Los datos son un factor clave para el éxito de cualquier negocio. Data analytics permite a las empresas hacer uso de los datos para obtener información muy valiosa. Lo que se busca analizar es el comportamiento de los clientes, la competencia y el mercado en general. Esta información es vital para tomar decisiones estratégicas fundamentadas, ajustar la estrategia comercial y maximizar los resultados.
“Si no puedes medirlo, no puedes mejorarlo”
Peter Drucker
Data analytics (análisis de datos) es una herramienta indispensable para la toma de decisiones en el ámbito empresarial. Esta técnica se basa en el análisis de los datos históricos y presentes. Busca descubrir patrones y tendencias que nos permitan anticipar el comportamiento futuro de los clientes y de la competencia. Esta información es crucial para crear una estrategia comercial eficaz y sostenible.
El uso de datos es la forma de medir el rendimiento de una empresa y de identificar áreas de mejora. El análisis de estos permite a las empresas entender cómo están funcionando sus procesos internos. Lo que quiero es tomar decisiones informadas para optimizar su operación. Esto le permite a las empresas obtener una ventaja competitiva y aumentar la productividad y los ingresos.
La utilización de data analytics en el pasado era un área auxiliar en las empresas, hoy en día es un prerequisito para empezar cualquier proyecto de tamaño considerable. La supervivencia de las grandes empresas depende de poder utilizar todos los datos disponilbes para mantenerse competitivas. De no hacerlo podrían fácilmente ser arrolladas por los rivales del mercado.
Pero no sólo las empresas de gran tamaño utilizan estas herramientas. Toda empresa chica y emprendimiento también debería utilizar data analitys como parte habitual de sus actividades.
A qué apunta el usar Data Analytics
El data analytics no necesita de conocimientos avanzados sobre programación o computación, en realidad se trata sobre todo del uso de matemática básica y el sentido común. Con un poco se esfuerzo enfocado, se puede mejorar mucho el proceso de nuestra producción y ganar una gran ventaja respecto de mis competidores.
Deberíamos usar Data Analytics teniendo en cuenta:
- Identificar el público adecuado: ayuda a distinguir que grupo o personas estarán interesadas en el producto o servicio que ofreces. Es común que el perfil del consumidor que realmente elije tu producto sea distinto de aquel que habías pensado originalmente.
- Tomar decisiones informadas: tener más información disponible encamina a decisiones más inteligentes y acertadas. Esto es cierto siempre que no nos “obsesionemos” con tener más y más datos antes de tomar una decisión. Esto puede llevar a paralizarnos y no terminar decidiendo nada.
- Llevar registro de nuestro desempeño: llevar indicadores de producción, ventas, consultas, detectar momentos en que la actividad sube o baja estacionalment, etc. Podemos comprender la naturaleza cíclica de nuestro proyecto o empresa o descubrir patrones e influencias. Esto se logra al analizar los indicadores de nuestros procesos productivos.
Todos estos objetivos tienen en común la finalidad de incrementar las ganancias de nuestra empresa o el alcanzar los objetivos de nuestro proyecto. A la vez, permitirnos desarrollar nuestras actividades de manera más ordenada, planificada y con muchos menos sobresaltos.
Poder analizar o descubrir patrones, elaborar estrategias de marketing más precisas, evitar incurrir en los mismos errores de nuevo, poder predecir tendencias, mejorar la satisfacción del cliente y lograr un mejor ambiente laboral son objetivos que el Data Analytics facilita.
Diferencia entre datos cuantitativos y datos cualitativos
Cuando recopilamos datos podemos tener dos tipos de datos, los cuantitativos y los cualitativos Conocer la diferencia entre estos es un concepto fundamental. Los datos cuantitativos son los que miden cantidades, es decir son “medibles” (altura, peso, cuantas ventas hice, el precio de un insumo, etc.), son expresables mediante números.
Por otro lado, los datos cualitativos son los que miden cualidades o características que no pueden ser expresadas en números. Al menos no de manera sencilla y sin incurrir en manipulaciones arbitrarias de los datos. Son mediciones subjetivas de ciertos aspectos, como las respuestas a una encuesta, un texto publicado en una red social, una entrevista, etc. Estos datos pueden ser utilizados estadísticamente pero requieren de una manipulación previa con toma de desiciones arbitrarias, por lo cual no los trataremos específicamente aquí.
Data Analytics básico
Para realizar nuestros análisis de datos podemos utilizar herramientas muy sencillas como algunas muy complejas. En este pequeño apartado mencionaremos algunos indicadores estadísticos básicos. Cualquier persona o proyecto puede empezar a implementarlos ya mismo utilizando datos cuantitativos.
- Promedio o media: probablemente el indicador más conocido, consiste en sumar todos los datos y dividirlos por la cantidad de datos. Si puedo conocer mi promedio de ventas, sé que cada mes voy a tener que generar esa cantidad de producto aproximadamente. Incluso si tengo sobrante de producción muy probablemente lo utilice en otro mes que se venda más que el promedio. Es un dato que muy fácilmente nos ayuda a planificar mejor.
- Mediana: se trata de encontrar el valor “el medio”. Se ordenan los datos de menor a mayor y elijo el número que se encuentre en la mitad de todos. Pensemos en una tienda que vende camperas. Lo más probable es que a principio de la temporada de invierno venda muchas camperas. Ventas altas durante unos dos o tres meses, mientras que el resto de los meses venda bastante poco. Si tenemos 3 meses de ventas fuertes y 9 de ventas bajas, la mediana caerá en un mes de ventas bajas. Es un dato que por si sólo puede no dar mucha información o ser engañoso, pero que si se analiza en conjunto con el resto de los indicadores ayuda a enriquecer nuestro análisis. Si mi mediana está muy alejada del promedio, es porque tengo alguna estacionalidad muy fuerte. Una estacionalidad es uncomportamiento que depende del mes o estación en que nos encontramos y que se repite anualmente. Este el claro ejemplo de una tienda que vende ropa de invierno.
- Moda: se trata del dato que se repite mayor cantidad de veces. Nos da una idea de que sucederá la mayoría de los meses en cuanto al volumen de ventas. Este dato por si sólo puede ser engañoso o no representativo del volumen de ventas anual. Cuando se lo analiza con los demás indicadores aporta más información a nuestro análisis. Si la moda es considerablemente menor al promedio mensual del año, tenemos alguna estacionalidad o mes de ventas muy fuertes.
- Desviación típica: es una medida de la dispersión de los datos, de que tan alejado suelen estar los datos entre si. Si todos los datos fueran iguales la desviación sería 0. Pensemos en medir la desviación en las ventas por mes de un año. Puedo ver si todos los meses vendo una cantidad parecida de producto o si esta varía mucho mes a mes. Si varía mucho podría ser el caso de un cine, donde venden muchas entradas cuando hay estrenos importantes.
- Valor mínimo y valor máximo: son lo que dicen su nombre. La distancia entre ellos y su relación con el promedio me dan una buena idea de como es la estructura del dato que estoy analizando. Por ejemplo, de consultas que recibo durante el año sobre mis productos. Un enfoque que puedo utilizar es proponerme aumentar lo valores mínimos para que no sean tan bajos. Por ejemplo, vender más paquetes de turismo incluso en los meses de temporada baja. También puedo plantear que los meses de ventas altas sean aun mayores. Busco poder explotar al máximo los momentos de mayor demanda, preparándome para dichos meses en el resto del año.
- Porcentajes: los porcentajes son una herramienta muy sencilla de utilizar a la que puedo adaptar a mis preferencias. Por ejemplo, puedo calcular el porcentaje de clientes de vuelven a comprarme. O cuantos llevan un producto en conjunto con otro (productos de consumo conjunto, como una cerveza con un paquete de maní). Puedo plantear los porcentajes que yo considere importantes o significativos. Luego, sigo su evolución a través del tiempo para evaluar la dirección que está tomando mi negocio o proyecto.
Como ya mencionamos, el poder de análisis de estos indicadores radica en su utilización en conjunto, y no de manera aislada. Usar un sólo indicador aisladamente podría ser engañoso como herramienta de análisis. Observar los indicadores integralmente permite analizar la estructura de nuestros datos y por lo tanto la de nuestro proyecto. Podremos analizar precios, insumos, ventas, consultas, quejas, retención de clientes, básicamente cualquier aspecto que elijamos controlar o medir.
Usualmente todos estos indicadores suelen exhibirse conjuntamente y sobre todos los datos en un sólo cuadro. En este tendremos el valor de cada uno de estos indicadores para cada variable que tengamos.
Estos son sólo algunos indicadores básicos y conocidos muy útiles, que no agotan esta categoría de herramientas sencillas. Existen otros indicadores y muchas otras herramientas estadísticas predictivas, pero las cuales no explicaremos aquí por ser material estadístico avanzando. Si alguna vez tenemos la necesidad de hacer uso de esas herramientas más avanzadas (y ojalá nuestro crecimiento como empresa o proyecto algún día así lo demande) deberemos considerar tomar algún curso de uso de dichas herramientas o contratar a alguien que se dedique a realizar dichos análisis para otras personas.
Utilización de gráficos
El uso de gráficos para analizar los datos que dispongamos es una práctica altamente difundida, y con todos los motivos. Permiten analizar tendencias y composiciones de manera muy sencilla, facilitando enormemente su comprensión. Lo ideal es poder plasmar en gráficos los indicadores que hayamos elaborado o elegido sobre nuestra empresa. De esta manera se facilita su comprensión y análisis.
- Gráfico de líneas: otro gráfico clásico, nos permite seguir el comportamiento de un cierto valor a través del tiempo. Se observa su evolución periodo a periodo y en el largo plazo, permitiendo detectar estacionalidades y tendencias de largo plazo.
- Línea de tendencia: se utiliza para mostrar la tendencia de algún indicador más claramente, por ejemplo, las visitas a nuestro sitio web. Suele utilizarse en conjunto y en el mismo gráfico que el gráfico de líneas. Analizar tendencias de largo plazo es clave para poder saber si las desiciones que tomo están encaminando a mi empresacorrectamente. Utilizar este gráfico hace dicha tarea mucho más sencillo, una simple mirada basta para poder saber la tendencia del indicador. No hace falta mirar una serie de datos larga con muchos números, lo cual resulta más agotador.
- Gráfico de barras acumuladas: es un gráfico que combina la evolución en el tiempo de cierto indicador conjuntamente con la evolución de sus componentes. Un caso fácil de imaginar es la evolución del volumen de ventas total en el que se distinguen la evolución como porcentaje del total de cada producto que vendo.
- Gráfico de torta: uno de los gráficos más conocidos, se utiliza para representar composiciónes del total. Por ejemplo, de mi total de ventas que porcentaje correspondió a cada tipo de producto. Son muy intuitivos y ayudan a tener presente de manera clara aspectos importantes de mis productos o procesos. También son muy útiles para analizar los costos de insumos de un producto respecto del precio final.
Existen muchos otros gráficos que presentan otras ventajas (y desventajas). Cada uno de nosotros debe elegir el que mejor se adapta a nuestros requerimientos. Muy seguramente la gran mayoría tendremos como base estos gráficos y complementaremos con algún que otro gráfico especial que ajuste muy bien a nuestra empresa o proyecto.
Algunas herramientas populares
Aquí presentamos algunos programas o servicios más utilizados para Data Analytics. Cuentan con las herramientas mencionadas anteriormente y muchísimas otras más avanzadas que pueden enriquecer nuestros análisis y toma de decisiones.
- Microsoft Excel: uno de los software más conocidos. Incluye una enorme cantidad de herramientas gráficas y matemáticas para analizar nuestros datos.
- Microsoft Power BI: otro producto de Microsoft, está pensando específicamente para data analytics y ofrece muchas herramientas de visualización y reportes. Requiere poco aprendizaje de interfaz para poder empezar a aprovecharlo.
- Tableau: una muy buena opción para manejar grandes cantidades de datos, de manera sencilla y con elaboración de visualizaciones interactivas. Tiene una limitación para crear funciones avanzadas, aspecto sacrificado en pos de lograr que sea muy fácil de usar.
- Google Analytics: es una herramienta que ofrece información sonre el tráfico de los sitios web, permitiendo segmentar mejor tus potenciales clientes.
- HubSpot: es un conjunto de herramientas de marketing, atención al cliente y ventas para empresas de todo tamaño.
Existe una gran cantidad de alternativas y herramientas además de las aquí mencionadas. Elegir la óptima según nuestros objetivos y estructura requiere investigar cada opción así como nuestra propia estructura productiva.
Conclusiones
Las diferentes herramientas de Data Analytics están a tu disposición. Todo emprendimiento puede beneficiarse de la aplicación de estas. Toda empresa competitiva está prácticamente obligada a su utilización para mantenerse en la carrera. Data Analytics es muy mundo tan amplio como práctico, y depende del enfoque de cada uno que tanto explorarlo en tanto nos sea útil (no es lo mismo una carpitería que una empresa con intenciones de volverse internacional, tendrán distintos requerimientos de análisis y distintos recursos para utilizar herramientas diversas).
Conocer nuestro negocio o proyecto es realmente poder potenciarlo, y las herramientas a nuestra disposición son varias y numerosas. Queda en cada persona o grupo de trabajo proponerse alcanzar el siguiente nivel de capacidad productiva, organzación, planificación y realización. Las herramientas para lograr nuestros objetivos y desarrollar más sanamente nuestras actividades están al alcance de la mano.
