Data Analytics para empresas: Qué es y beneficios para 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 en empresas va cobrando cada vez más protagonismo. En este artículo descubrirás todo lo que esta tecnología puede hacer por tu negocio.

¿Qué es Data Analytics?

Data analytics es el proceso de examinar, limpiar, transformar y modelar una cantidad de datos con el objetivo de descubrir información útil, llegar a conclusiones y apoyar la toma de decisiones. Este proceso utiliza modelos estadísticos, matemáticas y de machine learning para identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos que de otra manera serían difíciles o imposibles de detectar.

Así, con los datos en mano, desde el departamento de Data Analytics de una empresa 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.

En este vídeo explicamos cómo el análisis de datos permite identificar oportunidades, anticipar tendencias y optimizar la toma de decisiones basada en datos.

¿Cómo funciona el proceso de Data Analytics?

El proceso de Data Analytics consiste en transformar grandes volúmenes de datos en información útil para la toma de decisiones. Para ello, las organizaciones recopilan datos procedentes de diferentes fuentes, los preparan para su análisis y los convierten en conocimiento que les permita identificar oportunidades, resolver problemas y anticiparse a futuras necesidades.

En la siguiente tabla te resumimos las 4 fases de un proceso de Data Analytics:

4 tipos de Data Analytics

El Data Analytics puede aplicarse con diferentes objetivos según las necesidades de cada empresa. Mientras algunas organizaciones buscan entender qué ha ocurrido en el pasado, otras necesitan identificar las causas de un problema, anticipar escenarios futuros o recibir recomendaciones para tomar mejores decisiones. Para responder a estas necesidades, Gartner clasifica la analítica en cuatro grandes categorías: descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva, cada uno con un propósito específico y un nivel distinto de análisis.

La siguiente tabla resume las principales características de cada tipo de Data Analytics, la pregunta que responde y un ejemplo práctico de aplicación en el ámbito empresarial:

 ¿De qué manera ayuda Data Analytics 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 la experiencia del cliente, 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 porqué de cada uno de esos KPIs:

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

Esto solo se puede explicar el Customer Journey Map, 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

Otra ventaja competitiva en el que puede ayudar el Data Analytics a tu negocio 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 CX y EX y que permita llegar con la información adecuada, al área adecuada, para que pueda anticiparse y seguir transformando.

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 estratégicas de manera continua y anticiparse. Una herramienta como CX Pocket de Lukkap 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.

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

Implementar una estrategia de Data Analytics permite transformar los datos en información accionable para mejorar la toma de decisiones, optimizar procesos y generar ventajas competitivas. Estos son algunos de sus principales beneficios:

• Mejora la toma de decisiones: proporciona información objetiva y actualizada para tomar decisiones basadas en datos, reduciendo la incertidumbre y los errores.
• Permite conocer mejor a clientes y empleados: analiza comportamientos, necesidades y expectativas para ofrecer experiencias más personalizadas y aumentar la satisfacción.
• Optimiza procesos internos: identifica ineficiencias, automatiza tareas y mejora el rendimiento operativo, contribuyendo a reducir costes y aumentar la productividad.
• Anticipa riesgos y oportunidades: utiliza modelos predictivos para detectar tendencias, prever problemas y descubrir nuevas oportunidades de crecimiento.
• Incrementa la rentabilidad del negocio: facilita decisiones más eficaces que mejoran los resultados comerciales, optimizan la inversión y aumentan el retorno de las acciones.
• Impulsa una cultura basada en datos (data-driven): fomenta que las decisiones estratégicas se apoyen en información fiable y compartida por toda la organización.
• Mejora la experiencia de clientes y empleados: permite identificar puntos de fricción en los distintos journeys y diseñar acciones que incrementen el compromiso, la fidelización y la satisfacción.
• Ofrece una visión integral del negocio: integra datos procedentes de diferentes áreas y sistemas para obtener una perspectiva completa que facilite la planificación y la estrategia empresarial.

La OCDE destaca que el aprovechamiento y la correcta gobernanza de los datos son elementos fundamentales para impulsar la transformación digital y la competitividad de las organizaciones.

En definitiva, el Data Analytics no solo ayuda a entender qué está ocurriendo en una organización, sino que proporciona la información necesaria para anticiparse al futuro, optimizar la experiencia de clientes y empleados y tomar decisiones con un mayor impacto en el negocio.

¿Quieres saber más sobre ello? Ponte en contacto con nosotros y te ayudaremos. Nuestro objetivo es ayudar a las empresas a medir y predecir los comportamientos de sus clientes y empleados.

Data Analytics vs Business Intelligence

Aunque Data Analytics y Business Intelligence (BI) suelen utilizarse como sinónimos, en realidad cumplen funciones diferentes y complementarias dentro de una organización. El Business Intelligence se centra en recopilar, organizar y visualizar datos históricos para responder a la pregunta «¿qué ha ocurrido?». A través de cuadros de mando, informes y métricas, permite monitorizar el rendimiento del negocio y facilitar el seguimiento de los principales indicadores (KPIs).

Por su parte, Data Analytics va un paso más allá al aplicar técnicas estadísticas, modelos predictivos e inteligencia artificial para descubrir patrones, explicar las causas de los resultados y anticipar escenarios futuros. Mientras el Business Intelligence ayuda a comprender el pasado y el presente de la empresa, el Data Analytics proporciona información accionable para predecir comportamientos, optimizar procesos y apoyar una toma de decisiones más estratégica y basada en datos.

Casos de éxito de Lukkap

1. Abanca: transformar la experiencia de cliente a través de los datosReto: Conocer de forma continua qué vivían los clientes durante la transformación de la entidad y utilizar esa información para mejorar la experiencia.

Qué hizo Lukkap:

• Implantó un sistema de medición continua en las oficinas.
• Analizó el customer journey en todos los puntos de contacto.
• Evolucionó la medición desde un modelo monocanal hacia una visión omnicanal.

Resultados:
La medición se convirtió en una herramienta estratégica para toda la organización, permitiendo a los equipos trabajar cada mes con datos actualizados para mejorar la experiencia del cliente y adaptar los procesos a cada canal.

Ver caso de éxito Abanca completo

2. Atisa: rediseñar el sistema de medición de Customer ExperienceReto: Sustituir un modelo de medición homogéneo y poco flexible por un sistema capaz de ofrecer información útil para la toma de decisiones.

Qué hizo Lukkap:

• Analizó el customer journey completo.
• Incorporó indicadores como el NPS.
• Diseñó encuestas segmentadas según el perfil del cliente.
• Integró la medición con otras áreas de la compañía para obtener una visión más completa.

Resultados:
La organización pasó a disponer de un sistema de medición más preciso, capaz de generar insights accionables y facilitar decisiones basadas en datos.

Ver caso de éxito Atisa completo

3. Kiabi: correlacionar experiencia de empleado y experiencia de cliente mediante Data AnalyticsReto: Demostrar con datos cómo la experiencia de los empleados influye directamente en los resultados de negocio.

Qué hizo Lukkap:

• Diseñó un sistema de Voz del Empleado (VoE).
• Implantó un sistema de Voz del Cliente (VoC).
• Aplicó técnicas de machine learning para correlacionar los datos de experiencia de cliente, experiencia de empleado y negocio.
• Identificó palancas de actuación priorizadas.

Resultados:

• +15 puntos en eNPS.
• Más de 1.000 empleados involucrados.
• Más de 10.000 clientes analizados.
• Más de 50 centros medidos.

El proyecto demostró el valor de combinar Data Analytics con modelos predictivos para identificar relaciones entre la experiencia de empleados y clientes y orientar acciones con impacto en el negocio.

Ver caso de éxito Kiabi completo