El análisis de los datos permite lograr unos resultados sorprendentes. Según un estudio de PwC, las organizaciones que se basan principalmente en los datos tienen tres veces más de probabilidades de registrar mejoras significativas en los procesos de toma de decisiones.1 No obstante, el 62% de los ejecutivos sigue confiando más en la experiencia y los consejos que en los datos a la hora de tomar decisiones.2

¿Cuál es el motivo? A todos nos gusta confiar en nuestra intuición. Aunque esta tendencia sea completamente normal, no es la forma más sensata de abordar algunos problemas. En la actualidad, los verdaderos líderes en marketing y análisis de datos han dejado de lado la intuición y han pasado a utilizar la tecnología avanzada y el aprendizaje automático para incrementar la velocidad con la que obtienen información valiosa y actuar en consecuencia; y estas organizaciones que se han decidido a convertir los datos en acciones están transformando sus negocios.

En Progressive, empresa de seguros con 79 años de antigüedad y un famoso portavoz ficticio llamado "Flo", los datos no solo muestran información, sino que derivan en acciones. "Los datos generan la mayor parte de los beneficios en nuestra empresa", afirma Pawan Divakarla, responsable de Análisis Empresariales y Datos de Progressive. "No se trata de una persona o una cosa tangible que podamos ver: son bits y bytes virtuales. No obstante, sentimos una gran admiración por los datos y, cuando piensas de este modo, los tratas con respeto".

Sacar partido de los datos adecuados

Resulta fundamental que esa admiración por los datos provenga de los estratos más altos. En Progressive y otras empresas, el apoyo del equipo ejecutivo es un aspecto esencial para demostrar al resto de la organización el valor de los análisis de datos. En una encuesta internacional reciente de McKinsey3, los participantes clasificaron la implicación de los altos cargos como el factor que más contribuye a su eficacia con los datos y los análisis.

Sin embargo, empezar a utilizar una gran cantidad de datos y obtener el apoyo de los altos cargos no es suficiente. Si la información que se utiliza no es la adecuada, no se podrán tomar decisiones importantes. Las empresas deben sacar partido de la información adecuada para obtener datos de valor. Solo entonces se podrán empezar a tomar decisiones empresariales en función de los datos en lugar de guiarse por la intuición como anteriormente.

"Tradicionalmente, confiábamos en expertos para que reunieran esta información valiosa a partir de datos", afirmó Sagnik Nandy, un distinguido ingeniero de Google. "Las organizaciones que se basan en los datos quieren que esto se produzca de forma automática". Actualmente, esto es posible.

Para obtener más información sobre cómo los principales profesionales del marketing, como Progressive y Macy's, superaron sus mayores retos con una estrategia para tomar decisiones basada en datos, consulta el informe completo del MIT How Analytics and Machine Learning Help Organizations Reap Competitive Advantage (Cómo los análisis y el aprendizaje automático ayudan a las empresas a obtener una ventaja competitiva).

Centrarse en los datos puede ser desalentador, ya que los consumidores tienen expectativas en tiempo real sobre las empresas y las marcas deben estar presentes en los momentos en que los usuarios necesitan saber, desplazarse, hacer o comprar. "Controlar tu propio universo de datos es todo un reto, ya que ocurren muchas cosas a la vez", nos cuenta Sagnik. "Hay datos de aplicaciones, información de las encuestas para clientes, atribuciones y anuncios. Existen millones de datos flotando a nuestro alrededor".

Los dispositivos móviles toman la iniciativa

Los dispositivos móviles son simplemente otra fuente de datos que se puede integrar para ofrecer una visión más global del recorrido de los clientes. Actualmente, en el mundo se realizan más búsquedas de Google en smartphones que en ordenadores.4 Además, en los millones de sitios web que utilizan Google Analytics, más de la mitad del tráfico web total procede ahora de smartphones y tablets.5

No obstante, muchas empresas tienen dificultades para gestionar e integrar los datos de dispositivos móviles. "Los usuarios siguen pensando que los dispositivos móviles son algo diferente", señaló Sagnik. "Sin embargo, las acciones realizadas desde dispositivos móviles son en la actualidad el statu quo".

Fuente: Datos de Google Analytics (Estados Unidos), primer trimestre de 2016

En Progressive, los datos han permitido mejorar la experiencia de los usuarios con su aplicación para móviles. "Cuando la lanzamos, solo ofrecíamos datos", afirma Pawan. Sin embargo, el equipo detectó que los usuarios de dispositivos móviles buscaban algo más aparte de obtener información. "Pensamos que, según los datos obtenidos, parecía que los usuarios intentaban realizar compras, por lo que debíamos incluir un software de compras", explicó Pawan. "Fue un gran descubrimiento".

Con el fin de dirigir con éxito iniciativas basadas en datos (como la de Progressive), los responsables de los análisis deben superar desafíos en tres áreas diferentes: acumulación, análisis y acción. En otras palabras, estos responsables deben ser capaces de integrar fácilmente más fuentes de datos, sacar partido a la tecnología avanzada para realizar análisis más rápidos y sofisticados, así como extraer datos que deriven en una mejora del rendimiento empresarial.

Al utilizar soluciones de análisis (como Suite Google Analytics 360) para integrar las fuentes de datos y el aprendizaje automático con el fin de analizar el rastro de información que crean los usuarios de forma constante, las organizaciones como Progressive pueden reunir un mayor número de datos. Además, estos datos aportan más valor y permiten mejorar la experiencia de los usuarios, a menudo sin intervención humana.

"Los usuarios tienen unas necesidades fundamentales a la hora de analizar información, y el aprendizaje automático puede ayudarles a centrarse en lo que realmente importa", señala Sagnik. "En lugar de ofrecer información e indicar los problemas detectados, la tecnología de aprendizaje automático puede ayudarte a solucionarlos". Y ¿qué ocurre si todo funciona correctamente? "El aprendizaje automático te permite realizar más acciones cuando funcionan, incluso de forma automática".

Las empresas como Progressive y Macy's, que valoran mucho más los datos que la intuición, suelen centrarse en las tres aes: acumulación, análisis y acción. Para obtener más información sobre estos tres principios, consulta el informe completo del MIT How Analytics and Machine Learning Help Organizations Reap Competitive Advantage (Cómo los análisis y el aprendizaje automático ayudan a las empresas a obtener una ventaja competitiva).

Fuentes:
  • 1 Encuesta internacional de análisis y datos de PwC, "Big Decisions™". Global. Base: 1135 ejecutivos sénior, mayo de 2016.
  • 2 Encuesta internacional de análisis y datos de PwC, "Big Decisions™". Global. Base: 2106 ejecutivos sénior, mayo de 2016.
  • 3 Encuesta internacional de McKinsey. Global. Base: 519 ejecutivos procedentes de todos los sectores, tamaños de empresas y regiones. Septiembre de 2015.
  • 4 Datos internos de Google. Global. Octubre de 2015.
  • 5 Datos de Google Analytics (Estados Unidos). Primer trimestre de 2016.