Casos de uso de data analytics y cómo sacarle provecho

En México, la analítica de datos o Data Analytics es una necesidad de la que, poco a poco, han adquirido consciencia las organizaciones.

En cifras, las motivaciones que han producido este cambio se traducen en un incremento de hasta veinte veces en la atracción de clientes, hasta seis en la posibilidad de retenerlos y en una probabilidad 2.6 veces mayor de incrementar el retorno de inversión.

¿En qué consiste el análisis de datos y Data Analytics?

La analítica de Big Data es una disciplina que consiste en examinar grandes cantidades de datos que reciben las empresas, con el propósito de encontrar correlaciones y patrones difíciles de identificar a simple vista.

Como estrategia de inteligencia de negocios, permite obtener respuestas de esos volúmenes de datos, prácticamente de forma inmediata, lo que a su vez facilita la toma de decisiones cruciales y mejora la detección y aprovechamiento de oportunidades para el negocio.

Importancia de la recolección y análisis de datos

A diferencia de la analítica tradicional que ya se utilizaba en la década de los 50, los sistemas contemporáneos permiten a las empresas trabajar de manera rápida, eficaz y sin errores, lo que les da una ventaja competitiva que años atrás era inimaginable.

Otros beneficios del también llamado Data Analytics son operaciones más eficientes, mayores utilidades y clientes satisfechos.

Procesamiento y Data Analytics: Casos de uso

1. Prevención de la fuga de clientes

Tecnologías de big data como la analítica en la nube ayudan a disminuir las pérdidas asociadas a la fuga de clientes. Lo que ocurre cuando una empresa comienza a experimentar este fenómeno va más allá de dejar de percibir las ganancias que esos clientes representaban; también implica una fuerte inversión en atraer nuevos, lo que resulta más costoso que fidelizar.

Ahora bien, te preguntarás cómo el Data Analytics ayuda a controlar esta situación. Y la respuesta es que, al generarse indicadores de satisfacción siempre tendrás una orientación clara para tomar decisiones alineadas con aquello que más interesa o satisface a tus clientes e incluso, entender qué segmentos son más propensos a irse y qué hay que corregir para retenerlos.

2. Identificación de clientes que aportarán valor a largo plazo

Uno de los mayores desafíos para cualquier empresa es identificar tempranamente a los consumidores que harán mayores inversiones de manera sostenida y en largo plazo. En este sentido, la recolección y análisis de datos permite a las compañías optimizar su mercadotecnia, dirigiéndola a aquellos segmentos que aportarán valor por tiempo indefinido.

3. Segmentación de mercado

Cada compañía define un mercado distinto y lo segmenta a propósito de obtener más valor de los productos y servicios que oferta. El Data Analytics hace posible una mayor precisión en esta tarea, permitiendo identificar los segmentos más receptivos a tu propuesta e incluso, mercados con potencial que no imaginaste que existieran.

4. Rapidez y certeza en la toma de decisiones

Hoy en día, las empresas obtienen la información que necesitan de inmediato, con ayuda de tecnologías de Data Analytics, BI y machine learning, lo que les permite tomar acciones rápidas, informadas y en control de riesgo.

Esto, debido a que los sistemas analizan desde los patrones de compra hasta el comportamiento del consumidor y las interacciones en redes sociales.

5. Generación de nuevos productos y servicios

El procesamiento de datos y el Data Analytics brinda a las compañías las herramientas para identificar las necesidades de sus clientes incluso antes de que ellos sean conscientes de las mismas. Esto propicia inversiones en el desarrollo de productos y servicios acertadas y con altas posibilidades de éxito.

Lo anterior es posible gracias al análisis de propensión de productos, que combina datos sobre actividades y comportamientos de compra con métricas de redes sociales y del comercio electrónico. De esta manera, los datos se correlacionan para proporcionar información sobre la efectividad de una campaña o el potencial de venta de un producto.

Un ejemplo particular es el uso de Data Lake y analítica de datos en las Fintech, empresas que, como su nombre lo indica, han adoptado tecnologías financieras para anticiparse a las necesidades del mercado y mejorar la oferta de productos y servicios del sector.

En su caso, algunas de las ventajas que ha significado la implementación de estos sistemas son la gestión activa de datos de los mercados de valores y la automatización del proceso de recolección y transformación de datos, que deriva en la propuesta de soluciones creativas para atender las necesidades de nuevos usuarios de servicios financieros o de aquellos que estaban desatendidos por las instituciones tradicionales, así como en una mayor eficiencia y mejor gestión de riesgos.

No obstante, en un contexto marcado por la competencia entre empresas que ofrecen productos y servicios similares, donde los clientes están más conectados con las marcas y el consumidor exige una atención que parta del conocimiento de sus preferencias, los sistemas de Data Analytics han dejado de ser una innovación a la que se veía desde lejos, para convertirse en un factor esencial para la competitividad.

Con esto en mente, en Codster transformamos tus datos en estrategia mediante soluciones de data science y analytics que te permitirán tomar decisiones estratégicas basadas en datos, disponer de información centralizada para su mejor aprovechamiento, mantener un mayor control para garantizar la seguridad de los datos y por último, lograr una segmentación de mercado que represente más oportunidades para tu empresa.

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