Equipo discutiendo análisis en la mesa de conferencias
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En estos días, los datos son la columna vertebral de las empresas. Los empleados debaten sobre las mejores formas de recopilarlos, analizarlos y usarlos entre bastidores en empresas de todo el mundo. En la period digital, aprovechar los datos correctos puede catapultar una operación desconocida a un nombre acquainted. Como mínimo, aprovechar la información accesible puede hacer que una empresa sea más eficiente y receptiva a las necesidades de los clientes.
Pero los datos también son complejos, por lo que es fácil confundirse acerca de lo que significan. Descubrir información procesable requiere saber cómo usar la información y filtrar las tonterías. En el análisis de datos, los sesgos, las malas interpretaciones y los métodos insuficientes pueden llevar a una empresa por el camino equivocado. Sin embargo, cuando se hace correctamente, el análisis de datos tiene el poder de poner a una empresa por delante de su competencia. Aquí hay tres formas en que puede hacerlo.
1. Dar forma a las estrategias
Las empresas confían en estrategias bien concebidas para mantenerse a la vanguardia. Si bien las estrategias comerciales no son una garantía de éxito, son una hoja de ruta hacia lo que los líderes de la empresa esperan lograr. Idealmente, aquellos en la suite C no están diseñando estos planos basados solo en la intuición. También están usando datos para determinar qué dirección tomar.
Los modelos de datos relacionales son ejemplos de fuentes que los líderes pueden usar para formular sus planes de juego. Estos modelos revelan relaciones no tan obvias entre diferentes variables. Si bien la correlación no siempre significa causalidad, descubrir conexiones entre variables puede conducir a estrategias mejor informadas.
Digamos que los datos de la encuesta de clientes de una empresa muestran una relación inversa entre la lealtad y la satisfacción. En otras palabras, cuanto más tiempo se queden los clientes, menor será su satisfacción general. Intuitivamente, esto no parece tener sentido. Pero los datos apuntan hacia la necesidad de una estrategia diferente de retención de clientes. Para averiguar cuál debería ser la solución potencial, los líderes necesitarían conectar más variables.
DevX, proveedor líder de herramientas y servicios para el sector tecnológico, destaca la escalabilidad de los modelos de datos relacionales. Estos modelos son relativamente fáciles de entender y escalar según las necesidades de la empresa. El número de variables puede aumentar o disminuir a medida que los líderes buscan resolver problemas de diversa complejidad. Por ejemplo, la empresa que busca resolver su problema de satisfacción del cliente puede necesitar agregar puntos de datos de alineación de idioma y empatía del agente a las métricas tradicionales de tiempo de respuesta y resolución en el primer contacto.
2. Predicción del comportamiento del consumidor
El análisis predictivo es lo más parecido a una bola de cristal que pueden tener las empresas. Con estas herramientas, los empleados pueden identificar patrones en los comportamientos de los consumidores. El análisis predictivo acerca a las empresas a la mente del cliente al revelar cómo un cliente probablemente reaccionará a los desarrollos del mercado y las tácticas de la empresa. Las herramientas predicen el futuro al observar datos pasados para identificar patrones y preferencias.
Por ejemplo, los datos históricos muestran que las personas reducen sus gastos cuando suben los precios. Pero no todos los segmentos del mercado soportan por igual la peor parte de una economía en desaceleración. En 2023, la inflación y el aumento de las tasas de interés han provocado que los consumidores dejen de comprar automóviles, electrodomésticos y muebles nuevos. Sin embargo, siguen gastando dinero en restaurantes y hoteles a pesar del aumento de los precios.
Al igual que con cualquier pronóstico, el análisis predictivo no siempre está al tanto. Sin embargo, las empresas que utilizan estas herramientas pueden anticipar mejor las necesidades de los consumidores. Dado el clima real, las cadenas de hoteles económicos como Comfort Inn pueden ampliar su atractivo a segmentos de consumidores adicionales. Pero eso no significa que marcas más exclusivas como Four Seasons tengan que ofrecer grandes descuentos para competir.
Las herramientas de análisis predictivo personalizan los resultados según el mercado objetivo de una empresa y las variables externas, lo que indica cómo es probable que los clientes respondan a un nuevo producto, servicio o promoción. Si ambos extremos del espectro de la cadena hotelera continúan atrayendo a los clientes a pesar de la inflación, cada cadena saldrá adelante. Sin embargo, el análisis predictivo puede llevarlos a ofrecer ofertas tan distintas como sus bases de clientes.
3. Mejorar las experiencias en línea
Cuando las personas quieren comprar algo, comienzan su búsqueda en línea. Más revelador es cuántos compradores consultan la presencia digital de una empresa para guiar sus decisiones. Alrededor del 81 % de los consumidores buscan empresas en línea, el 55 % revisa las reseñas y el 47 % navega por los sitios website de las empresas.
Si un sitio world-wide-web no está a la altura, no convencerá a las personas de seguir adelante en su proceso de compra. Los problemas técnicos y el contenido confuso reducirán la confianza de los clientes potenciales en un negocio. Incluso los tiempos de carga más largos y los procesos de pago complejos darán lugar a tasas de rebote más altas o carritos abandonados. Con el análisis de sitios web, las empresas pueden mejorar las experiencias digitales de los clientes y aumentar las conversiones.
Todo, desde los datos de Seo hasta la profundidad de desplazamiento, puede mostrar si un sitio world-wide-web está funcionando según las expectativas. El tráfico orgánico bajo podría indicar un problema con el contenido y las palabras clave. Las tasas de conversión menos que ideales pueden revelar la necesidad de cambios de diseño. Y demasiados carros abandonados podrían ser la forma en que las personas dicen que no confían en el sitio. Estos puntos de datos conducen a mejoras en el sitio world-wide-web que crean experiencias perfectas para los clientes y aumentan las ganancias de la empresa.
Lo que se necesita para competir
Vencer a la competencia es la forma en que las empresas se mantienen en el juego. Pero las estrategias ganadoras no surgen de la nada. Los líderes necesitan análisis de datos confiables para guiar, predecir y mejorar lo que hacen sus empresas. Intentar liderar un negocio moderno sin datos es como dejar todo al azar.
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