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¿Qué beneficios concretos puede obtener una PYME del análisis de datos?

Este artículo se divide en dos partes. La primera parte explica de forma sencilla qué es el análisis de datos. En la segunda parte se detallan todas las ventajas del análisis de datos para las PYME. He utilizado artículos científicos para escribir este post (ver fuentes más abajo). También he incluido una lista de artículos de periódicos de referencia para aquellos que quieran aprender más.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos puede adoptar muchas formas y emplear diferentes herramientas: una hoja de cálculo de Excel, una solución de inteligencia de negocios (como MicroStrategy o Power BI), big data (un poco como la inteligencia de negocios pero con muchos más datos), aprendizaje automático, inteligencia artificial, algoritmos.
Lo que tienen en común, y lo importante de recordar, es el proceso general: se extraen los datos, se les transforman para hacerlos inteligibles y se visualiza la información resultante para tomar decisiones.

Las fuentes de los datos

Para poner un ejemplo concreto, y que está al alcance de la mayoría de las PYME, consideremos primero las fuentes de datos, es decir, las aplicaciones, los programas informáticos de los que se extraerán los valiosos datos.
Todos los programas informáticos utilizan datos para funcionar. Cuando introduces los datos de un nuevo cliente en tu CRM (customer relationship management, como Salesforce o Hubspot), lo que ocurre es que la aplicación crea una nueva línea en una base de datos, como si fuera una nueva línea en una hoja de Excel. El nombre del cliente, el nombre, la fecha de compra, el correo electrónico, etc.
Todo esto va a una base de datos utilizada por el CRM. La base de datos es como una multitud de hojas de Excel, enlazadas entre sí, en las que la aplicación escribe y borra en función de los datos introducidos.
Sin la base de datos, su aplicación es inútil, está vacía, no se registra nada.

Sacar los datos

El primer paso para cualquier análisis es la extracción de estos datos. Esto puede hacerse de diferentes maneras.
A menudo, las aplicaciones (CRM, Enterprise Resource Planning, Terminal Punto de Venta, etc.) ya ofrecen una serie de informes, sea en forma de archivo Excel o PDF.
Para resultados más potentes, también se puede extraer la información directamente de la base de datos de la aplicación. Esto es más difícil y lleva más tiempo, pero es mucho más potente, porque tienes acceso a todos los datos, no sólo a los que la aplicación te muestra a través de sus propios informes.

Adaptar los datos

Una vez tengamos los datos en bruto, se puede iniciar el segundo paso, que consiste en transformar los datos para que estén listos para ser utilizados como información.
Si alguna vez has usado Excel, probablemente ya hayas transformado datos. Cambiar el formato de una fecha de DD/MM/AAAA a AAAA/MM/DD es una transformación de datos, cuyo objetivo puede ser la ordenación de las fechas. Calcular la suma de diferentes columnas en una nueva columna, también es una transformación de datos.
Básicamente, transformar los datos significa reorganizarlos para que sea más fácil de entenderlos.

Visualizar los datos

Cuando ya hemos extraído y transformado los datos, llegamos al último paso, el de la visualización de los datos, transformándolos en información para la toma de decisiones.
Gracias a la preparación previa de los datos, ahora podemos construir gráficos, cuadros de mando, informes, que nos permitirán responder a preguntas y dudas, comprender la causa y el origen de los problemas y prever los riesgos futuros.
La visualización de datos nos permite aprovechar los beneficios de todo el proceso.

¿Qué beneficios reales para mi PYME?

Todo esto está muy bonito, pero, ¿de qué sirve ese proceso técnico, cuáles son los beneficios que vamos a sacar para nuestra empresa?

Aumento de la facturación

    • Identificando nuevos mercados mediante el análisis de datos geográficos.
    • Hacer más eficiente el proceso de ventas, analizando los resultados de los equipos de ventas por clientes, fechas y mercados.
    • Adaptación más rápida a los resultados de marketing, analizando las tendencias y desviaciones en la dinámica de las ventas, y ofreciendo así la posibilidad de cambiar rápidamente la estrategia de marketing.

Aumento de los beneficios

    • Alerta más rápida de la caída de las ventas y análisis de su origen mediante el análisis de diferentes criterios: mercados, clientes, productos, etc.
    • Identificación de productos o grupos de productos menos rentables.

Mayor satisfacción del cliente

    • Mejor conocimiento de las preferencias de los clientes, de las compras, de la dinámica de los pedidos, por ejemplo, analizando los pedidos por día de la semana y optimizando de esta manera la entrega y aumentando la satisfacción.
    • Posibilidad de adaptar los productos a las necesidades de los clientes.
    • Aumentar el número de clientes habituales, analizando las tendencias y las frecuencias de compra, y detectando las anomalías para contactar a tiempo con el cliente.
    • Solución más rápida a las reclamaciones de los clientes, mediante el análisis de toda la información relacionada con el cliente.

Reducción de costes

    • Optimización de las existencias, observando el stock actual y sus cambios en función del tiempo y la época del año.
    • Reducir los productos de mala calidad y gestionar las fechas de caducidad, comparando las cifras de ventas y demanda general con el estado de las existencias.
    • Una vez que los sistemas de información y análisis están en marcha y se ajustan realmente a las necesidades de la empresa, se pierde menos tiempo y dinero en solicitar informes a medida a los desarrolladores de las aplicaciones utilizadas en la empresa.

Aumento de la cuota de mercado

    • Mejorar la satisfacción del cliente también aumenta la probabilidad de atraer nuevos clientes.
    • El nivel de fidelidad de los clientes existentes aumenta gracias a la mejora de la satisfacción y al rápido análisis de las anomalías en los patrones históricos de ventas y pedidos.

Facilidad de uso

    • Un sistema de análisis de datos correctamente implantado permite un acceso fácil a la información y la comprensión de aquella por los empleados.
    • Identificación de nuevos mercados, mediante el análisis de datos geográficos.

Ahorro de tiempo

    • Menos tiempo para obtener la información deseada.
    • Análisis de ventas y compras más rápidos.
    • Menos solicitudes de ayuda del personal informático.
    • Respuesta más rápida a los clientes y proveedores (mejores relaciones comerciales, mayor satisfacción de los clientes).

Mejora de la toma de decisiones

    • Mayor transparencia de los análisis y, por tanto, mayor confianza en los datos.
    • Amplia gama de posibilidades de análisis y visualización (gráficos, tablas cruzadas, cuadro de mando, etc.).
    • Mejor comunicación de cifras, análisis e informes.
    • Fuerte apoyo para las negociaciones.
    • Mejor rendimiento del personal de ventas, ya que los análisis determinan las estrategias más eficaces.

Flexibilidad

    • Más posibilidades de analizar las ventas, por zonas geográficas, grupos de productos, etc.
    • Publicación de la información en la página web, o distribución por correo electrónico.

Conclusiones y más información

El análisis de datos puede ser un proceso relativamente sencillo (por ejemplo, mediante la automatización de informes de Excel), pero también puede implicar soluciones técnicas avanzadas y potentes (por ejemplo, el data warehouse, el almacén de datos).
Para obtener todo el potencial, hay que combinar la experiencia técnica con los conocimientos empresariales. Si se cumplen las condiciones, la lista de ventajas y beneficios es amplia y muy valiosa, incluso (especialmente) para las PYME.

Fuentes

En la prensa
Artículos académicos