Dale velocidad a las decisiones en tu empresa con estos 7 pasos de data strategy

El mundo está cambiando de forma exponencial y para que tu empresa empiece a actuar rápido y con inteligencia necesitas enfocarte en los datos.

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“No volveremos a la normalidad porque la normalidad era el problema”, es un mensaje de autor anónimo que describe muy bien lo que sucede en lo social, económico y político en el mundo.

Y ante un nuevo mundo, con reglas nuevas, “hay que hacer cosas nuevas porque lo que siempre ha funcionado, ha dejado de funcionar. Es hora de salir de nuestra zona de confort”, dice Pascual Parada, director de innovación de IEBS.

Durante la quinta clase en vivo: “Data Strategy, la verdadera estrategia data driven”, organizada por Entrepreneur e IEBS a través de la iniciativa HomeSchool, Pascual señala que estamos ante un mundo de velocidad exponencial y lleno de oportunidades, para el que desafortunadamente la mayoría de las personas no están preparadas.

“El virus Covid-19 es exponencial, pero nuestras decisiones siguen siendo con base lineal”, dice Pascual. “Necesitamos pensar de forma exponencial y tomar decisiones en cuanto a los análisis predictivos que surgan de los datos y de cómo vamos a estar en algunos días”.  

Prueba de ello es cómo Apple y Google están persiguiendo al coronavirus con la transmisión de datos por bluetooh.

Pascual explica que el concepto de ventaja competitiva está caducando y ahora se debe pensar en una ventaja analítica, la cual es la capacidad de capturar, almacenar y gestionar los datos para tomar decisiones de negocio cada vez más inteligentes.

Empresas Data-Drive

Una empresa data-drive es aquella que tiene una ventaja analítica, que toma decisiones de negocio con base a datos en lugar de intuición. Aunque la decisión última la va a tomar el líder, aclara Pascual. Se espera que esas decisiones serán cada vez más sólidos.

Estos son algunos ejemplos.

  1. Netflix. A través de los datos, esta plataforma descubrió que sus suscriptores quería contenido dirigido por David Fincher y que Kevin Spacey debía ser el protagonista. Además las historias de corrupción política gustaba mucho, incluso sabían el color de la portada. Esto los llevó a comprar los derechos y encargar 26 capítulos, cuando lo habitual eran sólo 8.
  2. John Deere. Un fabricante de maquinaria agrícola que ha vivido guerras mundiales y muchas otras crisis. En 2010, se transformó a los datos y lanzó su plataforma de sensores en la maquinaria agrícola donde se acumulan datos que se suben a una plataforma y los cruzan con información de plagas, cultivo para ofrecerlos por suscripción a sus proveedores.

“Como líderes empresariales debemos saber que tenemos datos más que suficientes, sólo debemos aprender a utilizarlos”, asegura Pascual.

Metodología Data Strategy

En la revolución de los datos habrá ganadores y perdedores. ¿En qué bando quieres estar? Para que estes del lado de los vencedores, Pascual comparte siete pasos que contempla una estrategia de big data para revolucionar cualquier empresa.

1. Orientación 

Si vas a aplicar una estrategia de este tipo necesitamos poner 1 o 2 objetivos estratégicos que puedes identificar con estas preguntas. ¿por qué los datos y su análisis pueden ayudar a la organización?, ¿dan sentido a la organización? ¿existe un departamento, sección o división indicada para favorecerse de los datos? ¿los datos nos pondrán decir cosas que no sabemos? ¿la visión es más alcanzable?

Después escribe una política de datos, un manifiesto de valores que deben ser comunicados y cumplidos.

2. Análisis Smart

Con todo lo que sabes y con los datos adecuados puedes lograr cualquier cosa. Los datos significativo para entender los clientes de ahora basta con tener 2 o 3 años atrás.

No empieces por el dato, sino por las preguntas que debes contestar y después, entonces sí, ve a buscar el dato exacto.

Las preguntas debes formularlas desde cuatro dimensiones diferentes y siempre pensar qué datos te pueden ayudar a resolver las preguntas.

  • Panel de propuesta de valor. ¿Cuáles son los beneficios o resultados que nuestros clientes desean obtener? ¿Cuáles podemos resolver?¿Qué molesta a nuestro cliente? ¿tenemos productos adecuados par aumentar el beneficios aportado a nuestros clientes?
  • Panel de clientes. ¿Cuál es nuestro mercado objetivo? ¿Qué sabemos del segmento de clientes? ¿Podemos aplicar análisis de segmentación? ¿Qué necesitamos conocer mejor de nuestros clientes? ¿Qué factores impulsan a la fidelidad del cliente? Los clientes son lo que los datos nos dicen de nuestros clientes.
  • Panel de operaciones. ¿Trabajamos con los proveedores, distribuidores y otros colaboradores clave? ¿Hasta que punto son buenas dichas colaboraciones? ¿Cómo optimizar nuestra cadena de valor? ¿Qué debemos hacer que todavía no sabemos? ¿Tenemos la estructura organizativa adecuada?
  • Panel de finanzas. ¿Cuál es el modelo de monetización? ¿Se puede mejorar? ¿Cuánto cuesta producir el producto? ¿conocemos el margen exacto? ¿cuál es el precio óptimo de nuestro producto?

3. Formulación

Definamos la ventaja analítica de cuál es la capacidad que tienen las empresas de gestionar los datos, internos y externos, para extraer información y tomar decisiones de negocios más eficientes en base a dicho conocimiento.

Es importante enunciar la estrategia.

4. Datos

Ningún dato es más importante que otro, sólo tendrá valor si ayuda a contestar las preguntas Smart. De todas las preguntas formuladas, vamos a tratar de contestar a una sola pregunta: la que concentre la esencia de tu negocio.

Por ejemplo, el caso de IEBS, Pascual formuló la siguiente: ¿Cómo saber  qué profesores son excelentes sobre los buenos?  Quiero un scoring del profesor. Ese es el primer proyecto.

5. Analítica

Puede ser análisis descriptivo ¿Qué ocurrió?; análisis diagnóstico, ¿por qué ocurrió?; análisis predictivo ¿Qué ocurrirá?; análisis prescriptivo ¿qué haremos si ocurre?   

Existen herramietnas desde Amazon Web Service, Watson de IBM. Todas las empreas pueden acceder a algoritmos económicamente muy accesibles en el mercado.

“El problema no está en el algortimo, es conseguir la data y saber qué pregunta hay que constestar.Los datos saben a veces más que nosotros de nosotros mismos. Así que hay que tirar los segmentos de clientes y hacer nuevos con la data de hoy”, dice Pascual.

6. Comunicar

“El cerebro está hecho para ver patrones de conexiones no para leer tablas”, afirma Pascual. Así que necesitas convecer a directivos y del consejo de la importancia de esta información. No se comunica un avance de datos con gráfico, necesitamos storytelling. ¿Qué historias te cuentan los datos?

7. Transformación

Si no se aplica esta estrategia, todo el trabajo anterior no sirvió de nada. Necesitas sentarte con el CEO para ver se pueden crear nuevos modelos de negocios; con el CMO para ver los temas de clientes; con el COO, para ver la implementación a nivel de operaciones y personal; con el CTO de tecnología. “Hay que hacer un roadmap visual con las grandes acciones a desarrollar por la organización de acuerdo a sus facultades”.  

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