Por qué es importante aplicar el análisis de datos ahora

Saber lo que nuestro cliente quiere, lo que necesita y cuándo lo necesita ya no es cosa del futuro. Las herramientas Data Analytics están aquí precisamente para eso. Pero, entonces, ¿por qué todavía las empresas debaten todavía sobre su utilidad, en lugar de ponerlas en práctica?

La tecnología de análisis de datos avanza tan rápido, que es capaz de predecir la próxima tendencia, el próximo “producto-sensación” o, incluso, el próximo comportamiento de los consumidores. Una solución de Data Analytics analiza patrones, y hace lo que se denomina análisis de sentimiento, y logra detectar tendencias que llegan y que todavía no vemos.

Solo con esto es suficiente para darnos cuenta de la importancia que las herramientas Data Analytics tienen para las organizaciones. Entonces, ¿por qué las soluciones de análisis de datos aún no están implantadas, de forma masiva, en las empresas?

Puede deberse a que no se ha dado suficiente visibilidad a que realmente funciona. Puede ser tan solo cuestión de tiempo y de madurez del mercado. Pero el mercado pertenece a aquellas empresas que consiguen implementar esas herramientas de análisis de datos de forma fluida en el negocio. Y, quien no se adapte a rápidamente, puede quedarse atrás.

Este camino de transformación, sin embargo, no es sencillo. Y debe comenzar con una estrategia digital bien diseñada. A partir de ella, seleccionaremos la herramienta de análisis de datos más adecuada.

Por qué es importante Data Analytics para nuestra empresa

1. Predicción

Las herramientas de análisis de datos ayudan a que una compañía tenga una fotografía del comportamiento de su cliente y, también, de las transacciones. Pero Data Analytics hace mucho más que eso: puede predecir lo que nuestro cliente quiere y necesita. Esto puede ayudar a un negocio minorista, por ejemplo, a planificar la próxima temporada. Antes, esto era algo que dependía mucho de la capacidad de percepción del gerente. Pero, ahora, con estas herramientas de análisis de datos, es posible barrer esos datos para formar un análisis de sentimiento, también conocido como minería de opinión.

Esto es posible no sólo en el campo “macro”, sino también a nivel individual. Es decir, la compañía sabe hacia dónde se dirige el comportamiento de una masa de consumidores, pero también sabe dónde está un consumidor único. Es posible prever la próxima compra y, con ello, el minorista ayuda al consumidor en esa toma de decisión. Las recomendaciones ya son comunes en el mundo virtual, pero avanzan cada vez más hacia el mundo físico. Después de que obtengamos los datos, podemos prever la demanda y conseguimos entender a nuestros clientes, y descubrir cuánto vamos a vender de cada producto y dónde.

2. Aumento de la participación en la cartera del cliente

Este es un buen motivo para disponer de herramientas de análisis de datos. Las herramientas Data Analytics nos ayudan a entender el comportamiento de compra del cliente, ayudan a ofrecer lo que realmente es relevante para el consumidor. Resultado: nuestra marca empieza a ganar la preferencia del cliente y, con ello, nuestra compañía aumenta la participación en la cartera del cliente (share of wallet). Es decir, ganamos la preferencia en la cartera del cliente: gastará más en nuestra empresa, y menos con la competencia. Además, con estos datos, podemos responder más rápido a los cambios del mercado.

3. El precio ya no es una excusa

Otro motivo para invertir en las herramientas de análisis de datos, es que ya no son tan caras como antes. Lo cierto es que, hoy, si las compañías no invierten en herramientas Data Analytics, es más por desconocimiento que por precio.

4. Personalización llevada al extremo

Personalizar productos y servicios eleva la satisfacción de nuestros clientes, y su nivel de experiencia. Las herramientas de Data Analytics ayudan exactamente en este punto. Si conocemos a nuestro cliente, y conseguimos predecir la demanda, la personalización es el siguiente paso. Es posible, incluso, personalizar el precio. El precio dinámico será una realidad, y se llegará al extremo de ofrecer un precio diferente para cada cliente. Las empresas van a trabajar esta dinámica en tiempo real para todo. Por ejemplo, si tenemos un stock elevado para un determinado producto, podemos bajar el precio para una localidad y un individuo específicos.

5. Experiencia

Con Data Analytics, es posible ser asertivo en la oferta de experiencia al consumidor, en la experiencia del cliente. Esto es posible porque conocemos mejor a nuestro cliente. Únicamente esta información nos permite diseñar una oferta más asertiva de productos y servicios, anticipando lo que nuestro cliente quiere, y ofreciendo, además, algo exclusivo y personalizado. Puede llegar un momento en que, tenemos tantos datos, que conseguimos entregar a nuestro cliente algo que ni siquiera él sabe que va a querer o necesitar. Y ese es el futuro.