¿Cómo trabaja el área de Data Analytics? Método, objetivos y beneficios para la compañía - Lukkap Data Analytics

Autor: maria.hernanz
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¿Cómo trabaja el área de Data Analytics? Método, objetivos y beneficios para la compañía

¿Cuántas veces has leído la palabra Data Analytics? Pero, ¿sabes en qué consiste exactamente? ¿cuál es el objetivo de una unidad de Data Analytics?   

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 entre nosotros. Pero vayamos al grano. Para entender bien de que se trata, 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 de negocio, analizando 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, basándonos en análisis numéricos, en relaciones entre distintas variables vinculadas a las experiencias 

Del dato a la acción: cómo ayudar a las compañías a partir de los números

Con una metodología pionera

Los tiempos exigen dar una vuelta a la manera de medir e interpretar la satisfacción de los 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 porqué 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 RRSS hasta los datos que nos da su navegación por la web 
Yendo 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, obteniendo de manera cuantitativa cómo son y qué les importa.

Juntando todo lo anterior

Y creando un sistema de voz del cliente que te permita de verdad gestionar esas experiencias. Un sistema que te dé palancas de actuación de mejora de tu CXy EX. Que te permita llegar con la información adecuada, al área adecuada, para que pueda anticiparse y seguir transformando.

¿Cómo trabaja el área de Data Analytics? Método, objetivos y beneficios para la compañía

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/o empleados. 

¿Cómo trabaja el área de Data Analytics? Método, objetivos y beneficios para la compañía

¿Qué beneficios tendrás midiendo tus experiencias? 

  1. Obtener información relevante para negocio: más allá de los principales datos, poder proporcionar insights relevantes que  permitan plantear planes de acción. Dar relevancia al dato, haciendo 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.

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