Los tipos de analítica que están cambiando el mundo de los negocios

De acuerdo con el Mckinsey Global Institute, las organizaciones basadas en datos tienen 23 veces más probabilidades de adquirir clientes, seis veces más de retenerlos y 19 veces más de ser rentables. Así y para disfrutar de estos beneficios, se estima que el 75% de las empresas pasen de programas piloto y experimentos a estrategias de analítica totalmente operativas.

Así lo aseguró Edmundo Espinoza, gerente comercial de CALA Analytics en México, para quien «la analítica de datos es el motor de la transformación digital. Sin embargo, muchas de las empresas aún no la usan, una compañía promedio tiene 12 millones de GB de data, pero solo usa el 3%».

Por otra parte, compartió siete prácticas de análisis y uso de datos “que ponen a las empresas un paso adelante con respecto a sus competidores”:

1. Data para la transformación: Cuando una empresa usa sus datos y los analiza, puede tener hasta un 30% de crecimiento anual. Según CALA Analytics, la tendencia más importante es el uso de datos como insumo para la toma de decisiones, pasando de la descripción al verdadero análisis.
2. Inteligencia artificial para la sostenibilidad: refiriéndose al análisis de data en pro del beneficio global. Hoy en día, 120 países se han unido al proyecto «Índice global de inteligencia artificial responsable», lo cual representa una oportunidad para muchos sectores e industrias en el desarrollo de estrategias de responsabilidad social y ambiental, gracias al uso de analítica.
3. Inteligencia artificial para la creación: se trata de un salto hacia la producción de contenido automático. Todo evolucionará a que la inteligencia artificial pueda generar contenido conforme a los algoritmos y data. Según CALA Analytics, para el 2025 más del 10% de los datos serán creados por IA.
4. Inteligencia artificial para la gestión de data: la administración y operación de los datos en una organización gracias a la inteligencia artificial, se posiciona como una práctica que las empresas y organizaciones deben empezar a implementar, según las cifras, para el 2023 más del 30% de las empresas van a migrar a una arquitectura de datos que les permitirá administrar y gestionar la data de forma correcta.
5. Aceleración de la omnicanalidad para el aumento de ventas: las empresas están empezando a ver al cliente como la suma de diferentes consumidores, es decir, se debe entender que un comprador no es diferente dependiendo del canal de consumo. Se deben unificar esfuerzos tanto online como offline, ya que, por ejemplo, en Estados Unidos, hoy en día el 40% de los compradores de bienes de consumo masivo son omnishoppers, es decir, compran tanto vía web como de forma presencial.
6.  Minería de datos colaborativa para la innovación: los métodos colaborativos, la computación compartida y trabajar los datos desde diferentes partes es clave para organizaciones que tomen la iniciativa entre la industria.
7. Creación de nuevos empleos para el análisis: el entorno no da abasto y  la demanda de personal para el análisis de data va en aumento, debido a esto,

Para concluir, Edmundo Espinoza indicó que «los datos están en función para responder preguntas de negocio, de esta forma es posible capitalizarlos, de lo contrario, se desperdicia el potencial analítico de las empresas».