Cuatro pasos para mejorar tu empresa con Data Science

Artículo de la Dra. Rosana Ferrero, Directora Académica, docente y consultora en Máxima Formación.

Una gran cantidad de datos es un activo para cualquier empresa o institución, pero solo si se analizan de manera eficiente.

En este artículo veremos cómo encaja el Data Science en tu negocio y cómo puedes utilizarlo para obtener ventajas competitivas respondiendo a 4 preguntas:

  • ¿Qué sucede en mi negocio?
  • ¿Por qué está ocurriendo?
  • ¿Qué es probable que suceda en el futuro?
  • ¿Qué necesito hacer para mejorar mi negocio?

El Data Science permite a las Empresas obtener las respuestas necesarias para entender qué sucede, por qué sucede, qué ocurrirá en el futuro y cómo podemos hacer que ocurra en el futuro un resultado en particular.

Te lo explico paso a paso y con el siguiente diagrama.

Estas son los 4 preguntas que puedes responder con Data Science para obtener valor real de tus datos de Empresa:

1.¿Qué sucede en mi negocio? 

Es el primer paso en la escalada, te permitirá tener una imagen actual del desempeño de tu empresa, conocer más de acerca a tus clientes y negocio. Puedes generar cuadros de mando e informes automáticos con las métricas más importantes, lo que te permitirá tener información en tiempo real de lo que está sucediendo en tu empresa. ¿Cuántos visitantes tuviste en tu web este mes? ¿Cuántas ventas han aumentado en esta semana? ¿Cuál es la proporción de clientes frecuentes? Se trata de una analítica descriptiva.

Para responder a esta pregunta debes:

  • Visualizar de manera efectiva las principales métricas de tu empresa
  • Resumir tus datos de manera precisa y en tiempo real

2. ¿Por qué está ocurriendo? 

Una vez que logramos definir el escenario de lo que ocurre en tu empresa el siguiente paso es responder a preguntas de negocio. Con este paso serás capaz de comprender lo que ocurre detrás de tus métricas, comparar y asociar resultados. Conocer cuáles son los factores que impulsan o merman tu empresa te permitirá decidir dónde invertir con inteligencia para mejorar tus resultados. ¿Qué campaña de marketing ha sido más efectiva? ¿Por qué disminuyeron las visitas la semana pasada? ¿Cuáles son los factores que más influyen en tu negocio? Se trata de una analítica diagnóstica.

Para responder a esta pregunta debes:

  • Analizar la causa o raíz de tu problema
  • Analizar la señal detrás de tus datos y elimina el ruido o confusión 

3. ¿Qué es probable que suceda? 

En esta etapa creamos modelos para predecir lo que sucederá en tu empresa basados en su historial. ¿Qué harán nuestros clientes la semana que viene? ¿Qué ventas alcanzaremos el próximo mes? Se trata de una analítica predictiva.

Para responder a esta pregunta debes:

  • Utilizar datos históricos de tu empresa para predecir resultados específicos
  • Decidir de manera automática mediante algoritmos que predigan la respuesta de tus clientes 

4. ¿Qué necesito hacer? 

Llegados a este punto querremos obtener recomendaciones para mejorar y alcanzar los objetivos de nuestra empresa. Si nuestra predicción del paso anterior no nos gusta o no es suficiente para los objetivos de nuestra empresa, en este paso podremos plantearnos qué ocurriría si cambiamos las decisiones de negocio. Se trata de establecer estrategias basadas en datos para lograr nuevos objetivos. ¿Cómo podemos alcanzar el objetivo de 1000 visitas diarias? ¿Cómo podemos mejorar nuestro pronóstico y vender 5000 productos más? Se trata de una analítica prescriptiva.

Para responder a esta pregunta debes:

  • Evaluar distintas estrategias para lograr tus objetivos
  • Encontrar la mejor opción y haz recomendaciones específicas

¿Cómo formar a tu propio equipo en Data Science?

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