12 aplicaciones estratégicas para tener éxito en la gestión de datos

 

Kraz, la consultora de Data Science y Analítica avanzada de Viko nos da consejos para convertir la gestión eficiente de datos en una ventaja competitiva.

Cada interacción en redes sociales, cada transacción comercial y cada dispositivo conectado genera una enorme cantidad de información. Este fenómeno, conocido como el «Big Bang» de los datos, plantea un desafío crucial para las marcas: saber utilizar esta data de manera eficiente.

Ahora, la clave del éxito empresarial radica en la capacidad para convertir todos estos datos en insights accionables. No es suficiente con recolectar información; es necesario analizarla y comprender su significado. En este sentido, empresas como Kraz, la consultora de Data Science y Advanced Analytics de VIKO, juegan un papel fundamental en este proceso, ayudando a sus clientes a navegar en el vasto océano de datos disponibles, identificando qué información es realmente relevante y cómo puede ser utilizada para tomar decisiones estratégicas.

Gracias a herramientas como la Analítica Avanzada, las empresas están logrando optimizar el uso de los datos a través de soluciones innovadoras que permiten no solo gestionar, sino también interpretar y aprovechar el potencial real de toda esta información.

La explosión de datos, un problema de gestión para las marcas

En la actualidad, las empresas generan una cantidad asombrosa de datos. Se estima que a nivel global se crean aproximadamente 2.5 quintillones de bytes de información cada día. Sin embargo, el problema al que se enfrentan muchas empresas es que, a pesar de disponer de toda esta cantidad de datos, no están preparadas para gestionarlos de manera efectiva. Según un estudio, se calcula que más del 90% de los datos disponibles nunca se analizan, lo que significa una pérdida significativa de oportunidades y recursos.

Esta incapacidad para gestionar adecuadamente la información puede llevar a una serie de problemas. La sobrecarga de información suele resultar en una parálisis en la toma de decisiones, donde las empresas se sienten abrumadas y no saben consiguen qué datos son realmente importantes. Esto no solo aumenta los costos operativos, sino que también impide que las empresas respondan rápidamente a las tendencias del mercado y a las necesidades de sus clientes.

Las soluciones basadas en IA y Analítica Avanzada son claves para el éxito empresarial

Para abordar este desafío, las empresas deben adoptar un enfoque estratégico en la gestión de datos. La solución pasa por el uso eficiente de la información a través de herramientas como la Inteligencia Artificial (IA) y la Analítica Avanzada. Estas tecnologías permiten a las empresas no solo almacenar y organizar grandes volúmenes de datos, sino también analizarlos de manera rápida y precisa.

Mediante el uso de algoritmos avanzados y modelos predictivos, las empresas pueden identificar patrones y tendencias que de otro modo pasarían desapercibidos. Además, la Analítica Avanzada facilita la toma de decisiones informadas al proporcionar insights accionables basados en datos precisos. Esto es especialmente relevante en el ámbito del marketing, donde entender el comportamiento del consumidor y predecir sus necesidades puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso.

12 aplicaciones estratégicas de la data para transformar el marketing y las ventas

En este contexto, desde Kraz han elaborado un listado de 12 casos de uso de Analítica Avanzada que impulsan la innovación en el análisis predictivo y la gestión de contenidos.

1. Predicción del impacto de lanzamiento de nuevos productos: Los datos históricos de ventas, preferencias de clientes y estudios de mercado permiten anticipar la demanda y optimizar el lanzamiento de nuevos productos, minimizando riesgos y maximizando el retorno de la inversión.
2. Predicción de la demanda a nivel de SKU y punto de venta: Conocer la demanda específica de cada producto en cada punto de venta facilita la gestión de inventario, la optimización de la distribución y la prevención de desabastecimiento o exceso de stock.
3. Evaluación del efecto directo en ventas de campañas publicitarias (ROAS): El análisis de datos permite medir con precisión el retorno de la inversión en publicidad, identificar las campañas más efectivas y optimizar la asignación de recursos.
4. Optimización del mix de medios pagados para maximización del impacto: Combinar diferentes canales publicitarios (redes sociales, anuncios online, etc.) de forma estratégica y personalizada aumenta la eficiencia y el alcance de las campañas.
5. Impacto de la apertura de tiendas presenciales en las ventas online de una ciudad o región: Los datos pueden revelar cómo la apertura de una tienda física afecta las ventas online en la zona, permitiendo ajustar estrategias de marketing para ambos canales.
6. Impacto de la publicidad online en las ventas a través del canal tradicional presencial: Medir el efecto de las campañas online en las ventas en tienda física es crucial para comprender el comportamiento del consumidor omnicanal.
7. Optimización del plan de comunicación a través de medios propios (newsletters, push messages app, call center outbound, etc): Segmentar la audiencia y personalizar los mensajes en base a datos de comportamiento y preferencias aumenta la tasa de apertura, clics y conversiones.
8. Detección del producto ideal a recomendar a cada cliente individual: Los algoritmos de recomendación basados en el historial de compras y las preferencias de cada cliente permiten ofrecer experiencias personalizadas y aumentar las ventas.
9. Optimización de campañas de lead generation con base a valor esperado del cliente: Segmentar las campañas de generación de leads por valor potencial del cliente permite optimizar la inversión y enfocarse en los más rentables.
10. Detección de clientes suscriptores en riesgo de abandono: Identificar a los clientes con mayor probabilidad de cancelar su suscripción permite implementar estrategias de retención personalizadas y minimizar la pérdida de ingresos.
11. Descubrimiento de insights a partir de la clasificación de comentarios de feedback de clientes: Analizar las opiniones de los clientes mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural permite obtener información valiosa para mejorar productos, servicios y estrategias.
12. Detección de drivers de satisfacción ocultos en un cuestionario NPS: Los datos del NPS pueden revelar aspectos que influyen en la satisfacción del cliente que no son evidentes a primera vista, permitiendo tomar medidas para mejorar la experiencia del cliente.

Como hemos visto, la gestión eficiente de datos se ha convertido en un imperativo estratégico para las empresas modernas. A través de la implementación de tecnologías avanzadas como la IA y la Analítica Avanzada, las organizaciones pueden transformar el desafío de los datos masivos en una oportunidad para innovar y prosperar en la era digital.

Al implementar estas soluciones, las empresas mejoran su eficiencia operativa, se anticipan a los cambios del mercado, reducen costos y, lo más importante, obtienen una ventaja competitiva en un mercado cada vez más saturado de información.

Imagen: GPT4

Tomado: https://marketing4ecommerce.net/aplicaciones-estrategicas-para-tener-exito-en-la-gestion-de-datos/