Data Analytics: qué es, metodología y beneficios para tu negocio

¿Cuántas veces has leído la palabra Data Analytics? ¿Sabes en qué consiste exactamente? ¿Cuál es el objetivo de una unidad de Data Analytics?  

Descubre todo lo que la implementación de Data Analytics puede hacer por tu negocio

Cada vez son más las compañías que ven los datos como algo clave para actuar en el presente y poder adelantarse al futuro. Así, el concepto Data Analytics va cobrando cada vez más protagonismo. En este artículo descubrirás todo lo que esta tecnología puede hacer por tu negocio.

¿Qué es Data Analytics?

Para entender bien qué es Data Analytics, podemos empezar con una definición del blog Think Big de Telefónica Grandes Empresas que ya nos adelanta algo claro: 

“Data Analytics podría considerarse algo así como una versión reducida de Data Science. Algo parecido a una aplicación concreta, enfocada a un objetivo definido que conocemos previamente, o del que apenas conocemos nada, pero sabemos que está ahí”   

Así, con los datos en mano, desde Data Analytics se pueden explicar y predecir los KPIs del negocio, y analizar los distintos datos para conseguir dos claros objetivos: 

  1. Proporcionar a las empresas estrategias futuras que les ayuden a la transformación de su experiencia de empleado y cliente. 
  2. Dar certeza a los planes de acción, basándose en análisis numéricos, en relaciones entre distintas variables vinculadas a las experiencias.

Del dato a la acción: de qué manera ayuda Data a las empresas

Con una metodología pionera

Los tiempos exigen dar una vuelta a la manera de medir e interpretar la satisfacción de clientes y empleados. Por ello, es clave dar el salto y medir su experiencia, lo que viven y sienten en cada momento de relación con las compañías. De la misma forma, hay que ir más allá y no solo conformarse con medir la satisfacción, el NPS o el eNPS. Debemos medir para explicarlos, para conocer el por qué de cada uno de esos KPIs:

  • ¿Qué pasa cuando uno es promotor? 
  • ¿Qué experiencia tiene que vivir un cliente para que eso ocurra? 
  • ¿Cuáles son las claves para que un empleado esté más vinculado y enganchado? 
  • ¿Qué experiencia debemos proporcionar para vender más?

Esto solo se puede explicar midiendo el journey, los hechos y percepciones que empleados y clientes viven en sus momentos de relación.

Recogiendo y mezclando todo tipo de datos

Nada mejor que apostar por el mix y meter en la coctelera todo tipo de datos y variables para lograr dar esa información valiosa que, ahora más que nunca, requieren las empresas para adelantarse al futuro. Por ello, debemos unir: 

  • Datos internos referidos a KPIs de ventas: ticket medio, conversión, volumen de ventas… 
  • Información interna extra de la compañía: datos de clientes, si son o no del club de fidelización, últimas interacciones realizadas… 
  • Datos de encuestas por todo los canales.
  • Información obtenida a través de mystery shoppings.
  • Información de los canales digitales: desde las redes sociales hasta los datos que nos da su navegación por la web.

Ir más allá con los análisis

No hay que quedarse en una descripción de lo que está pasando. Por ello, debemos diagnosticar lo que ocurre para anticiparnos a lo que va a ocurrir. Usar análisis estadísticos que nos ayuden a explicar el porqué de los indicadores nos puede ser de ayuda para que, a través del machine learning, analicemos lo ocurrido para predecir y, así, anticiparnos a lo más relevante. 

Veámoslo con un claro ejemplo: en un proyecto con una compañía de retail detectamos que nos la estábamos jugando a la hora de contar el club de fidelización o recordar las ventajas. Llegamos a obtener que, al hacer esto, pasábamos de tener un detractor o neutro a tener un promotor. Eso permitió incorporarlo e incrementar el NPS. 

Además, para una mejor gestión de la experiencia, también debemos cuantificar los arquetipos, ponerle números a los distintos grupos de clientes o empleados, y así obtener de manera cuantitativa cómo son y qué les importa.

Juntando todo lo anterior

Otro punto importante en el que puede ayudar Data Analytics es creando un sistema de voz del cliente que permita de verdad gestionar esas experiencias. Un sistema que dé palancas de actuación de mejora de tu CXy EX y que permita llegar con la información adecuada, al área adecuada, para que pueda anticiparse y seguir transformando.

data analytics - sistema de voz del cliente

Soporte de una herramienta digital

Es importante tener el soporte de una herramienta digital que permita a los receptores de la información tener la medición de su journey en tiempo real. De esta forma, podrán tomar decisiones de manera continua y anticiparse. Una herramienta como CX Pocket permite que los distintos usuarios puedan entrar y visualizar la información de su journey, cruzar información para concretar los planes de acción y, por tanto, día a día gestionar la experiencia de sus clientes y empleados.

data analytics - herramienta

¿Qué beneficios tendrás midiendo tus experiencias con Data&Analytics? 

Seguro que ya intuyes cómo puede ayudarte Data Analytics en tu negocio, pero, ¿sabes qué dos aspectos son clave en cualquier estrategia? La información y la anticipación:

  1. Obtener información relevante para tu negocio: más allá de los principales datos, es importante poder proporcionar insights relevantes que permitan plantear planes de acción. Dar relevancia al dato, lo que hace que la gestión de las experiencias no tenga sentido sin él.
  2. Anticiparte al siguiente paso: con los modelos predictivos podrás trabajar en conseguir que el cliente o empleado viva aquello que hará que compre más, esté más fidelizado o se sienta más vinculado. 

En resumen, el principal propósito de Data Analytics es transformar las empresas a través de los números y el análisis de forma automatizada. ¿Quieres saber más sobre ello? Ponte en contacto con nosotros y te ayudaremos.

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