10 estrategias para convertir datos en insights accionables

estrategias para convertir datos en insights accionables

Poder recopilar una gran cantidad de información sobre cómo se comporta el mercado y sus productos sólo es útil si puede transformar estos datos en acciones concretas que le permitan impulsar su negocio y sus productos en la dirección que proyecta. Los datos son simplemente un punto de partida, nos ayudan a tener un mapa sobre el cual es necesario identificar los puntos críticos y planear soluciones, incentivos, ampliaciones, entre otros. Hoy, en Grupo BIT, le contamos diez estrategias para lograr transformar su información en insights accionables.

 

1. Medir los indicadores correctos

Si no lo está monitoreando, no lo puede medir. Cada negocio tiene unas particularidades propias y por ello es importante escoger con cuidado cuáles son los indicadores que queremos priorizar y tener en la mira. La mejor manera de saberlo es identificar cuáles son las preguntas que queremos hacerle a los datos recopilados, qué nos interesa extraer de ellos. Esto le permitirá tener claridad de los puntos importantes para su empresa. Por ejemplo, si su negocio es un e‑commerce, algunos de los puntos clave a conocer serían: los canales que tienen un índice de conversión más alto, los puntos de su página web donde hay más probabilidad de fuga de clientes, los índices de intención de compra por categoría y por producto, etc.

2. Insights significativos

Las preguntas que se planteen deben estar correctamente relacionadas con las necesidades de sus prospectos, de nada sirve que el análisis de datos arroje “insights” que ya conocíamos o sobre información que no es relevante. El propósito principal del análisis es lograr traducirlo en acciones y la única forma de lograrlo es a través de una alineación efectiva con las necesidades y comportamientos de los consumidores.

3. Segmentar para predecir

La segmentación es crucial al momento de convertir los datos en acciones. Agrupar a los prospectos de acuerdo con sus características en común permite también mayor exactitud y efectividad en el análisis, pues hace posible escoger qué segmento estudiar dependiendo de la necesidad de su negocio a la que quiera responder. Esta división permite comprender y predecir el comportamiento de sus categorías y productos. Al respecto, Oscar Chavarriaga, líder del área de Analytics de Grupo BIT señaló:

“En principio la predicción es posible a partir de tres tipos de datos, el primer tipo es la información demográfica de los compradores: edad, estrato socioeconómico, sexo, etc., el segundo tipo es el consumo histórico de los consumidores: qué productos consume, cantidad de productos por compra, rango de precios, etc., y, por último, el tercer tipo es la información sobre los atributos de las tiendas donde están los productos.”

4. Presentar con claridad es comunicar con eficiencia

La forma en que se presenta la información hace la diferencia al momento de ver los resultados. No hay nada más tedioso que enfrentarse a un montón de letras y números que, a fin de cuentas, generan más confusión. Por ello, presentar la información de manera clara e ilustrativa es fundamental para lograr comunicar y comprender de manera eficaz lo que esos número y letras traducen. Este es uno de los objetivos de las soluciones de Grupo BIT, Oscar Chavarriaga, lo explica así:

“En principio lo que permiten los servicios de analítica de Grupo BIT es comprender toda la información recopilada, analizarla y tomar acciones sobre ella. Realizamos acompañamiento de los datos con modelos de analítica, con informes predictivos, con reportes que permiten identificación de patrones.”

5. El contexto como marco de interpretación

Uno de los errores más grandes que se comete al momento de analizar los datos es hacerlo de forma descontextualizada. Tener en cuenta el contexto en el cual se produce la información es fundamental al momento de tomar decisiones, es decir, al pensar en acciones concretas. Siempre es fundamental entender de dónde vienen los números, por qué son relevantes para mi negocio, cómo y en dónde fueron recolectados, etc.

6. Construir un proceso de optimización sólido

Un proceso de optimización sólido se construye básicamente en cinco pasos:

  1. Definir: el problema o la pregunta guía y el alcance del análisis.
  2. Medir: datos relevantes y comportamientos para identificar anomalías.
  3. Analizar: correlaciones y patrones en los datos.
  4. Optimizar: transformar las conclusiones del análisis en acciones concretas y en nuevas propuestas por explorar.
  5. Monitorear: los cambios y hacer seguimiento a las acciones realizadas.

7. Consolidar una buena hipótesis

Una hipótesis bien planteada es el punto de partida para cualquier análisis ¿cómo lograr un buen planteamiento? La clave está en que la hipótesis lo encamine a la acción, para ello simplemente debe llenar los espacios en blanco del siguiente planteamiento:

Yo creo que _____________, si estoy en lo correcto _______________ debería ocurrir.

Por ejemplo:

Yo creo que el arroz integral se vende mejor en el norte de la ciudad, si estoy en lo correcto al hacer una mayor distribución de este producto en este sector un alza en mis ventas debería ocurrir.

Esta formulación no siempre resulta sencilla, pero una vez planteada hará que su proceso de análisis sea mucho más rápido y eficiente, arrojando resultados que podrá convertir fácilmente en acciones.

8. Elimina los obstáculos dentro de tu organización

Una empresa saludable es, sin duda, el sustrato de todo el proceso. Lograr relaciones donde la comunicación es fluida y clara hará que su equipo pueda trabajar mucho más eficientemente. Inspirar, motivar y capacitar a su personal sin duda traerá insights mucho más reveladores que se traducirán en acciones de crecimiento de su empresa y la llevarán un paso adelante.

9. Integrar una solución de analítica

Integrar a su empresa una solución de analítica hará que su empresa pueda tomar mejores decisiones, sustentadas en la información y mucho más eficientes. Con TSOL Analytics de Grupo BIT usted podrá extraer fácilmente insights de los datos que se recopilan sobre sus productos y sus categorías, así, la toma de decisiones y acciones será un proceso mucho más sencillo y eficiente, pues además podrá monitorear su desempeño.

10. Trabaje con personal capacitado

Las herramientas son fundamentales y una gran ayuda a la hora de llevar a cabo un proceso de analítica, sin embargo, una gran inversión en herramientas se verá desaprovechada si su equipo no cuenta con la formación necesaria para proponer acciones basándose en las herramientas y para, posteriormente, monitorearlas con rigor. Por ello, contar con un componente humano capacitado e inteligente será crucial para que sus procesos de analítica cumplan con su propósito principal: hacer que su empresa crezca cada día más.

Pesquisar

¿Te gustó este artículo?

Suscríbete al newsletter y recibe las noticias más relevantes de la industria del retail directamente en tu e-mail

Manténte un paso adelante con nuevos insights.

Suscríbete gratis a nuestro newsletter.

Estudiamos las últimas tendencias de consumo masivo y retail y te las compartimos semanalmente para que estés al día.