Iniciamos hoy una nueva sección de entrevistas y charlas Smart con grandes expertos que seguro servirán de referencia e inspiración a muchos en nuestra actividad profesional. Para este estreno hemos tenido el placer de compartir café y conversación con Fernando Martínez-Jover y Federico Coello, director general y director de proyectos respectivamente de MBD Consultores y socios de KIRIOM.
Hemos tenido una charla muy interesante sobre tendencias en Data Analytics y su visión sobre la evolución del Business Intelligence y cómo se integra en la metodología Smart Growth.
Kiriom: ¿Podemos estar viviendo una moda en lo que se refiere a Data Analytics? ¿Cómo habéis visto esta evolución en todos estos años de experiencia?
Fernando
No es una moda, es una disciplina que siempre ha existido. El tendero de la esquina gestiona y trata a sus clientes en función de la información y los datos que sobre ellos tiene en su “cabeza” (Data Marts – Data Lakes), sabe lo que compran, cada cuánto compran, cuánto se gastan, qué les gusta probar (Análisis de comportamiento de cliente) y los gestiona adaptándose a sus preferencias y gustos, de forma natural los segmenta y los “cuida” en función de los ingresos que le aportan (Segmentación por valor), aplica descuentos y promociones (Análisis de pricing), los vincula y se preocupa por ofrecerles un trato óptimo mientras compran, se preocupa por si les ha gustado lo que han adquirido (NPS Data – Customer experience), identifica a los clientes nuevos que entran en la tienda y en qué se fijan (Análisis del tráfico en tienda) decidiendo, tras escucharles, sobre la oferta más adecuada para que realicen su primera compra (Analisis perfiles de captacion y oferta comercial), incluso conoce la relación familiar o vecinal que existe entre sus clientes, identificando decisores y recomendadores (Identificacion de “clientes hubs” o apóstoles en redes sociales).
Kiriom: ¿Y cuáles dirías que son las principales diferencias entre lo que se hacía antes y lo que estamos viendo ahora?
Federico
La principal diferencia entre el Análisis de datos “de antes” y el Data Analytics “de ahora”, aparte de la utilización del término anglosajón de moda, radica en que el gran desarrollo tecnológico en el almacenamiento de datos, las elevadas capacidades de procesamiento y la evolución de las herramientas analíticas-estadísticas y de reporting permiten tratar y analizar, en muchos casos de manera online, los millones de datos que ahora almacenan las compañías y con orígenes de información hasta hace poco impensables.
En la foto de izquierda a derecha: Pablo Fernández de Castro, Federico Coello, Fernando Martínez-Jover y Javier García-Yuste.
Kiriom: Existe una tendencia a encasillar el Data Analytics, ¿dónde entendéis vosotros que se engloba?
Federico
No es una disciplina informática, no es una disciplina matemático-estadística, es un área de actuación multidisciplinar que requiere una perfecta integración de conocimiento tecnológico e informático de procesamiento de información, con capacidades matemático-estadísticas y ,sobre todo, con Visión y Conocimiento de Negocio, la clave para que los resultados analíticos sean operativos, comprensibles y accionables.
Kiriom: También existe mucho debate respecto a sus usos ¿dónde entendéis que tiene mayor aplicación el Data Analytics?
Federico
No es una disciplina sólo aplicable al área de Clientes y Marketing , es una disciplina transversal a toda la compañía. Este es posiblemente el gran salto del Data Analytics. Tradicionalmente los beneficiarios de los resultados analíticos han sido las unidades de Marketing o de Clientes. Actualmente, el número de beneficiarios de los resultados analíticos como input en su proceso de toma de decisiones se ha ampliado, incluyendo al área comercial y de ventas, operaciones, logística, producción, finanzas e incluso recursos humanos.
El Data Analytics debe ser transversal a toda la compañía. Federico Coello, MBD Consultores. Click To Tweet
Kiriom: Muchas gracias a los dos, permitidnos haceros una última pregunta, ¿si tuvierais que hablar sobre los factores clave a tener en cuenta en los proyectos de Data Analytics ¿cuáles serían?
Fernando
Si sólo tuviera que hablar de un factor, hablaría de la simplicidad y visión de negocio. Uno de los riesgos más importantes del Data Analytics es alejarse de la realidad del negocio, no adaptarse a los tiempos y al timing de las decisiones a tomar, elaborar análisis muy complejos que no llegan a tiempo al decisor o que no son comprensibles u operativos. Es fundamental realizar constantemente una “valoración coste-beneficio” de los trabajos a realizar, adaptando la complejidad y la profundidad de los análisis al calendario e importancia de las decisiones. Como dice uno de mis socios “hay que evitar torturar a los datos” y añado….”porque acabas torturando al decisor con los resultados obtenidos”.
Simplicidad y visión de negocio, factores clave de la Analítica de Datos. Fernando Martínez-Jover, MBD Consultores. Click To Tweet
La conversión de los datos e información en conocimiento descriptivo y predictivo, objetivo del Data Analytics, es un MEDIO que permite tomar mejores decisiones de negocio.
