¡Como usar el análisis de datos para crecer las ventas en tu empresa!

En tiempos en que la información es un recurso muy valioso para empresas y directivos, la analítica de datos termina siendo un tema muy necesario de ser explorado y comprendido por todos aquellos que pretenden optimizar sus servicios y productos ofrecidos.

El uso adecuado de los datos -tanto de clientes como de empleados, e incluso puede ser en tiempo real- puede ayudar a realizar un seguimiento eficiente de las métricas del negocio y mejorar varios de los resultados y procesos internos de la empresa por parte de los directivos responsables a partir de sus comentarios.

Si aún no sabes qué es la analítica de datos y cuáles son los beneficios que se obtienen al utilizarla en tu empresa, sigue leyendo nuestro artículo. En él abordaremos los principales aspectos de este concepto fundamental para la generación de métricas que permitan analizar en profundidad la realidad de su negocio, independientemente del ámbito de actuación.

¿Qué es el análisis de datos?

Con la llegada de un mercado conectado a través de recursos altamente tecnológicos y un intercambio de información avanzado, el análisis de datos está estrechamente relacionado con el concepto de Big Data , términos que aún son vistos como una novedad por muchas empresas y sus gerentes.

Explicado de manera simple, el análisis de datos se puede definir como la realización de análisis de una gran cantidad de información disponible mediante el uso de herramientas por parte de ciertos usuarios a través de Internet, generalmente obtenida durante el uso de plataformas digitales.

¿Cuáles son los principales tipos de análisis de datos?

A continuación enumeramos los principales de este tipo de análisis de datos , para que puedas comprender mejor cómo el uso de esta herramienta puede interferir en tus decisiones, correspondiendo de manera sólida a lo que pide el mercado actual.

   

Análisis Prescriptivo

Es un modelo de analítica de datos cuyo foco es dar recomendaciones a los analistas de datos sobre cómo actuar ante determinados eventos, que están directamente relacionados con el negocio y dentro de sus principales objetivos. En otras palabras, muestra relaciones probabilísticas sobre los resultados de la toma de decisiones predeterminada.

El análisis prescriptivo es ampliamente utilizado en el mercado para reducir los riesgos de cualquier cambio en los sistemas de la empresa y para la optimización de procesos. El uso de estos análisis se hace posible a partir de multitud de variables de diferentes fuentes que el negocio tiene a su disposición.

Análisis Predictivo

Con el análisis de una gran cantidad de datos, provenientes de Big Data, es posible que los dirijamos para predecir tendencias comerciales de una manera muy confiable, ya sea del consumidor de un producto en un comercio electrónico o del usuario de un servicio al uso de una plataforma.

Este modelo de análisis no es más que una representación estadística, muchas veces obtenida a partir de recursos como el aprendizaje automático , de lo que ocurre en el momento en relación con los registros históricos ya capturados por el sistema.

Tal modelo analítico es responsable de las predicciones sobre posibles acciones futuras a tomar, así como de escenarios aún desconocidos por la empresa para ayudar a la decisión del gerente.

Análisis Descriptivo

Este tipo de análisis se preocupa por comprender lo que está sucediendo en el negocio en el momento en que se aplica. Como sugiere la propia nomenclatura, describe las condiciones para que analistas y gerentes se centren en una mayor comprensión de los problemas y soluciones de la empresa.

Antes del uso del análisis de datos, era común que los problemas en la línea de producción existieran durante años sin siquiera notarse. Con el uso correcto de este modelo de análisis estadístico, es casi imposible que problemas de este tipo pasen desapercibidos a los ojos de los directivos.

Un ejemplo práctico sobre la aplicación del análisis descriptivo muy útil sería la identificación de puntos muertos u obstáculos que afectan la continuidad de la línea de producción y que pueden retrasar la entrega del servicio o producto que ofrece la empresa.

Análisis de Diagnóstico

De la misma forma que el análisis descriptivo, mencionado anteriormente, el análisis de diagnóstico opera en el contexto contemporáneo de la empresa. La diferencia es que es más enfocada y afilada que la descriptiva. 

Mientras que el análisis descriptivo explora los más diversos puntos posibles, este modelo termina explorando solo una pequeña parte de ellos, previamente determinada por el analista o gerente. Es capaz de traer respuestas a preguntas sobre problemas ya conocidos a través de datos obtenidos previamente, de modo que es posible construir soluciones pertinentes a estas preguntas.

En general, el uso del análisis de diagnóstico se debe a su uso para comprender problemas que ya han ocurrido en la empresa, para los cuales debemos prepararnos, y que pueden volver a ocurrir en un futuro cercano.

"Los datos son importantes, El análisis correcto aún más"

El uso de la analítica de datos hoy en día es esencial para que cualquier negocio logre los buenos resultados deseados, y puede utilizarse de las más diversas maneras: pronóstico de tendencias, gestión de crisis, resolución de problemas, definición de público objetivo para un nuevo servicio o producto, identificación de comportamiento patrones de clientes y usuarios, entre otros. La lista crece con cada problema observado en la vida diaria de las empresas.

Por ello, es muy importante contar con quienes llevan años trabajando en este ámbito para poder hacer el mejor uso posible de estos valiosísimos recursos que son los datos. Para ello, puedes contar con Leucotron , hemos desarrollado varios frentes orientados a optimizar la comunicación entre tus empleados, múltiples soluciones para ofrecer un mejor servicio a tus clientes y desarrollo de una plataforma omnicanal .

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