Análisis avanzado y cómo utilizarlo para su negocio

Vivimos en tiempos altamente tecnológicos y si las tendencias recientes tienen algo que decir al respecto, la ola tecnológica seguirá aumentando. Todas las empresas inteligentes ya saben que nuestro mundo ahora está moldeado por big data y todas las técnicas para utilizarlas de la mejor manera. Ahí es donde entra en juego el potencial del análisis avanzado. Un término que se utiliza a menudo como referencia para obtener información a partir de datos operativos recopilados, el análisis avanzado genera valor a partir de hechos seleccionados que de otro modo no tendrían sentido.

¿Qué es el análisis avanzado?

El análisis avanzado es una metodología de análisis de datos que sirve como marco para una variedad de técnicas y herramientas analíticas que las empresas pueden utilizar para obtener información y obtener resultados exitosos. El análisis avanzado puede utilizar modelos predictivos, aprendizaje automático, automatización empresarial, inteligencia empresarial, análisis de big data, análisis predictivo y otros métodos para encontrar patrones en los datos.

El objetivo del análisis avanzado es informar decisiones comerciales inteligentes y, por lo tanto, muchas organizaciones innovadoras optan por integrarlo en su rutina diaria. Al utilizar análisis avanzados, las empresas van más allá de las soluciones de BI comunes y comienzan a confiar en métodos más sofisticados para obtener información que incluyen:

• Segmentación: el análisis avanzado ayuda a las empresas a agrupar artículos y clientes según similitudes.
• Correlación: la identificación de similitudes o relaciones entre clientes.
• Asociación: identificar la frecuencia de los sucesos y obtener información sobre la secuencia del evento.
• Previsión: obtener información sobre los valores, sucesos y resultados potenciales futuros.

Al descubrir tendencias y patrones, el análisis avanzado es una metodología que proporciona a las empresas una forma inteligente de resolver problemas, pronosticar problemas y tomar decisiones basadas en hechos y datos.

La importancia del análisis avanzado para las empresas

El uso de Advanced Analytics es una evolución para cualquier negocio en el sentido de que le permite utilizar información confiable e integrarla en el proceso de toma de decisiones. La implementación de análisis avanzado ayuda a empoderar y adoptar a los usuarios y crea una perspectiva mejor y más inteligente. Veamos algunos de los factores importantes por los que las empresas deberían considerar el uso de esta metodología.

• Respalde las decisiones comerciales diarias: el uso de herramientas de análisis avanzado puede obtener información real sobre qué hacer a continuación y ayudarlo a ver los pasos específicos.
  
  
• Proporcione perspectiva y análisis: no utilizar los datos correctamente significa disparar a ciegas y perderse en las muchas opciones, pero a través del Análisis Avanzado la perspectiva siempre es clara.
  
  
• Mejore la agilidad y ahorre tiempo: saber cuándo cambiar de carril, probar algo nuevo, mejorar lo antiguo o usar algo que ha demostrado funcionar es algo natural mediante el uso de herramientas de análisis avanzado para interpretar los datos.

En resumen, una solución de análisis avanzado es lo que una organización querría utilizar para obtener máximos resultados, rápida adaptabilidad y organización de activos. Y viendo cómo se espera que el mercado global de análisis avanzado crezca hasta los 281.000 millones de dólares para 2024, sería una mejora significativa para cualquier organización intentar utilizar sus beneficios. Así que echemos un vistazo a algunos de ellos ahora.

5 beneficios de utilizar análisis avanzados

Según un informe de MicroStrategy, un enorme 90% de las empresas dice que los datos y el análisis son de suma importancia en los procesos y la transformación digital de su organización. El uso inteligente de la analítica conduce a un aumento de la productividad, a una toma de decisiones mejor y más inteligente y a un ahorro de costes a corto y largo plazo. Entonces, echemos un vistazo a los cinco beneficios principales de utilizar análisis avanzados.

• Beneficio 1: Toma de decisiones más inteligente
  El uso de análisis avanzados mejora significativamente el proceso de decisión en cualquier organización, convirtiéndolo esencialmente en un proceso de decisión basado en datos y estando mejor equipado para tomar decisiones sensatas y, en última instancia, beneficiosas.
• Beneficio 2: Automatización de Procesos
  La eficacia empresarial aumenta enormemente con la automatización de los procesos. Según un informe, las empresas pueden automatizar el 69% del tiempo dedicado al procesamiento de datos y de esa manera pueden reducir los costos de procesamiento de tareas y actividades comerciales manualmente.
• Beneficio 3: Identificación de Riesgos
  Tener la capacidad de predecir comportamientos brinda a las empresas el beneficio de elegir una estrategia con el menor riesgo. A través de análisis avanzados, los resultados futuros se pueden ver a través de la lente de conocimientos clave para crear estrategias más inteligentes.
• Beneficio 4: Modelado predictivo
  Con el modelado predictivo, las organizaciones pueden llegar rápidamente a la causa raíz de cualquier problema y mejorar sus decisiones futuras en función de esa causa.
• Beneficio 5: capacidad de personalizar campañas
  Puede olvidarse de gastar recursos y dinero en campañas publicitarias que probablemente no funcionarán: a través del análisis, puede observar qué funciona y luego utilizar los conocimientos para hacer coincidir el mensaje de la campaña y el producto o servicio personalizado con las personas objetivo adecuadas.

Técnicas populares de análisis avanzado

A través de análisis avanzados, las empresas avanzan más que nunca en la comprensión de sus clientes. Sólo eso puede aportar innovación y cambio a cualquier organización; los resultados exitosos dependen de qué tan bien se comprendan y gestionen eficazmente las decisiones. Así que echemos un vistazo a algunas de las técnicas analíticas avanzadas más populares que se utilizan para fundamentar decisiones con datos.

• Aprendizaje automático

Como subconjunto de la IA (inteligencia artificial), el aprendizaje automático se utiliza en análisis avanzados para ayudar a responder de manera inteligente preguntas comerciales clave. Opera con algoritmos que ayudan a interpretar los datos de manera integral y seleccionar información importante que sea relevante para las necesidades de la empresa.

• Previsión

Con esta técnica de análisis avanzada, los datos históricos se utilizan para obtener información y determinar la dirección de las tendencias y valores futuros. Por ejemplo, puede predecir fácilmente el comportamiento futuro de los clientes basándose en datos anteriores.

• Visualización

Con esta técnica, se crean varias imágenes, diagramas y paneles para que los datos se comuniquen de manera efectiva y se muestren de una manera que pueda generar ideas y tendencias concretas.

• Minería de datos/texto

Esta técnica gira en torno al proceso de transformar texto no estructurado en un formato estructurado e identificar patrones en él. A través de los patrones, se obtienen conocimientos significativos y pueden aparecer nuevas tendencias que no se habían notado antes, algo muy valioso para cualquier negocio.

Conociendo el análisis avanzado: tipos

Existen cuatro tipos básicos de análisis avanzado que agregan valor al viaje de una organización hacia una mejor comprensión y uso de los datos. El objetivo de todo tipo de análisis avanzado es dotar a los especialistas de todos los departamentos de la empresa de una forma natural de describir los resultados pasados, comprender por qué ocurrieron, predecir lo que traerá el futuro y elegir sabiamente los próximos pasos. Estos son los cuatro tipos de análisis que suelen dar resultados.

• Análisis descriptivo (¿Qué pasó?)

Este tipo de análisis responde a la pregunta de "qué pasó" al buscar y analizar datos de múltiples fuentes que brindan información valiosa sobre el pasado. Sin embargo, el análisis descriptivo no explica por qué han ocurrido ciertos eventos.

• Análisis de diagnóstico (¿Por qué pasó algo?)

En este tipo de análisis, los datos históricos se comparan con otros datos para obtener una respuesta a la pregunta de "por qué sucedió algo". Ofrece una mirada en profundidad a problemas particulares y comprende sus razones.

• Análisis predictivo (¿Qué es probable que suceda?)

Aquí, se nos responde a la pregunta “qué es probable que suceda” a través de hallazgos de datos que detectan tendencias que muestran lo que es muy probable que suceda en el futuro.

• Análisis prescriptivo (¿Qué acción tomar?)

Este tipo de análisis ayuda a las organizaciones a tomar decisiones confiables sobre los próximos pasos al identificar oportunidades y tendencias prometedoras a seguir.

Según una encuesta, las empresas eligen con mayor frecuencia el análisis descriptivo (58%), junto con el análisis predictivo (36%) y el análisis de diagnóstico (34%).

4 ejemplos de análisis avanzado

Para comprender aún mejor el análisis avanzado y sus beneficios, es bueno observar ejemplos reales de su uso dentro de las organizaciones. Esto es para qué se puede utilizar el análisis avanzado en un entorno práctico.

• Evaluar la competencia del mercado.

Identificar patrones de datos que muestren lo que se anticipa que se perderán los clientes, los efectos probables que proporcionarán las acciones tomadas y analizar dónde llevar los recursos, las inversiones y el esfuerzo.

• Impulsar la innovación de productos

Una gran ventaja del análisis avanzado es su capacidad para ayudar con la innovación y mejora de productos. A través de los datos, se obtiene una visión más profunda sobre lo que funciona, lo que se debe rediseñar y en qué poner énfasis en el desarrollo de nuevos productos.

• Optimice los procesos para aumentar la productividad

Al utilizar paneles de datos, las empresas pueden brindar información en tiempo real y acceso al ciclo de vida de sus clientes. De esa manera, los departamentos de ventas y marketing pueden mantenerse alineados en campañas y actividades, aumentando la productividad mediante la optimización de las operaciones comerciales.

• Desarrollar estrategias más inteligentes

Especialmente en marketing, es esencial utilizar los datos sobre las ventas y los resultados de las campañas. Con los paneles, se puede visualizar información clave sobre sus campañas para mostrar todos los factores relevantes que deben considerarse en las próximas acciones y estrategias, para hacer crecer la base de clientes y el éxito general. De esta manera se puede personalizar el enfoque y optimizar la experiencia del cliente de la mejor manera posible.

La integración de análisis avanzados en una organización puede generar mucho más potencial en proyectos futuros e identificar vulnerabilidades potenciales para poder evitarlas a tiempo.

Soluciones de análisis avanzado: Slingshot

Las empresas necesitan depender cada vez más de los datos, y el análisis avanzado ofrece la mejor oportunidad para avanzar sin problemas. Pero para abrir la puerta al máximo potencial de los datos de su empresa, debe elegir una solución de software de análisis avanzado para utilizarla en su flujo de trabajo de operaciones diario. Con Slingshot, todos los mecanismos necesarios para utilizar los datos de la mejor manera posible están dentro de un único espacio de trabajo digital que proporciona información del proyecto y/o progreso de un vistazo.

A continuación se ofrece una descripción general rápida de las funciones Slingshot que pueden ayudar a cualquier organización a mejorar con los datos en poco tiempo.

• Análisis de datos

Slingshot tiene un motor de BI completo, donde puede dirigirse a sus fuentes de datos y crear hermosos paneles, con soporte total para el aprendizaje automático y la IA basada en la nube. Los equipos ahora pueden tomar decisiones a través de datos gracias a la funcionalidad analítica de la aplicación: permite tomar mejores decisiones y estrategias y logra un mejor rendimiento general.

• Naturaleza basada en datos

En esencia, Slingshot se centra en características basadas en datos que ayudan a los equipos a mantenerse al tanto de los datos actuales de las campañas, a través de paneles, seguimiento de KPI y hojas de cálculo de indicadores de KPI que se convierten en análisis de datos que luego se comparten fácilmente.

• Del conocimiento a la acción

Conectarse a los datos de una manera significativa nunca ha sido tan fácil. Slingshot proporciona toda la información necesaria para su equipo: seguimiento de tareas, fechas de vencimiento, resultados de campañas pagas, progreso del proyecto y discusiones en el contexto. Puede pasar sin problemas de los conocimientos a la acción.

• Visualizando con facilidad

La creación y el uso de paneles en Slingshot reúne todos sus datos en una vista completa de 360 grados de su negocio. Con un motor de inteligencia empresarial completo dentro de Slingshot, puede conectarse rápidamente a sus diferentes fuentes de datos y crear paneles en cuestión de minutos.

• Funciones estadísticas para obtener mejores conocimientos

Slingshot ofrece un conjunto de funciones estadísticas que le permiten recibir más información sobre sus visualizaciones. Con la función de detección de valores atípicos, puedes ver puntos que se desvían de los valores promedio del resto de puntos de la serie de datos; la función Previsión permite predecir los datos de una serie de datos determinada (por ejemplo, una previsión de las ventas de dos productos en 6 meses); y con la función de Regresión Lineal, puedes ver la relación entre dos variables con una ecuación lineal, para que puedas evaluar una tendencia en curso.

Slingshot es simultáneamente una herramienta de inteligencia empresarial que le proporciona paneles y análisis, una plataforma de chat para facilitar la colaboración, un software de gestión de proyectos y una herramienta de planificación para el equipo, lo que ayuda con la propiedad, la división de tareas y el seguimiento del progreso y/o o problemas. ¿Interesado en aprender más?

Un paso más allá: análisis integrados

Los análisis avanzados pueden beneficiar a su negocio como ninguna otra cosa, aportando una toma de decisiones verdaderamente significativa y creando una manera fácil de crear estrategias de trabajo para sus campañas de marketing. Pero ¿y si quisieras ir un paso más allá? Sus análisis avanzados ahora pueden ir directamente a su aplicación empresarial, con análisis integrados.

Al integrar análisis integrados en sus aplicaciones comerciales, podrá fácilmente:

• Vea, edite y cree paneles de ventas y KPI desde su aplicación
• Proporcione paneles de control en contexto con otras funciones de su aplicación.
• Conecte sus diferentes fuentes de datos para un fácil acceso
• Activar y desactivar funciones para sus usuarios finales o clientes
• Control total sobre la seguridad y la apariencia de los datos en su aplicación
• Personalice acciones basadas en la interacción de sus clientes con paneles y visualización.

¡Y mucho más!