Cómo crear y utilizar información procesable para el crecimiento empresarial

Tener acceso a información procesable relevante y precisa es cada vez más importante para empresas de todos los tamaños.

La inteligencia de mercado detallada y los datos de los clientes son cada vez más accesibles y asequibles cada año, por lo que cada vez más empresas deciden invertir en estas áreas.

Esto simplemente significa que los datos se volverán cruciales para cualquiera que intente mantenerse competitivo. Pero no se trata solo de recopilar y almacenar datos sin procesar. Miles de millones de puntos de datos dispares que tiene que manejar no pueden ser útiles si no se procesan e interpretan correctamente. De hecho, esta cantidad de datos puede desorientarlo fácilmente o confundirlo, lo que le impide tomar decisiones comerciales informadas.

Entonces, primero deberá establecer el contexto de los datos, así como comprender las conexiones clave entre los conjuntos de puntos de datos. Solo entonces tiene la oportunidad de obtener información sobre la que realmente se puede actuar, de ahí el nombre perspectivas procesables. .

1. ¿Qué son los conocimientos prácticos?

En primer lugar, es importante hacer una diferencia entre tres conceptos distintos:datos, información y perspicacia.

• Los datos vienen sin procesar, sin procesar. Los puntos de datos representan hechos medibles particulares sin asumir necesariamente ninguna conexión entre ellos.
• La información contiene un poco más. Son datos que se procesan y organizan, y proporcionan una comprensión de las conexiones y tendencias básicas. Estos datos están sistematizados y organizados de una manera práctica y sencilla que ofrece un gran punto de partida para un análisis más profundo.
• Las percepciones surgen cuando entra en juego un conocimiento profundo y completo del contexto. Son el resultado de un análisis detallado de la información y conducen a conclusiones útiles. Y como mencionamos, si hay una manera de actuar sobre estos conocimientos, los llamamos accionables.

Un ejemplo de información procesable

Intentaremos aclarar estas diferencias aún más mediante el uso de un ejemplo. Supongamos que es propietario de una empresa y calcula sus ingresos al final de cada mes. El hecho de que su empresa haya ganado 50 000 en un mes determinado es lo que denotamos como datos.

Ahora, si tomas tus ingresos mensuales en los últimos 5 años y organizas estos datos cronológicamente para reconocer tendencias y tendencias, lo que obtienes es información. . Notar una fuerte caída en los ingresos en los últimos 18 meses sería un ejemplo de esto.

Pero el paso clave aún está por llegar. Una vez que comience a identificar las razones de las tendencias que ha notado, utilizando su conocimiento del contexto, obtendrá perspectivas . Descubrir que la caída de los ingresos se correlaciona con el estallido de la pandemia, los problemas de la cadena de suministro o los avances innovadores de su competencia:todos estos son conocimientos . Una idea es procesable si sugiere lo que la empresa debe hacer para mejorar su posición dadas las circunstancias.

En resumen, aquí hay todo un espectro, con datos sin procesar en un extremo y conocimientos en el otro. La pregunta clave que surge es cómo convertir los datos en información procesable y utilizarlos para su beneficio.

2. Recopilación de los datos correctos

Elija los conjuntos de datos relevantes

La cantidad de datos que puede recopilar para mejorar su negocio es prácticamente ilimitada. Así que aquí, filtrar es crucial. La mayoría de las estimaciones afirman que producimos más de 2,5 quintillones de bytes de datos todos los días. Las empresas utilizan software de análisis de datos de todo tipo no solo para recopilar inmensos volúmenes de datos, sino también para elegir conjuntos de datos relevantes para sus necesidades comerciales.

Por supuesto, la potencia de procesamiento de este software es cada vez mayor, pero también lo es la cantidad de datos disponibles. Si no discrimina y simplemente profundiza en el análisis de cada pieza de datos que pueda tener a su alcance, esto requerirá una gran cantidad de poder de procesamiento y, lo que es más importante, probablemente lo dejará confundido e incapaz de hacer nada. sentido fuera de él.

Establece algunas reglas básicas

Entonces, antes de que los datos comiencen a llegar, debe establecer algunas restricciones. En este sentido, el análisis de datos es una actividad algo predictiva. Debe asumir de antemano qué factores y parámetros lo llevarán a conclusiones valiosas. Incluso bosquejar resultados particulares de antemano es bienvenido. Debe elegir qué datos recopilar en función de sus expectativas y objetivos finales y luego ver si los datos demuestran que tiene razón o no.

No hay una receta para el éxito aquí, pero una regla general típica debería ser si recopilar cierto tipo de datos agregará algún valor a su operación. Es clave que cree filtros adecuados que le permitan concentrarse en lo que es realmente esencial.

Usar las herramientas adecuadas

La otra clave es la tecnología. Hay una gran cantidad de fuentes de datos que puede usar, así que asegúrese de obtener las precisas y relevantes.

Probablemente, los más útiles son aquellos que analizan su audiencia y clientes particulares, como el análisis de redes sociales o el software CRM que realiza un seguimiento de la actividad de su sitio web. La integración de todas estas fuentes diferentes en un cuerpo de datos sólido y unificado también es fundamental si desea avanzar a los siguientes pasos.

3. Convertir datos en información

Conectando los puntos

Una vez que haya resuelto eso, es hora de poner todos estos datos dispares en contexto y sacar conclusiones. Recuerde, una idea es una pieza de información que es compleja y estructurada, pero clara y específica. Debe ser relevante y acercarlo a comprender realmente el problema que está tratando.

En primer lugar, los datos deben transformarse en información. Esto se hace priorizando, clasificando, segmentando y agrupando grandes cantidades de puntos de datos.

La mayor parte de este trabajo está automatizado y se basa en las reglas y criterios iniciales que establezca. Y cuando establezca estas reglas, recuerde que el equilibrio es fundamental aquí. Si eres demasiado general, tus hallazgos pueden resultar vacíos y superficiales y, sin embargo, si eres demasiado específico, esto puede confundirte, abrumarte o simplemente hacerte perder de vista el panorama general.

Reúna un equipo versátil 

Tenga en cuenta que este algoritmo inicial puede necesitar ser modificado si las circunstancias cambian radicalmente. En tiempos de turbulencia y fluctuaciones dramáticas del mercado como el que vivimos ahora, cierta información puede dejar de ser relevante, mientras que otra puede ganar importancia.

Por eso es muy valioso contar con una amplia gama de profesionales que te ayuden a interpretar los resultados. No se trata solo de científicos de datos, sino también de especialistas en marketing, expertos financieros, vendedores, representantes de servicio al cliente, especialistas de mercado, básicamente cualquiera que pueda contribuir con sus 2 centavos y su conocimiento sobre una determinada esfera de su negocio o su mercado.

Si reúne un equipo competente, será más fácil distinguir entre la causalidad y las meras correlaciones accidentales. Hay muchas partes móviles y necesita personas que realmente entiendan cómo se mueven las diferentes partes específicas y qué hace que cambien para evitar malas interpretaciones.

Usar visualización

Finalmente, la forma en que presentas la información obtenida es crucial. Es mucho más fácil leer y comprender visualizaciones fáciles de usar y bien diseñadas que infinitas hojas de cálculo monótonas.

Esta parte del trabajo también se puede automatizar, y una herramienta de informes de calidad puede hacer maravillas aquí. Puede extraer datos sin procesar de sus fuentes de datos y organizarlos para crear cuadros y gráficos fáciles de entender basados ​​en los ajustes preestablecidos que ha preparado.

4. Habilitación de información procesable

Conectando ideas y acciones

Así que obtuvo sus datos, obtuvo su software, un equipo capaz de dar sentido a los datos y logró obtener información útil valiosa sobre lo que es bueno y lo que es malo para su negocio. Sin embargo, el proceso aún está lejos de terminar.

A veces parece que actuar sobre la inteligencia recopilada puede ser la parte más complicada. La investigación de Forrester muestra que el 74 % de las empresas quieren estar basadas en datos, pero solo el 29 % de ellas cree que son buenas para conectar el análisis con la acción.

Papel humano en la toma de decisiones

Tenga en cuenta que el desarrollo de nuevas tecnologías solo puede solucionar parcialmente este problema, ya que al menos una parte del proceso de toma de decisiones debe ser realizada por humanos. Es cierto que el software se está volviendo mejor en la predicción de tendencias futuras e incluso en la toma de decisiones particulares por sí mismos.

Pero, por otro lado, las grandes decisiones sobre la estrategia comercial general, la gestión de la marca o una crisis de relaciones públicas tienen demasiadas variables o simplemente no son cuantificables.

Por ejemplo, puede medir cuánto dinero perderá su empresa debido a ciertas decisiones durante una crisis de relaciones públicas, pero no puede medir estrictamente "cuánta reputación" perderá. E incluso si pudiera, decidir "cuánto" de la reputación que una empresa está dispuesta a perder se basa en metas y aspiraciones típicamente humanas, y no está impulsada exclusivamente por la lógica financiera.

¿Vale la pena?

Por lo tanto, para actuar adecuadamente sobre la base de los conocimientos, necesita todo:datos confiables, expertos que puedan analizarlos, software que pueda generar predicciones sólidas y tomadores de decisiones humanos que determinen las acciones futuras mientras tienen en mente un panorama más amplio.

Es un proceso muy complejo, y para hacer crecer realmente su negocio, tendrá que hacer todo bien. Y vale la pena. Es por eso que hasta el 77 % de las empresas en los EE. UU. y el 69 % en el Reino Unido se basan en datos, mientras que las empresas basadas en conocimientos generalmente crecen a una tasa de más del 30 % cada año. Y convertir correctamente los datos no estructurados sin procesar en información procesable es la clave absoluta una vez que decida tomar este camino.

5. Pensamientos finales

Lograr que su negocio se base en datos puede ser una experiencia aterradora. Es un gran cambio, especialmente para los propietarios y ejecutivos de la vieja escuela. También es arriesgado y complicado y todo puede parecer demasiado oscuro y confuso. Por lo tanto, no sorprende que los ejecutivos se pongan nerviosos cuando intentan implementar cambios que harán que sus empresas se basen más en los datos.

Recopilar toneladas de datos dispares y obtener información útil a partir de ellos puede parecer una gran cantidad de trabajo, pero en realidad es la única forma. Cometerá algunos errores en el camino y tendrá que actualizar algoritmos, jugar con criterios preestablecidos y adaptarse a nuevas circunstancias todo el tiempo.

Pero con el enfoque correcto y un equipo capaz, cometerá cada vez menos errores, ganará confianza y experiencia y, a la larga, podrá usar los datos para crear una ventaja competitiva y ayudar a su crecimiento del negocio.