Lo leemos en todas partes. El término «big data» por sí solo se ha convertido en una especie de palabra de moda en los últimos tiempos, y con razón.
Aprovechando la gran cantidad de información digital disponible al alcance de su mano y adoptando el poder de la inteligencia empresarial, es posible tomar decisiones más informadas que conducirán al crecimiento comercial, la evolución y el aumento de los resultados.
Por medio de la implementación de las herramientas de informes adecuadas y la comprensión de cómo analizar así como medir sus datos con precisión, podrá tomar el tipo de decisiones basadas en datos que impulsarán su negocio. Por supuesto, esto suena increíble en teoría.
Pero en la práctica, incluso si usted tiene acceso a los mejores datos del mundo, es posible tomar decisiones que hacen caso omiso de la visión tangible, yendo con su instinto en su lugar. En la mayoría de los casos, esto puede resultar perjudicial para el negocio.
Aunque a veces está bien seguir tus instintos, la gran mayoría de tus decisiones basadas en el negocio deberían estar respaldadas por métricas, hechos o cifras relacionadas con tus objetivos, metas o iniciativas que puedan asegurar una columna vertebral estable para tus informes de gestión y operaciones comerciales.
Para ayudarle en su búsqueda de la iluminación analítica, vamos a explorar la toma de decisiones basada en datos, a estudiar la importancia de la toma de decisiones basada en datos y a examinar algunos ejemplos del mundo real de cómo convertir los conocimientos en acciones que impulsen el negocio.
¿Qué es la toma de decisiones basada en datos?
La toma de decisiones basada en datos (DDDM) es un proceso que implica la recopilación de datos basados en objetivos medibles o KPIs, el análisis de patrones y hechos a partir de estos conocimientos, y su utilización para desarrollar estrategias y actividades que beneficien al negocio en una serie de áreas.
Fundamentalmente, la toma de decisiones basada en datos significa trabajar hacia objetivos empresariales clave aprovechando datos verificados y analizados, en lugar de limitarse a disparar en la oscuridad.
Sin embargo, para extraer un valor genuino de sus datos, éstos deben ser precisos, así como relevantes para sus objetivos. La recopilación, extracción, formateo y análisis de información para mejorar la toma de decisiones basada en datos en las empresas era antes una tarea exhaustiva, que naturalmente retrasaba todo el proceso de toma de decisiones con datos.
Pero hoy en día, el desarrollo y la democratización del software de inteligencia empresarial permiten a los usuarios sin conocimientos técnicos profundos analizar y extraer información de sus datos. Como resultado directo, se requiere menos apoyo informático para producir informes, tendencias, visualizaciones y perspectivas que faciliten el proceso de toma de decisiones sobre los datos.
De estos desarrollos, nació la ciencia de los datos (o al menos, evolucionó de una manera enorme), una disciplina en la que las habilidades de hacking y la estadística se encuentran con la experiencia de nicho. Esta nueva profesión consiste en cribar grandes cantidades de datos en bruto para tomar decisiones empresariales inteligentes basadas en datos.
El «oro» que extraen los científicos de datos es de dos tipos distintos: cualitativo y cuantitativo, y ambos son fundamentales para tomar una decisión basada en datos.
El análisis cualitativo se centra en datos que no están definidos por números o métricas, como entrevistas, vídeos y anécdotas. El análisis de datos cualitativos se basa en la observación más que en la medición. En este caso, es fundamental codificar los datos para garantizar que los elementos se agrupen de forma metódica e inteligente.
El análisis de datos cuantitativos se centra en los números y las estadísticas. La mediana, la desviación estándar y otras estadísticas descriptivas desempeñan aquí un papel fundamental. Este tipo de análisis se mide más que se observa. Tanto los datos cualitativos como los cuantitativos deben analizarse para tomar decisiones empresariales más inteligentes basadas en datos.
Ahora que hemos explorado el significado de la toma de decisiones en los negocios, es el momento de considerar la razón por la que la toma de decisiones basada en datos (DDDM) es importante.
«La información es el petróleo del siglo XXI, y la analítica es el motor de combustión». – Peter Sondergaard
¿Por qué es importante la toma de decisiones basada en datos?
La importancia de los datos en la toma de decisiones radica en la consistencia y el crecimiento continuo. Permite a las empresas crear nuevas oportunidades de negocio, generar más ingresos, predecir las tendencias futuras, optimizar los esfuerzos operativos actuales y producir conocimientos procesables. De este modo, puede crecer y evolucionar su imperio a lo largo del tiempo, haciendo que su organización sea más adaptable como resultado. El mundo digital está en un estado constante de cambio, y para moverse con el paisaje siempre cambiante que le rodea, debe aprovechar los datos para tomar decisiones empresariales más informadas y potentes basadas en datos.
Las decisiones empresariales basadas en datos hacen o deshacen las empresas. Este es un testimonio de la importancia de la visualización de datos en línea en la toma de decisiones.
Los profesores de la Sloan School of Management del MIT, Andrew McAfee y Erik Brynjolfsson, explicaron una vez en un artículo del Wall Street Journal que realizaron un estudio junto con el MIT Center for Digital Business. En este estudio, descubrieron que entre las empresas encuestadas, las que se guiaban principalmente por los datos se beneficiaban de un 4% más de productividad, así como de un 6% más de beneficios.
Las empresas que abordan la toma de decisiones de forma colaborativa tienden a tratar la información como un activo real más que las empresas con otros enfoques más ambiguos.
10 consejos y puntos de partida para una mejor estrategia de toma de decisiones basada en los datos
Por último, aquí tienes 10 consejos prácticos y puntos de partida para una mejor toma de decisiones basada en los datos en las empresas. Al final, estarás 110% convencido de la importancia de tomar este tipo de decisiones.
1) Protégete contra tus prejuicios
Mucho del trabajo mental que hacemos es inconsciente, lo que hace difícil verificar la lógica que usamos cuando tomamos una decisión. Incluso podemos ser culpables de ver los datos que deseamos que estén ahí en lugar de lo que realmente tenemos delante. Esta es una de las formas en que un buen equipo puede ayudar. Pasar tus decisiones por una parte competente que no comparta (o ni siquiera conozca) tus prejuicios es un paso inestimable.
Trabajar con un equipo que conozca los datos con los que estás trabajando abre la puerta a comentarios útiles y perspicaces. La democratización de los datos permite a todas las personas, independientemente de sus conocimientos técnicos, acceder a ellos y ayudar a tomar decisiones informadas. A menudo esto se hace a través de un innovador software de cuadros de mando, que visualiza tablas y gráficos antes complicados de tal manera que más personas pueden iniciar buenas decisiones empresariales basadas en los datos.
Cuando más personas comprendan los datos en juego, tendrá la oportunidad de recibir comentarios más creíbles. La prueba está en los números. Un estudio de McKinsey de 2010 (cuya lectura es útil incluso hoy en día) sobre más de 1.000 inversiones empresariales importantes demostró que cuando las organizaciones trabajaban para reducir el efecto del sesgo en sus procesos de toma de decisiones, conseguían rendimientos hasta un 7% superiores. Cuando se trata de la toma de decisiones basada en datos (DDDM), reducir el sesgo y dejar que los números hablen por sí mismos marca la diferencia.
Consejos para superar un comportamiento sesgado
- Simplemente conciencia – Todo el mundo es sesgado, pero ser consciente de que los sesgos existentes pueden afectar a su toma de decisiones puede ayudar a limitar su impacto.
- Colaboración – Sus colegas pueden ayudar a mantenerle bajo control ya que es más fácil ver los sesgos en los demás que en uno mismo. Reproduzca las decisiones de otras personas y sea consciente de los comportamientos sesgados en la sala de juntas.
- Búsqueda de información conflictiva – Hágase las preguntas adecuadas a sí mismo y a los demás para reconocer sus sesgos y eliminarlos de su proceso de decisión.
Al eliminar los sesgos, se abre a descubrir más oportunidades. Deshacerse de las nociones preconcebidas y estudiar realmente los datos puede alertarle sobre las percepciones que pueden cambiar realmente sus resultados. Recuerde que la inteligencia empresarial no debe consistir únicamente en evitar pérdidas, sino en obtener ganancias.
2) Definir objetivos
Para sacar el máximo provecho de sus equipos de datos, las empresas deben definir sus objetivos antes de comenzar su análisis. Establezca una estrategia para evitar seguir el bombo y platillo en lugar de las necesidades de su negocio y defina indicadores clave de rendimiento (KPI) claros. Aunque hay varios ejemplos de KPI que podría elegir, no se exceda y concéntrese en los más importantes dentro de su sector.
3) Reúna datos ahora
Reunir los datos correctos es tan crucial como hacer las preguntas correctas. Para las empresas más pequeñas o de nueva creación, la recopilación de datos debe comenzar desde el primer día. Jack Dorsey, cocreador y fundador de Twitter, compartió este aprendizaje con Stanford. «Durante los dos primeros años de vida de Twitter, estábamos volando a ciegas… lo basamos todo en la intuición en lugar de tener un buen equilibrio entre la intuición y los datos… así que lo primero que escribí para Square es un tablero de administración. Tenemos una disciplina muy fuerte para registrar todo y medir todo». Dicho y hecho, implantar una cultura de cuadro de mando empresarial en tu empresa es un componente clave para gestionar adecuadamente el maremágnum de datos que vas a recopilar.
4) Encuentra las preguntas sin resolver
Una vez fijada tu estrategia y tus objetivos, tendrás que encontrar las preguntas que necesitan una respuesta, para poder alcanzar estos objetivos. Formular las preguntas correctas de análisis de datos ayuda a los equipos a centrarse en los datos adecuados, ahorrando tiempo y dinero. En los ejemplos anteriores de este artículo, tanto Walmart como Google tenían preguntas muy específicas, lo que mejoró mucho los resultados. De esta manera, puedes centrarte en los datos que realmente necesitas, y de recopilar todo a secas «por si acaso» puedes pasar a «recopilar esto para responder aquello».
5) Encuentra los datos necesarios para resolver estas preguntas
Entre los datos que has recopilado, intenta centrarte en tus datos ideales, que te ayudarán a responder a las preguntas no resueltas definidas en la etapa anterior. Una vez identificados, comprueba si ya tienes estos datos recogidos internamente, o si necesitas establecer una forma de recogerlos o adquirirlos externamente.
6) Analizar y comprender
Puede parecer obvio, pero hay que mencionarlo: después de establecer el marco de todas las preguntas a las que hay que responder y la recopilación de datos, luego hay que leerlos para extraer ideas significativas e informes analíticos que te lleven a tomar decisiones empresariales basadas en datos. De hecho, los comentarios de los usuarios son una herramienta útil para llevar a cabo análisis más profundos de la experiencia del cliente y para extraer información procesable. Para hacerlo con éxito, es importante tener un contexto. Por ejemplo, si quieres mejorar las conversiones en el embudo de compra, entender por qué los visitantes están abandonando la página va a ser una visión crítica. Analizando las respuestas en los comentarios abiertos de tu formulario de opinión (dentro de este embudo), podrás ver por qué no tienen éxito en la compra y optimizar tu sitio web en consecuencia.
7) No tengas miedo de revisar y reevaluar
Nuestros cerebros sacan conclusiones precipitadas y son reacios a considerar alternativas; somos especialmente malos revisando nuestras primeras valoraciones. Un amigo diseñador gráfico me dijo una vez que a menudo se encontraba atascado hacia el final de un proyecto. Estaba comprometido con la dirección que había elegido y no quería desecharla. Estaba comprometido, pero por las razones equivocadas. Cuando esto ocurría, tenía que empezar de nuevo para ver el paso en falso que lo había atascado. Invariablemente, el producto final era mucho mejor que si hubiera improvisado una solución a partir del primer borrador.
Verificar los datos y asegurarse de que se hace un seguimiento de las métricas correctas puede ayudarle a salir de sus patrones de decisión. Confiar en que los miembros del equipo tengan una perspectiva y la compartan puede ayudarle a ver los sesgos. Pero no tenga miedo de dar un paso atrás y replantearse sus decisiones. Puede sentirse como una derrota por un momento, pero para tener éxito es un paso necesario. Entender en qué nos hemos equivocado y abordarlo de inmediato producirá resultados más positivos que si esperamos a ver qué pasa. El coste de esperar a ver qué pasa está bien documentado…
8) Presentar los datos de forma significativa
Excavar y espigar ideas está bien, pero conseguir contar tus descubrimientos y transmitir tu mensaje es mejor. Tienes que asegurarte de que tu perspicacia no se quede sin explotar y sin polvo, y que se utilice para la futura toma de decisiones. Con la ayuda de un gran software de visualización de datos, no es necesario ser un crack de la informática para construir y personalizar un potente cuadro de mando en línea que cuente la historia de sus datos y le ayude a usted, a su equipo y a su dirección a tomar las decisiones empresariales correctas basadas en los datos. Por ejemplo, necesita tener sus finanzas bajo control a toda costa:
Abrir el Cuadro de Mando Financiero en Pantalla Completa
Un esquema presentado en un cuadro de mando financiero garantizará una visión general del rendimiento financiero de una empresa. Con los principales indicadores clave de rendimiento (KPI), como el ratio de gastos de explotación, el margen de beneficio neto, la cuenta de resultados y los beneficios antes de intereses e impuestos, este cuadro de mandos permite un rápido proceso de toma de decisiones mientras se concentra en los datos en tiempo real.
Para obtener más inspiración, consulte estos increíbles ejemplos de visualización de datos de algunas de las marcas y empresas más vanguardistas del mundo.
9) Establezca objetivos cuantificables para la toma de decisiones
Después de tener su pregunta, sus datos, sus conocimientos, llega la parte difícil: la toma de decisiones. Tienes que aplicar los hallazgos que obtuviste a las decisiones del negocio, pero también asegurarte de que tus decisiones estén alineadas con la misión y visión de la empresa, incluso si los datos son contradictorios. Establezca objetivos medibles para asegurarse de que va por el buen camino… ¡y convierta los datos en acción!
10) Continúe evolucionando sus decisiones empresariales basadas en datos
Esto suele pasarse por alto, pero es increíblemente importante no obstante: nunca debe dejar de examinar, analizar y cuestionar sus decisiones basadas en datos. En nuestra era digital hiperconectada, tenemos más acceso a los datos que nunca. Para extraer un valor real de esta riqueza de conocimientos, es vital actualizar y evolucionar continuamente sus objetivos de negocio en función del paisaje que se mueve a su alrededor.
Errores en la toma de decisiones basadas en datos que debe evitar a toda costa
A estas alturas, la importancia de los datos en la toma de decisiones es evidente. Pero si bien la comprensión de la dinámica de las decisiones empresariales basadas en datos y la exploración de ejemplos de toma de decisiones basadas en datos en el mundo real le guiarán en la dirección correcta, la comprensión de lo que debe evitar le ayudará a cimentar su éxito.
¿Cuántas veces en su vida se ha preparado para una reunión, tenía los datos y las cifras listos para ir, y al final la decisión va en la dirección completamente opuesta?
Probablemente se sintió como si la decisión se hubiera tomado incluso antes de que la reunión comenzara. Si esto le resulta familiar, no es el único. No estamos hablando sólo de una startup llena de novatos que piensan que seguir su instinto es más importante que los KPI; estamos hablando de empresas enormes. Rob Enderle, antiguo empleado de IBM e investigador de Forrester, escribió un fabuloso artículo que documenta las deficiencias de los ejecutivos de IBM y Microsoft.
Si bien el artículo está repleto de ejemplos, quizá el más atroz sea la venta parcial de la división ROLM de IBM a Siemens. Enderle y su equipo elaboraron un informe interno que demostraba que la venta a Siemens sería un fracaso catastrófico. Resultó que la decisión se había tomado antes de que se publicara la investigación. De hecho, los ejecutivos se olvidaron de que se había encargado el estudio. Su decisión visceral acabó costando a la empresa más de mil millones de dólares.
Una publicación de BI-Survey nos muestra que el 58% de las empresas que encuestaron dijeron que basan al menos la mitad de sus decisiones empresariales habituales en el instinto o la experiencia, en lugar de basarse en los datos y la información. De media, se dieron cuenta de que las empresas sólo utilizaban el 50% de la información disponible a la hora de tomar decisiones.
Como proveedores de inteligencia empresarial que somos, comprendemos la importancia de la toma de decisiones basada en datos. Por eso hemos creado una herramienta de análisis de datos en línea que permite a los clientes sacar el máximo provecho de sus datos, visualizarlos de forma significativa y compartir fácilmente estos conocimientos generados en impresionantes cuadros de mando en tiempo real para tomar mejores decisiones empresariales con mayor rapidez. Sin embargo, los conocimientos que proporcionamos son completamente inútiles si, al final del día, estos informes son ignorados por los verdaderos responsables de la toma de decisiones.
Este enigma nos llevó a echar un vistazo profundo: ¿por qué los líderes empresariales no utilizan la toma de decisiones basada en datos? Y ¿qué deberían tener en cuenta para asegurarse de que sus decisiones se basan en los números y no en los sentimientos?
Ahora que hemos esbozado los fundamentos para tomar decisiones basadas en datos correctamente, vamos a profundizar en las cosas que hay que evitar profundizando en los errores comunes del pasado de los analistas de datos y los líderes empresariales. A través de la observación y la absorción de estos puntos clave con la ayuda del software para analistas de datos, podrá asegurarse de que su toma de decisiones impulsada por datos en los negocios sea coherente, esté orientada a los resultados y se centre en sus objetivos en todo momento.
1) Calidad de los datos
En primer lugar, la razón principal que se suele invocar es la calidad de los datos. La calidad de los datos es la condición de un conjunto de variables cualitativas o cuantitativas, que deben ser «aptas para los usos previstos en las operaciones, la toma de decisiones y la planificación», según un artículo escrito por el autor Thomas C. Redmann. Una buena gestión de la calidad de los datos (desde su adquisición hasta su mantenimiento, pasando por los procesos de disposición y distribución establecidos en una organización) es también clave en el uso futuro de esos datos. Recoger y recopilar sólo es bueno si se gestiona y explota bien después, de lo contrario, el potencial de los activos queda intacto e inútil.
2) Exceso de confianza en la experiencia pasada
El exceso de confianza en la experiencia pasada puede matar cualquier negocio. Si siempre se mira hacia atrás, hay una posibilidad real de perderse lo que hay delante. Muy a menudo, se contrata a líderes empresariales por sus experiencias anteriores, pero los entornos y los mercados cambian y los mismos trucos pueden no funcionar la próxima vez. Uno de los ejemplos más citados de esto es Dick Fuld, que salvó a Lehman tras la crisis de LTCM. Diez años después sacó la misma bolsa de trucos y, como informa el Wall Street Journal, «la experiencia en la que se basaba no era la misma que la de este colapso masivo impulsado por la vivienda». La reciente crisis fue mucho más compleja. Los entornos y los mercados cambian constantemente y, para ser un gestor de éxito, hay que combinar las experiencias pasadas con los datos actuales.
3) Seguir el instinto y cocinar los datos
Aunque algunos gestores se dejan llevar por su instinto de forma natural, hay una parte importante que primero confía en su instinto y luego convence a sus investigadores o a una consultora externa para que elaboren informes que confirmen la decisión que ya han tomado. Según el artículo de Enderle mencionado anteriormente, esto era habitual en Microsoft. Los investigadores se encargaban de elaborar informes que dieran credibilidad a las decisiones de los ejecutivos.
4) Sesgos cognitivos
Los sesgos cognitivos son tendencias a tomar decisiones basadas en información limitada, o en lecciones de experiencias pasadas que pueden no ser relevantes para la situación actual. Los sesgos cognitivos se producen todos los días, de alguna manera, en cada decisión que tomamos. Estos sesgos pueden influir en los directivos de las empresas para que ignoren datos sólidos y, en su lugar, se guíen por sus suposiciones. He aquí algunos ejemplos de sesgos cognitivos que se observan con frecuencia:
- Tipos de confirmación – Los líderes empresariales tienden a favorecer la información que confirma las creencias que ya tienen, sean correctas o incorrectas.
- Inercia cognitiva – La incapacidad de adaptarse a las nuevas condiciones del entorno y aferrarse a las viejas creencias a pesar de que los datos demuestren lo contrario.
- Pensamiento de grupo – El deseo de formar parte del grupo poniéndose del lado de la mayoría, sin tener en cuenta las pruebas o los motivos para apoyarlo.
- Tipos de optimismo – Tomar decisiones basándose en la creencia de que el futuro será mucho mejor que el pasado.
Los directivos deben reconocer que estamos sesgados en todas las situaciones. No existe la objetividad. La buena noticia es que hay formas de superar el comportamiento sesgado.
Como resultado, estas empresas identifican las oportunidades de negocio y predicen las tendencias futuras con mayor precisión, generando más ingresos y fomentando un mayor crecimiento a través de la toma de decisiones con datos.
3 Ejemplos de éxito en la toma de decisiones basada en datos
Ahora que hemos obtenido una comprensión más clara de lo que significa tomar una decisión basada en datos, así como de la importancia de la toma de decisiones basada en datos, vamos a profundizar en 3 inspiradores ejemplos de toma de decisiones basada en datos.
1) Google
Uno de los ejemplos más notables de toma de decisiones basada en datos proviene del coloso de las búsquedas Google, según un artículo escrito en smartdatacollective.com. Las startups son famosas por eliminar las jerarquías, y Google tenía curiosidad por saber si el hecho de tener gerentes realmente importaba.
Para responder a la pregunta, los científicos de datos de Google examinaron las revisiones de rendimiento y las encuestas de los empleados de los subordinados de los gerentes (datos cualitativos). Los analistas trazaron la información en un gráfico y determinaron que los directivos eran percibidos generalmente como buenos. Fueron un paso más allá y dividieron los datos en los cuartiles superior e inferior, y luego realizaron regresiones. Estas pruebas mostraron grandes diferencias entre los mejores y los peores gestores en términos de productividad de los equipos, felicidad de los empleados y rotación de personal. Los buenos gestores hacen que Google gane más dinero y que los empleados estén más contentos, pero ¿qué es lo que hace a un buen gestor en Google?
De nuevo, los analistas revisaron los datos de las puntuaciones del «Great Manager Award», en el que los empleados podían nominar a los gestores que hacían un trabajo excepcional. Los empleados tenían que dar ejemplos que explicaran exactamente por qué el directivo era tan bueno. También se entrevistó a los directivos de los cuartiles superior e inferior para completar el conjunto de datos. El análisis de Google descubrió los 8 comportamientos principales que hacen que un directivo sea excelente en Google y los 3 que no lo son. Revisaron su formación en materia de gestión, incorporando los nuevos hallazgos, continuando con el Premio al Gran Directivo e implementando una encuesta de opinión dos veces al año.
2) Walmart
Walmart utilizó un proceso similar cuando se trataba de mercancía de emergencia en preparación para el huracán Frances en 2004, como informó The NY Times. Los ejecutivos querían saber qué tipo de mercancías debían almacenar antes de la tormenta. Sus analistas extrajeron los registros de compras anteriores de otras tiendas Walmart en condiciones similares, clasificando un terabyte de historial de clientes para decidir qué mercancías enviar a Florida (datos cuantitativos). Resulta que, en tiempos de desastres naturales, los estadounidenses recurren a las Pop-Tarts de fresa y a la cerveza. Linda M. Dillon, CIO de Walmart en aquel momento, explicó:
«Al predecir lo que va a ocurrir, en lugar de esperar a que ocurra… los camiones repletos de pastas tostadas y paquetes de seis cervezas no tardaron en avanzar a toda velocidad por la interestatal 95 hacia los Walmarts que se encontraban en la trayectoria de Frances.»
Los analistas de Walmart no sólo mantuvieron a los floridanos agradablemente zumbados de cerveza y Pop-Tarts durante la tormenta, sino que también crearon beneficios al anticiparse a la demanda, ya que la mayoría de los productos se vendieron rápidamente.
3) Southwest Airlines
Una decisión basada en datos tiene un increíble nivel de valor en todas las industrias, pero un sector ampliamente conocido por beneficiarse de tales conocimientos es el de las aerolíneas.
Los directivos de Southwest Airlines utilizaron datos de clientes específicos para conocer mejor qué nuevos servicios serían más populares entre los clientes y más rentables.
Al hacerlo, la aerolínea descubrió que al observar y analizar los comportamientos y las actividades en línea de sus consumidores, podía ofrecer a diferentes segmentos de clientes las mejores tarifas para sus necesidades, además de un nivel ejemplar de experiencia del cliente (CX).
Como resultado directo de este énfasis en las decisiones basadas en datos, Southwest Airlines ha visto crecer su base de clientes, así como su lealtad a la marca, de forma constante año tras año.
El papel de los cuadros de mando para las decisiones basadas en datos
Cuando hay que tomar una decisión empresarial basada en datos, los cuadros de mando pueden desempeñar un papel crucial. Al tener todos los datos históricos y actuales en una sola pantalla, con la posibilidad de interactuar y profundizar en KPIs individuales o generar una visión general de un departamento o empresa, los cuadros de mando permitirán hacer un esquema holístico de la información importante. Para ver esto en la práctica, vamos a echar un vistazo a algunos de los ejemplos seleccionados.
1) Dirección general
Los ejecutivos de nivel C tienen que estar al tanto de sus datos. Para poder realizar un seguimiento eficaz de la información en función de sus estrategias y objetivos, todos los directivos se concentran en los ingresos reales generados durante un periodo de tiempo específico, en comparación con los ingresos objetivo, y con una clara visualización de cómo se han desarrollado (o no), como se muestra en este ejemplo:
Abrir panel de KPI de gestión en pantalla completa
También muestra los ingresos en función del nivel de cliente, y las estadísticas relacionadas con el coste de adquisición de clientes y el número total de nuevos clientes adquiridos. Esto puede ayudar a cada gerente a basar con éxito sus decisiones en datos visualizados, haciendo el proceso mucho más rápido y eficaz. Un testimonio de por qué la toma de decisiones basada en datos es importante en el mundo empresarial actual.
2) Venta al por menor en línea
En la venta al por menor en línea, la recogida de datos es bastante sencilla y abundante. Las diferentes formas de comprar, el acceso a las reseñas y las opiniones en línea hacen que los consumidores estén más informados que nunca. Es por eso que tener una visión clara de los datos es de suma importancia para los propietarios de pequeñas empresas, y las grandes empresas por igual. En el siguiente ejemplo, podemos ver cómo se vería como un ejemplo con KPIs seleccionados para el comercio minorista:
Ventas Abiertas &Panel de Pedidos en Pantalla Completa
La cantidad total de pedidos, el promedio de pedidos por clientes, los principales vendedores, y las estadísticas y cifras de las razones de devolución pueden darle una visión general del comportamiento de los consumidores, por qué su mercancía está siendo devuelta, y qué época del año es su punto de referencia con la mayor cantidad de pedidos. De este modo, podrá basar sus decisiones futuras únicamente en los datos de la analítica del comercio minorista, y no en una corazonada que podría arruinar su estrategia comercial.
«Torturen los datos, y confesarán cualquier cosa». – Ronald Coase
No se puede negar – aprovechando los datos de la manera correcta y midiendo su éxito, usted puede impulsar su negocio a nuevas y emocionantes alturas.
Ahora que tiene acceso a todos los ingredientes clave para tomar las mejores decisiones de datos para su negocio, es el momento de poner sus planes en acción. Recuerde: para lograr el máximo éxito, debe evitar a toda costa adoptar el enfoque equivocado en las decisiones empresariales basadas en datos. Si no lo hace, tomará decisiones con su instinto, sus prejuicios o fomentará una mala cultura de datos dentro de su organización.
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