Maximice el valor empresarial con estrategias basadas en datos

Maximice el valor empresarial con estrategias basadas en datos

Todas las empresas recopilan datos, ya sean hábitos de compra de los consumidores, datos demográficos de fuentes de terceros o información de patrones climáticos. Esas son buenas noticias: no fue hace mucho tiempo que este tipo de información crítica se ignoraba en su mayoría. Pero no es suficiente: las empresas ahora deben comenzar a usar esos datos para ejecutar cada parte de su negocio.

stock art de datos de mercado

Hay más progreso por hacer: solo el 34 % de los ejecutivos en una encuesta reciente de negocios en la nube de PwC en EE. UU. dice que está logrando el resultado comercial objetivo cuando se trata de una mejor toma de decisiones a través de un mejor análisis de datos. Y apenas el 16 % dice que está obteniendo un valor sustancial de sus datos.

¿Qué frena a las empresas? Han acumulado deuda técnica: inversiones en sistemas heredados que son reacios a abandonar; no pueden mantenerse al día con las nuevas innovaciones tecnológicas que llegan al mercado; y les preocupa que su negocio no pueda hacer frente al cambio. También hay una falta general de alfabetización de datos dentro de las empresas, y muchas tienen problemas para descubrir cómo tomar decisiones basadas en datos y cómo activar realmente los conocimientos.

Cinco maneras en que los datos pueden transformar las organizaciones
Para modernizarse con éxito, las empresas deben invertir en tecnología y adoptar el cambio, especialmente en torno a los datos. ¿La recompensa? Su empresa puede volverse más productiva, eficiente y receptiva. Aquí hay cinco formas en que las organizaciones basadas en datos pueden obtener un mayor valor.

1. Crear experiencias de cliente personalizadas en mundos físicos y virtuales
La mayoría de las empresas quieren ofrecer experiencias personalizadas. La única forma de hacerlo es utilizar cantidades significativas de datos de clientes, ya sea información de primera mano obtenida de los propios consumidores o datos de terceros recopilados por otras organizaciones o consorcios de datos. Si bien algunos de los minoristas más grandes están poniendo productos que saben que sus clientes querrán frente a ellos, ya sea a través de anuncios o en la página principal de sus tiendas en línea, la personalización basada en datos solo está comenzando.

Los entornos virtuales como el metaverso serán la próxima área emergente que podría ofrecer un mayor nivel de experiencia personalizada para el cliente. A diferencia del mundo real, donde las tiendas minoristas tienen productos para todos, las empresas que conocen mejor a sus clientes pueden crear tiendas hiperpersonalizadas en un entorno virtual que solo muestran lo que le interesaría a una persona en particular. Los clientes pueden buscar opciones de ropa que solo incluir sus preferencias de estilo y color. El objetivo final es brindar a las personas una experiencia personalizada y aumentar la afinidad con la marca.

2. Generar nuevas fuentes de ingresos a través de la monetización de datos
Muchos sugieren que los datos son el nuevo petróleo. Vemos que eso se hace realidad, ya que varios de nuestros clientes han comenzado a generar ingresos a partir de la información que recopilan. Si bien la monetización de datos dentro de la empresa es un hecho, la monetización externa de la información es un negocio en rápida expansión.

Para hacer esto correctamente, las empresas deben mejorar sus métodos de recopilación de datos con una mejor calidad de los datos y el cumplimiento de las normas de privacidad, y deben generar información única. Con el intercambio de datos cada vez más común, las empresas de plataformas tecnológicas están trabajando en todas las industrias para crear conjuntos de datos que brinden una vista de cliente de 360 grados que no obtendrían por su cuenta.

Por ejemplo, considere un gran banco y un minorista trabajando juntos para ver cómo las transacciones financieras influyen en los hábitos de compra. Estos datos son valiosos para los minoristas, pero luego pueden vender esa información a los proveedores de atención médica, quienes luego pueden aprovechar estos datos para rastrear los hábitos alimentarios e influir en la salud y el bienestar.

3. Empoderar la toma de decisiones sostenibles
Los problemas ambientales, sociales y de gobierno (ESG) están haciendo que las empresas reconsideren la forma en que hacen negocios. Ya sea que se trate de decisiones de planificación en torno a la ubicación de los edificios, las rutas futuras de la cadena de suministro o la cantidad de seguro a comprar, los ESG afectan casi todos los aspectos de las operaciones comerciales. Las herramientas de inteligencia artificial, que pueden ingerir y analizar todo tipo de información, como patrones climáticos, rutas de entrega óptimas y tendencias de crecimiento de la población, están ayudando a las empresas a tomar mejores decisiones ESG.

Muchas empresas, por ejemplo, están utilizando datos para ver si deben construir almacenes en un área determinada o si el cambio climático eventualmente afectará esas operaciones. Otros están utilizando datos para reducir sus huellas de carbono. Por ejemplo, una gran empresa de detergentes quería reducir sus emisiones reduciendo el tamaño de sus envases, pero al mismo tiempo aumentar la concentración de detergente para que los consumidores pudieran lavar la misma cantidad de cargas. Su minorista dijo que incluso con la misma eficiencia, es posible que un tamaño más pequeño no se venda, ya que los consumidores piensan que los paquetes más grandes son una mejor oferta. En lugar de quedarse con el tamaño más grande, el minorista hizo que todos los fabricantes de detergentes redujeran sus envases mostrándoles cómo pueden mantener la misma cantidad de cargas en un contenedor de tamaño más pequeño, mientras se vuelven más sostenibles. Esto demostró el poder de la analítica: una empresa influyó en todo el sector para reducir sus emisiones de carbono debido a decisiones oportunas basadas en datos.

4 . Mejora de la productividad
La era digital tiene que ver con la hiperprecisión. Al consolidar, analizar y aprovechar los datos de calidad adecuados en el momento adecuado para evaluar, predecir y prescribir decisiones, las empresas pueden mejorar significativamente la productividad y el valor de sus recursos.

Por ejemplo, el proveedor mundial de automóviles ZF quería comparar las eficiencias entre sus diversas plantas. Creó un programa de fabricación digital, basado en la nube de Azure con Factory Intelligence de PwC, para analizar los datos de rendimiento entre cada ubicación. Mediante el uso de análisis avanzados, visualizaciones y flujos de trabajo automatizados, la empresa redujo los costos de conversión, mejoró el rendimiento general y aumentó la eficiencia y eficacia de la fuerza laboral en sus más de 200 plantas.

5. Impulsar la innovación de productos o servicios
Cuando se trata de crear nuevos productos y servicios, los datos cambian las reglas del juego. Cuanto más sepa sobre un cliente, mejor idea tendrá sobre los tipos de productos que podría desear. Sin embargo, las empresas deben ir más allá de los grandes datos y comenzar a buscar lo que se denomina "datos gruesos" para influir de manera efectiva en el uso de productos y servicios a través del diseño centrado en el ser humano.

Si bien los datos masivos consisten en capturar en qué gastó la gente su dinero, cuándo compraron un artículo y cuánto pagaron, los datos gruesos se centran en el comportamiento humano y profundizan en las motivaciones de las personas para comprar algo y las formas en que usan un producto. producto. Por ejemplo, una compañía de crédito generalmente identifica el fraude al observar patrones de transacciones inusuales. Pero recopilar datos gruesos sobre los clientes afectados por el fraude y el comportamiento de los estafadores puede traer un nuevo nivel de sofisticación. Al entrevistar a personas que han cometido fraude e identificar sus motivaciones y patrones de comportamiento, esos conocimientos pueden incorporarse a los análisis de seguimiento de fraude más tradicionales, cuya combinación permite a las empresas rastrear cuándo podría ocurrir un fraude antes de que suceda. En última instancia, esto conduce a mejores soluciones contra el fraude.

Reúna la experiencia en datos y la tecnología
Lograr resultados de alto valor requerirá nuevas soluciones y un enfoque diferente de los datos. Ahora debe pensar en qué acciones pueden informar sus datos.

Trabajando juntos, PwC y Microsoft han visto de primera mano lo difícil que es para las empresas comprender cómo es realmente "basado en datos". Muchas empresas creen que simplemente recopilar información y ejecutar números a través de una herramienta de visualización de datos es suficiente. Si bien el análisis básico puede ayudarlo a obtener información sobre algo que ya sucedió, este tipo de información, cuando se combina con acciones y resultados reales, puede ayudarlo a evaluar lo que puede suceder en el futuro y decirle qué puede hacer con respecto a un problema. antes de que ocurra.

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Este contenido fue producido por PwC. No fue escrito por el equipo editorial de MIT Technology Review.