¿Qué es el business analytics?
Es un conjunto de habilidades, prácticas y métodos que utilizan las empresas comprometidas con una toma de decisiones basada en los datos. El business analytics emplea análisis estadísticos y la exploración iterativa y continua de los datos de una compañía y del rendimiento pasado del negocio para obtener conocimiento e impulsar la planificación empresarial.
¿Qué beneficios aporta el business analytics?
El análisis puede ser una poderosa herramienta de aceleración empresarial. Mediante el uso de análisis avanzados, las empresas de todos los sectores, ya sean B2B o B2C, están aprendiendo más sobre sus clientes y convirtiendo esa información en ingresos y ganancias.
Este conocimiento permite entender mejor el rendimiento del negocio gracias a análisis y generación de informes más rápidos, una mayor calidad del dato y una toma de decisión y planificación más informadas. Generalmente, el business analytics se centra en los datos y los métodos estadísticos para medir el rendimiento pasado y orientar la dirección futura de la compañía, permitiendo a las empresas mejorar constantemente sus operaciones.
¿Cuáles son los mayores desafíos comerciales del análisis?
Muchas organizaciones se esfuerzan por utilizar de manera efectiva las capacidades de análisis para dar forma a la experiencia del cliente, lo que lleva a la pérdida de conocimientos del cliente y a rendimientos financieros decepcionantes de sus inversiones en análisis y gestión de la información. La razón por la que muchas empresas se quedan cortas es que no logran evaluar dónde se encuentran en sus esfuerzos comerciales, a dónde quieren que los lleven el análisis y cómo llegarán allí.
Parte del problema radica en definir qué significa el análisis hoy. Muchas empresas todavía consideran que los informes de rutina que reciben a través de los paneles operativos son análisis. Si bien los paneles de control son útiles, describen eventos que ya ocurrieron, como tendencias a lo largo del tiempo. El poder real del análisis es predecir eventos y prescribir un camino para obtener resultados específicos, como identificar a los clientes cuyos pagos con tarjeta de crédito estarán atrasados en 60 días y luego contactarlos de manera proactiva.
Otros ejemplos incluyen detectar a los asegurados que investigan opciones de cobertura, luego ofrecerles una cobertura adaptada a sus necesidades o procesar datos de flujo de clics para identificar a los compradores listos para comprar.
