El camino para transformarse en una empresa competitiva basada en analytics

Qué necesitamos saber y conocer para embarcarnos en el viaje del big data y analytics para nuestras empresas.

*Por Alberto Arozena

Imaginemos por un momento que somos los responsables de una empresa y que hemos leído en algún artículo en una revista sobre big data, analytics y todo lo que estas tecnologías prometen hacer por nosotros. Realmente suena muy tentador saber que puedo utilizar la información de mis clientes para venderles más cosas, o para saber quiénes tienen una mayor probabilidad de desertar, o tener información en tiempo real del desempeño de mis campañas de marketing. ¿Pero es algo que podamos hacer de un día a otro? ¿Qué necesitamos saber y conocer para embarcarnos en este viaje?

Lo primero es preguntarse si nos encontramos preparados y si tenemos en casa las capacidades (y los recursos) necesarios para aprovecharlas. ¿Y qué hay de la data? ¿Sabemos de qué datos disponemos y cuál es la calidad de estos? ¿qué otras fuentes de datos existen y que podamos utilizar? ¿y por dónde empezamos? Generalmente se empieza por la generación de ingresos, vale decir, aplicando analytics en campañas, prospección y todo aquello que tenga que ver con atraer y retener clientes. ¿Y cómo podemos expandir esas capacidades a otras áreas y funciones de la organización? ¿Cuándo sabremos si estamos preparados para dar el gran salto?

Para poder responder a estas preguntas es necesario saber en qué fase de la evolución como empresa en analytics nos encontramos. 

Thomas Davenport, en su libro "Competing on Analytics" (HBPS Press; 2007), plantea un roadmap que deben seguir las empresas para convertirse en un real analytical player. Este roadmap consiste de cinco estados que van desde el uso localizado de información hasta el uso extendido soportando distintos tipos de decisiones en toda la empresa (porque el ámbito de actuación de analytics va más allá de las áreas comerciales y de marketing). 

Estos estados son las siguientes:

1. La empresa que no hace uso (o hace uso muy poco) del analytics: fuera de analizar los estados financieros, este tipo de empresas tiene unas capacidades muy básicas para tomar decisiones basadas en hechos. Evidentemente en este estado no se aprovecha los activos de información que se tienen ni se desarrolla ningún tipo de iniciativa analítica más allá de la mínima necesaria.

2. La empresa que con iniciativas localizadas de analytics, pero aisladas unas de las otras (con frecuencia ubicadas en el departamento de marketing bajo el nombre de inteligencia de negocios). En este estado y dependiendo de los resultados obtenidos las iniciativas de analytics tendrán el interés de la alta dirección dando el necesario apoyo para desarrollar una iniciativa de mayor alcance.

3. La empresa con aspiraciones analíticas, donde ya se ha visto el potencial de las soluciones de analytics. Se empiezan a coordinar métricas a nivel corporativo, así como se empieza a tomar decisiones basadas en datos procesados (hechos). La alta dirección ya empieza a apoyar este tipo de iniciativas y se va bosquejando un plan hacia una empresa basada en analytics. 

4. La empresa analítica, donde el analytics ya se integra a los procesos de la organización, de forma sema manual o automatizada. Se van desarrollando habilidades a nivel de varias funciones y ya es mucho más visible los beneficios de ir evolucionando hacia un competidor analítico que es el tope de este ciclo evolutivo. Se eligen aquellas capacidades distintivas de la empresa donde analytics puede agregar valor.

El competidor analítico, donde todas las decisiones críticas del negocio se toman en base a datos, se desarrollan habilidades analíticas en toda la organización y se tiene una visión de empresa de como la tecnología, la información y analytics desarrollan ventajas competitivas de cara a los principales stakeholders.

Evidentemente esta evolución no es un camino que se haga en poco tiempo. Exige un convencimiento firme que las estrategias y métodos de analytics (que implica generar conocimiento y soporte en toma de decisiones) realmente puede ayudarnos a generar ventajas competitivas, además de mucho compromiso y respaldo desde la la alta dirección. Pero es un camino que ya muchas empresas están llevando a cabo, con resultados dispares, pero con un firme convencimiento que es un camino que puede generar muchos beneficios en el corto, mediano y largo plazo. Y es un camino donde se tiene que coordinar muy finamente e innovar en tres funciones del negocio: la tecnología, las personas y los procesos.

¿Cómo están llevando las empresas peruanas esta evolución? No se tiene estadísticas al respecto, pero de nuestra experiencia podemos asegurar que varias empresas de los sectores de banca y finanzas, retail y telco han hecho importantes esfuerzos en implementar estructuras analíticas y algunas de ellas se encuentran bastante avanzadas, especialmente en aplicaciones comerciales y de marketing. Sin embargo, hay mucho por hacer y mucho camino por avanzar, especialmente en sectores no tan avanzados tecnológicamente y en empresas de tamaño mediano y pequeño, así como en otras funciones empresariales.

Y a falta de números locales podemos utilizar datos de estudios realizados en empresas norteamericanas. El año 2013 el MIT en colaboración con SAS realizó un estudio con la participación de más de 2,000 profesionales cuyos resultados publicaron en el artículo "The Analytics Mandate". En este estudio encontraron que el 66% de los encuestados consideraban que una estrategia de analytics crea una importante ventaja competitiva para la organización.  Sin embargo, al momento de preguntar sobre si piensan que su organización basa sus decisiones en análisis de datos únicamente el 26% está completamente de acuerdo. Esto muestra una clara brecha entre el la intención y la acción y es un indicativo que la mayoría de las empresas se encuentran entre el estado 2 y el estado 3. 

¿No esto además un indicativo de oportunidad para generar esas ventajas competitivas que se mencionan?

Acerca de Intelegia.

Intelegia es una organización dedicada a generar valor a sus clientes a partir de la correcta utilización de los activos de información que se encuentran a disposición de ellos. A partir de la correcta identificación de oportunidades, recursos y capacidades diseñamos y desarrollamos herramientas de soporte integradas en los procesos de decisión a través de la construcción de modelos descriptivos y modelos predictivos alineados a la estrategia de nuestros clientes.

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