Información accionable para que los datos tengan valor real

En el mundo de los macrodatos persiste una problemática común: ¿Cómo lograr que información sea accionable para el desarrollo de estrategias y el alcance de objetivos? Para darle respuesta a esta situación, hace falta distinguir las practicas que realmente suman de los ejercicios vacíos.

Más del 40% de las empresas que utilizan herramientas de analítica la usan con fines operativos o de ventas y marketing principalmente. De este sector, el 65% obtuvo como mayor beneficio la mejora de decisiones estratégicas. Otras ventajas fueron un mejor conocimiento sobre los clientes (45%), ahorros en los costos operativos (44%) y mejores ventas (32%).

Lograr que la información sea accionable para dar valor comercial y real a los datos, es el principal objetivo de cualquier compañía. Sin embargo, muchas veces las enormes cantidades de información disponible hacen perder el enfoque y es fácil caer en el estudio de métricas que no generan insights útiles y de valor. No es suficiente con que los datos se conviertan en información, esto es, en datos preparados, procesados y organizados: deben transformarse en conocimiento, en conclusiones que puedan influir en las decisiones e impulsar el cambio.

Para obtener información que impulse la acción existen 6 pilares recomendados, que resultan claves para evaluar que tan accionables son los conocimientos obtenidos.

  • Alineación: Hay que asegurarse que la información este estrechamente relacionada con los objetivos comerciales y con las iniciativas estratégicas. Esto permite interpretar y convertir los conocimientos en tácticas clave, listas para ponerlas en marcha.
  • Contexto: Conocer el contexto completo y detallado asegura que la información se traduzca en acción y no es respuestas injustificadas. Los datos sin contexto no son tan significativos.
  • Relevancia: Cuando los Insights no se envían a los responsables adecuados para la toma de decisiones, no reciben la atención correcta para decidir con ellos.
  • Especialización: De la mano del punto anterior, la especialización de los datos colabora para que se pueda actuar en consecuencia.
  • Novedad: El conocimiento nuevo genera más interés y despierta la curiosidad de más personas, por lo que se otorga más importancia a lo que se está haciendo.
  • Claridad: Comunicar de manera eficaz es importante para adoptar los que se está descubriendo e impulsarlo hacía la acción.

Otra sugerencia para dar valor real a los datos, es priorizar las cosas importantes para la propia compañía, utilizar la segmentación como herramienta clave e integrar diversas fuentes para enriquecer la información y la compresión del comportamiento de los clientes, así como para obtener una visión completa del lugar donde estamos parados.

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Insights sobre el nuevo Shopper Journey de los consumidores en LATAM

Es un hecho que el e-commerce y la adopción de las plataformas digitales han crecido enormemente a raíz de la llegada de la pandemia el año pasado. Con este crecimiento han llegado nuevas tendencias y cambios en el comportamiento de los clientes que son importantes conocer para detectar las principales oportunidades y los desafíos a enfrentar.

¿Cómo evolucionó el e-commerce desde el 2020?

  • 44% de los clientes que compraron en retail de forma online en 2020, son nuevos e-shoppers nacidos durante la pandemia.
  • 65% de las personas preferirían comprar online durante la próxima temporada de promociones y recibir los productos en casa.
  • 56% de quienes participan en eventos promocionales online, se inclinan por las ofertas en el momento de decisión de compra.

¿Cuáles son las nuevas preocupaciones y motivaciones de los consumidores en LATAM?

  • 82% de los consumidores latinoamericanos están preocupados porque las tiendas físicas no practican una higiene adecuada respecto al Covid-19.
  • 67% de los clientes ha disminuido las compras impulsivas, principalmente por la reducción de ingresos económicos.
  • 35% de las personas en Latinoamérica compran para reponer productos, relegando en segundo plano las causas como: almacenar o aprovechar promociones.

¿Cuáles son los principales obstáculos en la experiencia de compra?

  • 32% de los e-shoppers que tuvieron algún inconveniente en su compra, fue por el delivery del producto.
  • 32% de los clientes que adquirieron un producto en tienda física y que tuvieron un problema, fue por disponibilidad del producto.
  • 30% de las personas que compraron comestibles, tanto en línea como en persona, experimentaron algún problema debido a precios más altos de lo normal.

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Google/ Kantar, The Journey Reshaped: COVID-19’s impact on the path to purchase, LATAM Retail (AR, BR, CO, MX, CL y PE), febrero 2021

Encuesta de Google, n = 2.500, LATAM, febrero 2021.

Big Data Analytics, clave de una empresa inteligente

Las empresas Data Driven, que utilizan los datos para guiar todas sus decisiones, son las compañías que han demostrado una mejor adaptación en situaciones cambiantes. Cuando ejecutamos estrategias de Big Data Analytics, avanzamos hacía el conocimiento de tendencias, patrones, correlaciones e Insights que nos dicen hacía dónde ir y cual es la mejor forma de hacerlo, además, los Datos nos permiten anticiparnos a las tendencias y actuar óptimamente gracias a las respuestas en tiempo real que ofrecen este tipo de herramientas.

El análisis de datos no es nuevo. Ha existido desde hace ya varias décadas en forma de inteligencia empresarial y minería de datos. Con el paso de los años ha mejorado enormemente y ha permitido manejar volúmenes de datos mucho más grandes, ejecutar consultas más rápidamente y ejecutar algoritmos más avanzados.

Existen 4 categorías principales para diferenciar las herramientas de Big Data Analytics y se definen como:

  • Análisis Descriptivo: Estas herramientas nos permiten saber que fue lo que sucedió en un momento determinado. Crean reportes simples y visualizaciones que ayudan a entender algunos acontecimientos específicos. De todas las herramientas analíticas que existen, estás son las menos avanzadas y se recomiendan solo si se usan como complemento de alguna plataforma más adecuada para el ritmo actual de los negocios.
  • Diagnostico Analítico: Las herramientas de diagnóstico explican por qué sucedió algo. Más avanzadas que los sistemas de análisis descriptivos de informes, permiten a los analistas profundizar en los datos y determinar la raíz de las causas para una situación dada.
  • Análisis Predictivo: Las plataformas de análisis predictivo utilizan algoritmos altamente avanzados para pronosticar lo que podría suceder en un futuro cercano. Es una de las herramientas de Big Data más populares actualmente, ya que hacen uso de Inteligencia Artificial y tecnología de machine learning.
  • Análisis prescriptivo: Un paso por encima del análisis predictivo, el análisis prescriptivo ayuda a las organizaciones a saber qué deben hacer para lograr un resultado deseado. Estas herramientas requieren capacidades de aprendizaje automático muy avanzadas.

La implementación de soluciones de Big Data no siempre es tan sencilla como quisiéramos, siguen persistiendo algunos desafíos importantes:

  • Crecimiento de Datos: La tasa explosiva de crecimiento de los datos es una de las principales problemáticas. Además del espacio en servidores que esto requiere, las soluciones que adoptemos deben ser capaces de funcionar a gran escala y aceptar un crecimiento constante de la información que ingresa.
  • Datos no estructurados: Los datos no almacenados en los sistemas de una empresa no residen en bases de datos estructuradas. Estos datos al no tener una estructura pueden ser muy difíciles de buscar, a menos que tenga capacidades avanzadas de inteligencia artificial, como la examinación y extracción de información mejorada, de los datos no estructurados.
  • Integración de Datos: Las bases de Datos se crean a través de distintas fuentes de origen. Integrar eficientemente todas estos Datos es una tarea difícil y primordial para cualquier empresa y las soluciones que se utilicen deben estar a la altura de estos retos.

En la era del Dato y en medio de una de las crisis más importantes de los últimos años, la necesidad primordial de las empresas es repensarse, reinventarse y adaptarse a las circunstancias cambiantes.

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El comportamiento del cliente como potencializador de estrategias

El escenario que deja el paso del Covid por el mundo, consolidó al consumidor como el protagonista incuestionable. Usuarios mucho más informados que evalúan y comparan a las marcas antes de elegir un producto y el Ecommerce como el principal ganador de esta pandemia, gracias a la perdida del miedo a las compras online y la adopción de este modelo como estilo de consumo.

Pero, ¿Qué es lo que buscan los clientes ahora? Recientes estudios han destacado grandes Insights para el cliente post Covid, entre los que destacan:

  • Marcas que conozcan y en las que puedan confiar.
  • Una imagen comprometida y responsable.
  • Solidaridad con causas sociales.
  • Presencia digital, no solo en redes sociales, si no un espacio propio que sea seguro para realizar compras y navegar entre sus productos.
  • Aprovechamiento del tiempo de ocio.
  • Comodidad en el espacio de trabajo y forma de vestir.

Las personas han encontrado nuevas rutinas y hábitos que los llevan a tener nuevas necesidades; las empresas deben entender rápidamente estas conductas y adoptar las tecnologías de análisis adecuadas para aprovecharlas.

Nuestra solución Analytics & Insights cuenta con un banco de datos de más de 2.5 millones de usuarios, con los que se genera información valiosa y en tiempo real. Podrás evaluar estas tendencias de comportamiento en el momento en el que se van formando y utilizarlas a tu favor para mejorar las experiencias del cliente en todos los puntos de contacto con tu marca. Yopter tiene soluciones integrales que te permiten construir tu perfil de Buyer Person, explorar categorías relevantes y monitorear el tráfico de tu competencia.

Las herramientas más útiles en esta nueva normalidad serán aquellas que te lleven al mismo paso del mercado y que te den acceso a una perspectiva completa del comportamiento de los consumidores.

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