Cuando se trata de mejorar la gestión e impulsar los resultados de la empresa, hay varios movimientos que pueden marcar la diferencia.

Una de las más significativas es la adopción de metodologías y tecnologías que permiten tomar decisiones basadas en datos. Aquí es donde entran conceptos como la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y lo que todo ello representa en la propia cultura organizativa. Las decisiones que se basan en datos son más asertivas, seguras, centradas y verificables. Están más conectadas con objetivos concretos y con la realidad, y por eso mismo tienen un gran potencial transformador en la estrategia, las rutinas y el rendimiento de las organizaciones, apoyando a los directivos y a los responsables de la toma de decisiones. ¿Entendemos mejor por qué y cómo sucede esto?

¿Por qué «preguntar a los datos»?

Hay varias formas de recopilar información que puede ser valiosa para la toma de decisiones. Entre ellos, los datos son los más seguros; no es de extrañar que hoy en día representen uno de los activos más importantes de cualquier empresa. Son una valiosa fuente de información que puede convertirse en conocimiento y aplicarse estratégicamente. Piense, por ejemplo, en una métrica como la «satisfacción del cliente», y en el proceso de obtención de esa métrica a partir, por ejemplo, de las preguntas realizadas a los clientes. La cuestión aquí es que hay varios riesgos en el proceso: las preguntas pueden estar mal redactadas; puede que no sea un buen momento para que el cliente responda; o puede que sólo recuerde una última mala experiencia, a pesar de varias positivas. También puede haber dificultades para catalogar las respuestas… en definitiva, estamos hablando de una posible «contaminación» de las valoraciones y de la información obtenida por diversos factores. Por otro lado, cuando buscamos entender un determinado escenario o aspecto del negocio a partir de los datos, tenemos:

  • el apoyo de los hechos: lo que realmente sucedió
  • la posibilidad de comprobar los historiales relacionados con los servicios prestados o los productos vendidos
  • información comparativa – entre clientes, entre diferentes períodos
  • un material de base seguro y fiable, no sujeto a percepciones momentáneas ni debilitado por las circunstancias

De esta forma, además de un mayor nivel de profundidad, tenemos resultados que no se ven afectados por factores como la disposición a participar en la encuesta, o un momento concreto de crisis en la relación del cliente con la marca, factores que pueden crear desviaciones en el análisis que generen percepciones incorrectas e impacten negativamente en las decisiones que se tomen a partir de estos análisis.

Visión amplia y profunda: una base segura para la estrategia

El análisis objetivo de los datos, con el apoyo de herramientas de análisis que permiten cruzar, comparar y contextualizar, permite identificar escenarios más completos, más concretos, más realistas y más conectados con las cuestiones empresariales. Y precisamente por eso, permiten tomar decisiones más completas y eficaces. Por ejemplo: en el caso de los índices de satisfacción, además de verificar el nivel de satisfacción en sí mismo, el análisis de los datos también puede identificar con mayor precisión los elementos que inciden en él -en los que la empresa ha fallado o acertado- y, lo que es más importante: qué caminos pueden tomarse para revertir los niveles de insatisfacción o aumentar los índices positivos. Así es: los análisis basados en datos pueden indicar lo que se puede hacer para mejorar los resultados, en los más diversos aspectos de la empresa. Y es que los análisis basados en datos van mucho más allá de la descripción de escenarios. Se enriquecen con información fiable que puede servir de apoyo a los responsables de la toma de decisiones de diversas maneras:

  • un conocimiento más profundo de los clientes, sus hábitos y comportamientos
    desarrollar ofertas más adecuadas que den lugar a más y mejores ventas
  • comprender el impacto de factores específicos en los resultados de la empresa: perfiles de clientes, estacionalidad, geografía, factores ambientales…
  • en la visión predictiva -lo que es probable que ocurra- con fundamentos históricos y escenarios comparativos
  • con una visión prescriptiva – esbozando recomendaciones, basadas en esta visión predictiva de posibles escenarios futuros
  • en la continuidad de la estrategia, con una revisión periódica de las medidas adoptadas y de las mejoras aplicadas, así como de su impacto, para comprobar su eficacia real en el tiempo

Incorporación de la Inteligencia Artificial a la vida cotidiana de los responsables de la toma de decisiones

Incorporar un sistema de inteligencia artificial a la rutina de trabajo de un responsable puede ser un gran reto. El hecho es que muchas empresas no toman decisiones basadas en datos, por lo que estamos hablando aquí de la adopción no sólo de una herramienta, sino de una nueva cultura, y de todo lo que hay que tener en cuenta para el éxito de esta iniciativa. Esto se debe a que la evolución de una empresa como organización basada en datos afecta a varios aspectos de sus rutinas. Es una nueva forma de operar las decisiones, en la que:

  • además de producir datos, se aplican en un análisis constante
  • los resultados de estos análisis también deben ser interpretados y contextualizados constantemente
  • esta interpretación abre nuevas posibilidades para la toma de decisiones que antes estaban fuera de la pantalla del radar
  • las decisiones que se tomen a partir de los datos se traducirán en acciones que deben aplicarse, para revertir o prevenir los problemas
  • también es necesario incluir en el flujo de trabajo la medición de la eficacia de estas decisiones (si no se hace, es casi lo mismo que si no hubiera pasado nada)

Evolución constante y cambio cultural

También es importante tener en cuenta que la toma de decisiones basada en datos es un proceso en constante evolución. Una vez definidos e implantados los modelos analíticos, empiezan a funcionar y, con el tiempo, su rendimiento mejora y los resultados se afinan cada vez más. Para sacar lo mejor del modelo, hay que utilizar el modelo: los procesos de aprendizaje automático se alimentan de datos, con el historial. Los resultados deben ajustarse, calibrarse, y la forma de calibrarlos es mientras se corre. Es decir, no se trata de una mejora inmediata, sino de un proceso que se va enriqueciendo poco a poco a medida que se realizan análisis y lecturas y se toman decisiones en función de lo que propone el modelo. Además, pueden surgir otros retos inherentes a la implantación de algo nuevo en la rutina de trabajo, como la adaptación de los equipos a los nuevos procesos e incluso la sensación de inseguridad de los profesionales que antes concentraban la toma de decisiones sólo en sus propias visiones. Por lo tanto, nunca está de más recalcar que se trata de un cambio cultural, incluso antes de ser un cambio tecnológico o técnico. La implantación de una herramienta por sí sola no será suficiente si no se implanta también una cultura de análisis de datos, o cuando no se analizan de la forma adecuada, o cuando no se da el tiempo suficiente para que el modelo madure, o cuando todo este nuevo mundo no está conectado con los objetivos empresariales y con la vida cotidiana de las personas. Para saber más sobre cómo acelerar los resultados con la toma de decisiones basada en datos, hable con Tatic. Y siga siempre los nuevos artículos de nuestro blog, con mucha información estratégica para su negocio.