predice futuros eventos, sino que también recomienda acciones específicas para lograr los mejores resultados posibles.
Funciona por medio de algoritmos avanzados y simulaciones para evaluar diferentes escenarios y sugerir la mejor opción.
Además, es una herramienta de análisis avanzado que permite simular acciones de negocio antes de implementarlas, ayudando a las empresas a prever posibles acciones y prepararse para ellas.
Analítica de diagnóstico
Va un paso más allá al analizar por qué sucedieron ciertos eventos, ya que utiliza técnicas como el análisis de regresión de datos del pasado y la teoría de la probabilidad para encontrar relaciones causales entre variables.
Es una fase de la analítica de datos avanzada crucial para identificar las causas subyacentes de los problemas y oportunidades dentro de la empresa.
¿Cómo implantar un sistema de analítica avanzada?
Para implementar un sistema de analítica avanzada en tu empresa, es esencial seguir estos pasos:
- Definir objetivos claros: Antes de comenzar, es importante saber qué quieres lograr con la analítica avanzada. Esto puede incluir mejorar las ventas, optimizar operaciones o entender mejor a tus clientes.
- Recopilar datos relevantes: Recolecta todos los datos necesarios de diferentes fuentes, incluyendo datos de ventas, marketing, operaciones y clientes.
- Seleccionar las herramientas adecuadas: Elige las herramientas y tecnologías que mejor se adapten a tus necesidades. Esto puede incluir software de análisis de datos, plataformas de big data y herramientas de machine learning.
- Formar un equipo de expertos: Reúne un equipo de analistas de datos, científicos de datos y expertos en TI que puedan manejar las herramientas y analizar los datos de manera efectiva. También puedes contratar los servicios de analítica avanzada de una empresa que ya cuente con un equipo profesional y dedicado a esto.
- Desarrollar modelos analíticos: Utiliza técnicas de análisis avanzado para desarrollar modelos que puedan predecir y prescribir acciones basadas en los datos.
- Implementar y monitorear: Una vez que los modelos estén desarrollados, implementa las recomendaciones y monitorea los resultados para ajustar las estrategias según sea necesario.
En el SEO se analizan los datos de los sitios web, mercados y usuarios
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