La analítica autoservicio hace que las ideas sofisticadas basadas en datos sean altamente accesibles para cualquier persona dentro de una organización que pueda aprovecharlas. Este enfoque, que se está convirtiendo en una tendencia cada vez más importante en el campo de la Inteligencia de Negocios (BI), democratiza la analítica: las ventajas de la experiencia técnica ya no son exclusivas de los estadísticos, científicos de datos y otros expertos técnicos. Con estas ideas ampliamente disponibles, teóricamente los empleados pueden operar con mayor flexibilidad, autonomía y eficiencia, centrándose en las tareas que requieren más reflexión y creatividad, y automatizando las tareas que no lo necesitan. La construcción manual, actualización, interpretación y mantenimiento de bases de datos se convierte en algo del pasado.
Sin embargo, implementar la analítica autoservicio no es tan sencillo como parece. Convertirse en una organización basada en datos es una aspiración seria para muchas empresas. Hacerlo realidad es mucho más complejo: un informe de New Vantage Partners sugiere que, si bien el 85% de las empresas han lanzado programas para crear esta cultura basada en datos, solo el 37% ha tenido éxito hasta ahora. Esto no es sorprendente: incorporar la analítica autoservicio no siempre es tan simple como parece.
Cualquier adopción de nueva tecnología requiere un proceso de planificación, consulta e implementación cuidadoso para tener éxito: debe ser integral sin ser demasiado demorado, y diseñado para cumplir con los objetivos específicos de los usuarios finales de tu negocio. En consecuencia, no existe un enfoque único que funcione para todos: cada empresa deberá considerar sus requisitos tecnológicos, operativos y comerciales antes de comenzar. Dicho esto, hay algunas reglas comunes que, si se siguen escrupulosamente, pueden acelerar el proceso. Aquí te presentamos tres de las más esenciales.
1. Define los requisitos de tu negocio
Adoptar nueva tecnología solo por el hecho de hacerlo no beneficia a nadie. Cualquier implementación, ya sea de plataformas de automatización de marketing o herramientas de desarrollo de software, debe estar estrictamente alineada con las necesidades de tu negocio y sus departamentos. Por lo tanto, cuando se trata de analítica autoservicio, cualquier implementación debe ser impulsada desde la dirección, involucrando al personal en todos los niveles en el proceso. Los ejecutivos y gerentes deben comprar completamente la idea de convertirse en una organización basada en datos y deben desempeñar un papel activo al preguntar a los usuarios qué necesitan de esta tecnología. No es prudente ir demasiado lejos, demasiado rápido: al principio, es probablemente sabio utilizar la inteligencia de negocios para análisis más básicos con métricas de fácil comprensión. A partir de ahí, puedes construir y ajustar según los objetivos y expectativas de los diferentes departamentos. Los colegas no tendrán experiencia instantánea en cómo utilizar mejor la analítica autoservicio, por lo que es importante organizar sesiones de capacitación regulares: aquellos que tienen el mayor entendimiento y experiencia en la tecnología, los “superusuarios”, pueden ayudar a guiar e instruir a aquellos que están teniendo dificultades.
2. Colabora e integra
Cuando estés implementando la analítica autoservicio, es hora de comenzar a pensar en cómo reunir a los diferentes equipos que están utilizando esta tecnología. Si la están utilizando de forma aislada, no están aprovechando al máximo su potencial; crear silos de datos conduce a situaciones incómodas en las que una mano no sabe lo que la otra está haciendo, lo que a su vez lleva a clientes insatisfechos. Cuando la información no se comparte de manera efectiva entre los equipos, la experiencia del cliente se vuelve fragmentada, desarticulada y menos profesional. Trabaja para integrar tus capacidades analíticas y todos se beneficiarán. Por ejemplo, las ventas y el marketing deben compartir información de manera natural: las ventas necesitan saber que el marketing está generando suficientes clientes potenciales de calidad, y el marketing necesita saber que las ventas están aprovechándolos al máximo. En este caso, la colaboración no solo es natural, sino casi obligatoria. Pero también es necesario investigar integraciones menos intuitivas. La analítica autoservicio puede permitirte crear relaciones entre departamentos que no necesariamente encajan de manera natural. Los equipos de ventas y marketing pueden compartir datos con el equipo de servicio al cliente, beneficiándose de una comprensión de cómo el equipo de soporte trata a sus clientes. El servicio al cliente, por su parte, tendrá un conocimiento más profundo de lo que los clientes han comprado y qué esperan. También son posibles conexiones con recursos humanos, finanzas y otros equipos, pero el punto de contacto más importante es el equipo de tecnología de la información. Ninguna implementación de tecnología basada en datos en ningún departamento funcionará tan bien como podría si se mantiene al margen al equipo de TI. Ellos saben cómo desarrollar políticas de mejores prácticas y abordar cualquier pregunta sobre seguridad o soporte.
En resumen, la analítica autoservicio tiene el potencial de transformar la forma en que las organizaciones utilizan los datos para tomar decisiones. Sin embargo, su implementación exitosa requiere una cuidadosa planificación y consideración de los requisitos específicos de cada negocio. Al definir los requisitos y colaborar e integrar los equipos, las organizaciones pueden aprovechar al máximo el poder de la analítica autoservicio y convertirse en verdaderas organizaciones basadas en datos.
