Las empresas generan datos estadísticos constantemente, desde recursos humanos, procesos de producción, logística, comportamiento del cliente y demás áreas que la conforman. Todos los departamentos producen información que se utiliza para hacer un análisis del funcionamiento de la organización y tomar decisiones informadas para hacer ajustes y mejorar la eficiencia.

Cada vez más empresas utilizan el Business Analytics como método para interpretar los datos que generan para luego aplicar soluciones estratégicas que redunden en mejores resultados. En este artículo, analizaremos los casos de uso más frecuente del Business Analytics y también veremos cómo empresas líderes han transformado su negocio con el análisis de datos.

Usos frecuentes del Business Analytics

Las empresas han entendido que el uso del Business Analytics ayuda a aumentar las posibilidades de enfrentar con éxito los retos a lo que se enfrentan en el mundo de los negocios. Entre los objetivos más frecuentes del uso del Business Analytics en una empresa se encuentran:

Finanzas

Este sector usa el Business Analytics para hacer análisis predictivo y guiarse en la toma de decisiones. Un ejemplo de ello son las entidades financieras que recurren a la gestión de datos para ver si es viable la autorización de préstamos, comprar o vender en la bolsa de valores, morosidad de los clientes, entre otras áreas.

El Business Analytics también ayuda a las entidades financieras a optimizar los presupuestos, controlar los gastos y predecir escenarios para una futura inversión.

Marketing y ventas

Por medio de la gestión de sus datos las empresas son capaces de identificar patrones de consumo de los usuarios y predecir tendencias a futuro que los guíen a la hora implementar campañas de marketing.

Salud

En el área de la salud también es útil el análisis de datos para el monitoreo en el estado de los pacientes, predecir el brote de enfermedades, mediante datos históricos determinar la evolución de una enfermedad, entre otros.

Fábricas

Las fábricas utilizan el análisis de datos para determinar las condiciones de la maquinaria que se utiliza para los procesos productivos. Una vez identificada sus condiciones se puede predecir sus parámetros de mantenimiento y hacer los correctivos necesarios para optimizar su rendimiento y permanencia.

Logística

Con un análisis predictivo en Business Analytics se pueden pronosticar demandas futuras de productos y servicios, hacer ajustes en los inventarios para agilizar las entregas y ser mas efectivo en la distribución. Esto a su vez transmite confianza y seguridad en los clientes y contribuye a su retención.

Estos son solo algunos casos de usos mas frecuentes del Business Analytics en el mundo empresarial y organizacional. Según estudios recientes los datos de una empresa generan mucha información importante que es utilizada básicamente para optimizar los procesos y reducir costos, tomar decisiones estratégicas que impulsen el cambio y monitorear el rendimiento financiero.

Casos de éxito de Business Analytics

El Business Analytics es una tendencia en el mundo de los negocios y los estudios demuestran que las empresas invierten cada vez mas en ella para mejorar su eficiencia. A continuación, vamos a hablar de cuatro de ellas y como el análisis de datos les ha permitido transformar su negocio.

Microsoft

En el 2015 la compañía uso el análisis de datos para determinar el rendimiento de su personal de ingenieros cuando estos trabajan en un entorno que les permita estar mas cerca unos de otros fomentando la interacción. El objetivo era mejorar la eficiencia y reducir costos.

El estudio quería demostrar que trasladando 1200 empleados de un edificio de cinco plantas a uno de cuatro esto permitiría un acercamiento entre ellos. Esto a su vez fomentaría la colaboración mejorando la eficiencia y se podría reducir el número de personas por edificio.

Usando los datos de los calendarios del personal se determinó que el tiempo que utilizaban para trasladarse de una oficina a otra y para reunirse disminuyó significativamente. Aunque el número de reuniones aumentó, la duración de las mismas disminuyó debido a la mayor proximidad. Esto mejoró la interacción y la colaboración entre ellos.

Según el análisis se llegaron a ahorrar hasta cien horas semanales con la reubicación y esto supuso un ahorro de 520.000 $ anuales.

PepsiCo

La multinacional de alimentos y bebidas PepsiCo hace uso del análisis de datos para asegurarse de que sus consumidores tengan a su disposición la cantidad y tipo de productos que prefieren. Con este objetivo desarrolló una plataforma de análisis de datos llamada Pep Worx.

Esta plataforma utiliza el análisis predictivo para determinar que tiendas son las mas propensas a interesarse en determinados productos de la marca. Para esto hace uso de los datos demográficos y el perfil de su clientela. Las estrategias puestas en práctica basadas en estos análisis han significado un aumento considerable en las ventas.

Netflix

Esta compañía de entretenimiento digital utiliza la tecnología de Business Analytics en todas sus áreas de actividad. Netflix analiza una enorme cantidad de datos para tomar decisiones destinadas a solucionar los problemas empresariales que surjan. Su cultura basada en datos le ha permitido tener un equipo entrenado y haber desarrollado herramientas analíticas avanzadas.

Netflix ha tenido una agresiva inversión en Business Analytics para hacer análisis predictivos hasta el punto de utilizar los datos para hacer pronósticos sobre el éxito o no de sus producciones basándose en la trama y la popularidad del elenco que la compone. Todo esto le ha llevado a tener millones de suscriptores por todo el mundo.

Uber

La empresa de transporte Uber utiliza el análisis de datos para mejorar la experiencia de los usuarios. La empresa hace uso de tickets de soporte para mejorar la eficiencia de la atención al cliente. En el 2018 se ideo una herramienta llamada Customer Obsesion Ticket Assitant (COTA) que hace uso de aprendizaje automático con el fin de determinar cómo responden sus agentes a los tickets de soporte. El objetivo era optimizar la eficiencia de este sistema.

El resultado de la implementación de la herramienta demostró una reducción en el tiempo de resolución de incidentes en la experiencia del cliente. El sistema ha sido objeto de otras mejoras que ha significado una eficiencia en la atención y ha supuesto un ahorro de millones de dólares.

Blue Apron

Blue Apron es un servicio de distribución de comida a domicilio que da mucha importancia al comportamiento y preferencias de sus clientes. La empresa hace uso del análisis predictivo para determinar cuál será la demanda de tal manera que se agilicen los repartos y se haga un uso eficiente de los alimentos.

Para hacer esto la empresa utiliza datos históricos relacionados con la frecuencia y recetas solicitadas por clientes determinados para predecir cuales son los probables pedidos que hará en el futuro. Esto ayuda a determinar la cantidad y el tipo de inventario de alimentos que deben tener disponibles en el almacén. Para este análisis también se toman en cuenta otros datos relacionados con la época del año.

Haciendo este análisis se ha logrado determinar cuáles son las preferencias de los usuarios en determinadas épocas y cómo responden a las ofertas. Esto ha resultado en una mejora en la experiencia del cliente y también una mejora en la eficiencia de la empresa.

Conclusiones

Estos casos de éxitos son una prueba clara de como el Business Analytics es una herramienta indispensable y una inversión que permite a los empresarios transformar su negocio haciendo uso del análisis de datos.