El pay favorito de los estadounidenses es el pay de manzana, ¿cierto? Esta fue una creencia popular durante el siglo XX pero, cuando los supermercados introdujeron la medida de 11 cm, se percataron que el pay de manzana cayó en las preferencias de los consumidores hasta el quinto o sexto lugar. ¿Qué fue lo cambió?
No es que el pay de manzana fuera el favorito de las familias sino que era el que se producía en mayor tamaño y cantidades; lo que no permitía un consenso entre los integrantes de las familias quienes optaban por la mejor opción precio/beneficio. La diversificación en el tamaño permitió entender las preferencias de los consumidores, diversificar un mercado y hasta acabar con un estereotipo.
Esta conclusión fue posible gracias al análisis de datos, los cuales brindan mejores ideas sobre el mercado, las empresas, conducen a mejores decisiones y resultados. Los datos (o data) se refiere al análisis profundo de cada aspecto que rodea a las organizaciones con respecto a clientes, mercados, competidores, finanzas, operaciones y equipo.
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No es circunstancial que las empresas mejor valoradas apuesten por obtener más y mejores datos los cuales ya son considerados como “el nuevo petróleo” (frase del científico de datos Clive Humby). Hasta hace algunos años la economía se había construido sobre negocios donde la creación de valor provenía del mundo físico (como la extracción de recursos o ensamblaje de materias primas). Hoy la economía ha pasado al mundo digital.
Las empresas mejor valoradas son empresas de tecnología que han impulsado su crecimiento gracias a los datos. Hace solo una década, Exxon Mobil, Shell Corporation, Ford, General Electric eran las empresas más valiosas del mercado. Hoy, ninguna de estas se encuentra entre las primeras 30 de la lista y han sido reemplazadas por empresas como Google, Facebook, Amazon, Netflix, Instagram, las cuales son fuentes creadoras masivas de datos los cuales utilizan para la toma de decisiones estratégicas.
La recopilación y análisis de datos a través de algoritmos le ha permitido a las organizaciones escalar de formas que hace 5 o 10 años no era posible. Por ejemplo, la empresa de paquetería UPS utiliza datos de ubicación y de tráfico para enrutar su red de camiones de reparto, lo que le ha permitido ahorrar a sus conductores 135 millones de kilómetros al año que resulta en un ahorro anual de $2.55 mil millones de dólares.
Amazon y Walmart utilizan datos de compras de sus clientes para predecir, con niveles cada vez mayores de precisión, qué productos quieren comprar. Youtube y Netflix recolectan millones de puntos de datos que les permite saber todo de sus usuarios: cuándo pausan, adelantan o regresan un video, qué días de la semana ven contenidos, en qué horarios, a través de qué dispositivos, qué contenidos los mantienen enganchados, etcétera.
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La realidad es que no importa el tamaño de una empresa puede recopilar y analizar datos que le sirvan como ventaja competitiva, el problema es que muchas organizaciones —sobre todo en Latinoamérica—, se basan en las conjeturas personales de sus líderes para tomar decisiones y definir su rumbo.
Investigaciones de la consultoría singapurense Cognopia confirman que las empresas que basan sus decisiones en datos tienen 19 veces más probabilidades de ser rentables. Los algoritmos de recopilación de datos son, por lo tanto, un componente crítico para el futuro de cada negocio.
Invertir en algoritmos vale la pena para cualquier organización que quiera escalar rápidamente sus productos y servicios. Convertirse en una empresa basada en datos significa considerarlos como el único punto de verdad a la hora de tomar decisiones: desde las de alto nivel sobre estrategia, objetivos, KPIs, hasta cuestiones que involucran a clientes o empleados.
4 formas para implementar algoritmos de datos en tu organización:
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- Recopilar: comienza por preguntarte qué información necesitas y qué información puedes obtener dentro y fuera de tu empresa (comentarios, quejas, problemáticas entre clientes, empleados) y cómo puedes implementar algoritmos que te permitan obtenerlos de forma automática.
- Organizar: el siguiente paso es organizar los datos. Daniel Marcos, CEO de Growth Institute recomienda desarrollar tableros de control donde se pueda visualizar la información de cada área en tiempo real para entender cómo se mueve y está comportando la organización.
- Aplicar: una vez que los datos sean accesibles, implementa herramientas de Aprendizaje Automático o algoritmos de Aprendizaje Profundo para identificar patrones, tendencias y, con ello, hacer una interpretación.
- Exponer: el paso final es exponer los datos a todos los miembros de tu equipo para que puedan interpretarlos, continuar con su recopilación y tomar decisiones basadas en esa información.
Los datos son un componente crítico para el futuro de los negocios. Lo mejor es que no necesitas ser una gran empresa de tecnología como Google para recopilar y aprovechar la información; el costo actual de sistemas y algoritmos permite que cualquier compañía pueda obtenerlos para tomar mejores decisiones y crecer de forma exponencial.
Contacto:
Antonio Velázquez, editor en jefe Growth Institute*
Las opiniones expresadas son sólo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la línea editorial de Forbes México.
