7 ventajas del análisis de datos para las pequeñas empresas

Análisis de datos benefits not just large organizations who have vast amounts of data but also smaller businesses who need insights that will boost their growth.  In fact, small businesses may experience many of the same challenges that when it comes to data analysis, if not more. To understand, you need only consider the scale of resources and capital that a small business has access to, which is almost always considerably less than a major organization or corporation.

El análisis de datos -que se consigue mediante la recopilación, el procesamiento y la aplicación adecuados de la información- no consiste únicamente en disponer de las herramientas y el software adecuados. También es necesario tener acceso a personas experimentadas y analistas cualificados o científicos. Se necesitan sistemas de automatización y soluciones de procesamiento, así como un entorno estructurado para recoger los datos de las fuentes.

Digamos, por ejemplo, que estás haciendo algo muy sencillo como recoger las direcciones de correo electrónico de tus clientes. Al principio, debes preocuparte por la entrada de datos y su exactitud, la fiabilidad de los sistemas utilizados para adquirir y almacenar esta información, y la organización adecuada de los datos almacenados. Sólo una vez que tienes los datos es cuando empieza la verdadera parte de "análisis" de la operación.

Llegados a este punto, el análisis de los datos parece insuperable. Esto nos lleva a preguntarnos: ¿Merece la pena la inversión? ¿Debería una pequeña empresa molestarse en establecer y mantener una estrategia de análisis de datos?

La respuesta es "sí", porque ofrece muchas ventajas. Se calcula que el análisis de datos podría aumentar la productividad del trabajo en Estados Unidos en 1,5% y aumentar la renta nacional en 30%. Para ayudar a entender este punto, aquí están algunos de los beneficios que puede esperar.

1. Le ayudará a ahorrar tiempo

Los propietarios de pequeñas empresas tienen que llevar muchos sombreros y equilibrar su tiempo entre una variedad de tareas y responsabilidades. No tienen acceso a los mismos recursos que una gran empresa, lo que significa que no pueden delegar responsabilidades menores, al menos no tanto. Por eso es crucial que las herramientas y soluciones que apliquen sean eficaces y no les hagan perder tiempo. Los datos son tan significativos como la capacidad de interpretarlos. Las pequeñas empresas suelen subcontratar el trabajo o contratar a consultores para que se encarguen del tedioso trabajo. A través de aprendizaje automático, automating processes, mapping insights to businesses strategy — all of these are crucial to increase the efficiency of a business.

2. Puede revelar nuevos conocimientos 

Insights and actionable intelligence are generated as a result of data analysis, which requires sifting through information to find trends and patterns or to come to varying conclusions. The significance of this cannot be overstated, especially for small businesses that have limited resources.

Con las herramientas de análisis de datos adecuadas, especialmente con la ayuda de la IA y el aprendizaje automático, estos sistemas pueden desbloquear e identificar perspectivas que de otro modo estarían fuera de los límites. Por ejemplo, de repente puedes ver, a través de los datos históricos, cuál es la mejor solución para una futura campaña o promoción. Incluso puede predecir un resultado basado en una variedad de factores. La analítica avanzada y la modelización predictiva han ayudado a un fabricante a aumentar sus ganancias en un 55%, según este informe de McKinsey.

3. Puede resolver problemas, errores, equivocaciones 

Una de las cosas que el análisis de datos puede proporcionar es respuestas y en mejor contexto. Esto es muy beneficioso para los problemas que pueda tener o los errores que esté cometiendo. A veces, incluso puedes descubrir incoherencias que no tenías ni idea de que existían.

El análisis es especialmente bueno para poner de manifiesto los errores en la introducción y gestión de datos, sobre todo cuando se trata de introducirlos. Sólo es cuestión de mirar la información de varias maneras e identificar qué está sucediendo dónde y cuándo. Por ejemplo, puede que un cajero tenga dificultades para introducir los datos del cliente en la caja. O tal vez su sistema está autocorrigiendo la información y, de hecho, la hace incorrecta al final. Un análisis exhaustivo puede ayudar a las empresas a entender qué está fallando, dónde y en qué fase. En Duke Energy, an alert from the análisis predictivo software warned employees that there was something wrong with the turbines, helping to save over $4.1 million. 

4. Permite interacciones en tiempo real o reactivas

Convencionalmente, una empresa tomaría medidas y recopilaría datos de rendimiento y perspectivas de los clientes para informar de sus movimientos, pero esto sólo permitiría actuar a posteriori. Inmediatamente antes del lanzamiento de un producto, por ejemplo, una empresa podría ver la receptividad del público, cuánto se vende o incluso si es un fracaso.

El análisis de datos permite utilizar los detalles en tiempo real, lo que permite a las empresas predecir el rendimiento o los resultados, pero también hacer frente a los acontecimientos en el momento. Taylor Barstow escribe en su artículo que el análisis en tiempo real es "cambiar el paradigma hacia un lugar donde las empresas puedan dirigir su propio destino de forma proactiva, en lugar de limitarse a reflexionar sobre él". Una empresa podría detener la producción de un producto que no es popular, por ejemplo. En el caso de las pequeñas empresas, esto es crucial porque puede ayudar a eliminar los costes crecientes y las soluciones ineficaces, así como a aumentar la seguridad general del futuro de la empresa.

5. Las campañas de marketing basadas en datos tienen más éxito

Las pequeñas empresas también tienen que lidiar con el hecho de que no tienen el amplio presupuesto de marketing que tienen las grandes organizaciones. Por ello, tienen que ser más cuidadosas, es decir, más selectivas con lo que gastan y dónde lo gastan.

El análisis de datos puede ayudar a revelar y desbloquear conocimientos de marketing para que las campañas tengan mucho más éxito, pero sobre todo para que lleguen a un público más amplio e incluso a nuevos mercados. Una empresa puede descubrir un grupo demográfico que antes parecía irrelevante, o incluso una nueva región o área local. Herramientas en línea como Moz, Kissmetrics y SEMRush ayudan a comprender quiénes son sus clientes, qué buscan, si están cumpliendo sus requisitos y qué tipo de oportunidades existen. El uso de estas herramientas es absolutamente esencial para las pequeñas empresas, que tienen menos presupuesto para experimentar y no pueden permitirse perder dinero por una orientación irrelevante.

6. Personalización mejorada

En una encuesta, 31% de los consumidores dicen que les gustaría que las experiencias de compra fueran mucho más personalizadas para ellos. Otro informe similar reveló que sólo 22% de compradores están satisfechos con el nivel de personalización que reciben actualmente. ¿Cuál es la conclusión?

Los consumidores quieren experiencias más personalizadas y relevantes, algo que es increíblemente difícil de proporcionar para cualquier pequeña empresa. Una empresa como Amazon o Walmart tiene acceso a los recursos necesarios y a una enorme colección de datos para conseguirlo.

Las pequeñas empresas pueden aprovechar esta oportunidad gracias a la información en tiempo real y a la extracción de datos estructurados que proporcionan los sistemas de análisis. Pueden crear interacciones y compromisos basados en interacciones anteriores con un cliente. De hecho, un análisis de datos adecuado es lo que permite la recopilación y posterior aplicación de dichos datos. IBM informa de que el 62% de los minoristas considera que el uso de big data y análisis les proporciona una ventaja competitiva sobre otras organizaciones. 

7. Le ayudará a ahorrar dinero

Las ventajas del análisis de datos no tienen por qué limitarse a quienes cuentan con un ejército de científicos de datos internos. Las pequeñas empresas pueden acceder fácilmente a la información a través de software gratuito, herramientas de código abierto y soluciones económicas diseñadas exclusivamente para ellas. Plataformas como Blendo hacen que incluso las pequeñas empresas puedan implementar fácilmente el análisis de datos en sus tiendas. Utilizando herramientas gratuitas como Wolfram Alpha (también tiene una versión profesional), o herramientas de código abierto como OpenRefine y RapidMinerle ayuda a analizar la información y a obtener información y conocimientos de forma rápida. CDatos de learStory está diseñado para las pequeñas empresas y ayuda a convertir los datos en historias eficaces. Power BI de Microsoft puede ayudar a las pequeñas empresas a identificar oportunidades de forma rápida y sencilla, ayudándolas a reducir costes y a tomar decisiones basadas en datos. La contratación de un científico de datos autónomo para proyectos específicos y cortos ayuda a los empresarios a ahorrar en la contratación de un científico de datos a tiempo completo. También les ayuda a quitarse la carga de encima, para que puedan dedicarse a las tareas operativas y de gestión diarias.

Al final, el análisis de datos, las soluciones de big data y las numerosas tecnologías automatizadas pueden ofrecer considerables beneficios a las pequeñas empresas y a sus propietarios. Quizá el mayor sea la cantidad de tiempo y recursos que se recuperan como resultado de la adopción de la tecnología. Los conocimientos extraídos de varios conjuntos de datos pueden ofrecer amplias oportunidades de crecimiento, mejora y éxito. Se trata de recopilar la información adecuada, encontrar formas nuevas e innovadoras de analizarla, extraer información y convertirla en algo útil. El análisis de datos permite a una pequeña empresa competir al nivel de las grandes, y sólo por eso merece la pena.