Podría escanear rápidamente una única hoja de datos que muestre la frecuencia con la que la gente ha hecho clic en sus anuncios en las redes sociales para ver quién parece estar más interesado en sus productos. Pero imagina que tienes múltiples hojas de datos para diferentes plataformas, productos y ubicaciones. Y tiene que identificar a mil clientes potenciales, no a uno. Rápidamente, el reto se le escapa de las manos y llevar a cabo la tarea deja de tener sentido desde el punto de vista financiero. Necesita un método para clasificar todos los datos de forma eficaz
Entre en el análisis de datos. El Salesforce Data Culture Playbook 2023 muestra que, a nivel mundial, el 75% de los líderes empresariales coinciden en que si más organizaciones aprovecharan de forma consistente los análisis para tomar decisiones basadas en datos, lograrían importantes ganancias de ingresos
Aprenda cómo la analítica de datos puede revelar información valiosa, explore diferentes tipos de analítica y mejore la eficiencia de las ventas para mejorar la eficacia.
La analítica de datos puede ayudar a las empresas a mejorar sus ventas
¿Cómo-aprovechar-el-análisis-de-datos-para-la-toma-de-decisiones-informadas?
La analítica de datos puede parecer ciencia espacial, pero no tiene por qué serlo. Ya sabe lo que son los datos: hechos, cifras e información. Y sabes lo que es la analítica: analizar hechos y cifras y llegar a conclusiones. Si los unimos, el análisis de datos consiste en simplificar o visualizar los datos brutos para comprenderlos mejor, lo que ayuda a tomar decisiones mediante recomendaciones basadas en datos
A esto lo llamamos información basada en datos. Básicamente, esto significa utilizar hechos en lugar de opiniones para orientar las decisiones empresariales, lo que le ayuda a evitar depender de la opinión de la persona mejor pagada (HIPPO). Cuando se es objetivo en lugar de subjetivo, se obtienen mejores resultados. Nuestro estudio Untapped Data Research 2023 muestra que, a nivel mundial, el 73% de los líderes empresariales están de acuerdo en que los datos ayudan a tomar decisiones precisas.
Si utiliza un sistema CRM (Customer Relationship Management), el análisis de datos desempeña un papel fundamental. Al analizar las interacciones con los clientes, el historial de compras y los datos demográficos, por ejemplo, los profesionales de ventas pueden identificar posibles clientes potenciales, prever oportunidades de venta y personalizar su acercamiento a cada cliente. Si tuviera que hacer esto manualmente, buscando información para cada cliente utilizando datos brutos, sería un proceso increíblemente laborioso, tedioso y lento.
No sólo ayuda con el alcance inicial, sino que el análisis de datos le ayuda a realizar un seguimiento de su progreso y hacer ajustes basados en datos para mejorar los resultados de ventas. Esta es la razón por la que nuestro estudio muestra que el 83% de los directores ejecutivos quieren una organización basada en datos.
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¿Cómo puede el análisis de grandes datos revolucionar la comprensión y la satisfacción del cliente?
Si está explorando la analítica de datos, probablemente también haya oído el término big data. Es la incontable cantidad de información que circula por los ordenadores e internet. «Grande» ni siquiera empieza a describir los petabytes de información que está creando nuestra sociedad; ¡»enorme» sería mucho más adecuado! Y cuando se buscan conclusiones interesantes y análisis significativos, escarbando en los big data es donde se encuentra lo que se necesita.
Big data
Los macrodatos son «grandes» por muchas razones. Una de ellas es su enorme volumen. La cantidad de datos que generan las empresas aumenta a pasos agigantados. El informe Salesforce State of Data and Analytics muestra que se prevé que crezca una media del 22% en los próximos 12 meses. Manejar esa cantidad de datos es un reto enorme
Otra razón por la que es «grande» es porque cambia muy rápidamente y se presenta en muchos formatos diferentes. Datos como una transacción bancaria son relativamente fáciles de analizar, pero ¿qué ocurre si se combinan con los correos electrónicos que recibe el banco, los «me gusta» que recibe el blog diario del banco y las estadísticas sobre las empresas con las que hacen negocios los clientes del banco? Intentar analizar todos esos datos juntos es como tratar de averiguar los ingredientes individuales de una comida que acabas de disfrutar. Es difícil
Pero aunque los macrodatos son difíciles de analizar, las recompensas de hacerlo también son mucho mayores. El análisis de grandes conjuntos de información puede revelar perspectivas antes invisibles que están ocultas en el caos de los datos de la empresa. Tomemos como ejemplo el big data en CRM. El análisis de los datos de los clientes procedentes de llamadas, correos electrónicos, redes sociales e interacciones de ventas anteriores puede ayudarle a comprender adecuadamente a sus clientes, y cuando puede hacerlo, es mucho más fácil mantenerlos contentos
Tipos de Analisis de Datos
No hay un solo tipo de analítica de datos, hay muchos. Los cuatro más comunes son: analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva. El método que utilice dependerá de las preguntas que quiera responder con su análisis. La analítica descriptiva y de diagnóstico analiza el pasado, y la analítica predictiva y prescriptiva mira hacia el futuro. En resumen:
- La analítica descriptiva le muestra lo que ocurrió en el pasado.
- La analítica descriptiva le muestra lo que ocurrió en el pasado
- El análisis diagnóstico le ayuda a comprender por qué ocurrió algo en el pasado
- Análisis predictivo: predice qué resultados es más probable que se produzcan en el futuro
- Análisis prescriptivo: proporciona acciones que puede llevar a cabo para influir en los resultados futuros
Desde una perspectiva empresarial, es probable que descubra que le interesan más los análisis predictivos y prescriptivos. Esto se debe a que pueden ayudarle a identificar oportunidades para mejorar los resultados empresariales futuros. Por ejemplo, con los datos de CRM integrados, podría utilizar el análisis predictivo para determinar qué clientes tienen más probabilidades de dejar de comprar sus productos, lo que daría a sus representantes de ventas la oportunidad de interactuar con ellos antes de que esto ocurra para intentar que cambien de opinión
Entonces, ¿cuáles son algunas herramientas típicas para el análisis de datos? Bueno, no podemos hablar por todos, pero con nuestra herramienta de IA Einstein, usted puede:
- Nunca te quedes sin espacio: Einstein se adapta a tus datos.
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¿Cómo puede conectar todos sus datos para un análisis riguroso que permita a los equipos actuar en base a información relevante?
¿Cómo hacer que la analítica de datos sea más eficiente?
¡Cariño, he encogido los datos!
En el pasado, el análisis de datos estaba limitado (¡literalmente!) por el tamaño de los datos. Un disco duro, una memoria USB o un CD sólo podían contener una cantidad limitada de información. Aunque esa cantidad aumentara, siempre había más datos disponibles de los que el dispositivo podía contener.
La analítica de datos estaba limitada (¡literalmente!) por el tamaño de los datos
Eso significaba que había que hacer concesiones en el análisis para adaptarse a las limitaciones de almacenamiento. O bien se utilizaba un subconjunto de los datos, o bien sólo los datos más recientes. Fuera como fuera, tenías que elegir. Y tratar de averiguar por qué bajaron las ventas del último trimestre hackeando una hoja de cálculo con datos de hace un año sería como tratar de conducir mirando sólo por el espejo retrovisor.
El análisis de los datos del último trimestre se ha vuelto más complejo
Pero con el cloud computing, ya no tiene que elegir entre tener espacio para almacenar más datos y obtener información basada en datos. Por ejemplo, con Salesforce Sales Cloud, puede acceder a todos sus datos de CRM a través de una aplicación. Y más datos de más fuentes significa análisis más ricos.
El análisis de datos es un deporte de equipo
Es raro que solo haya un analista de datos en una empresa, sobre todo si analizan big data. Entonces, ¿cómo saber de quién es el análisis más reciente?
Cuando todo el mundo trabaja en sus propias hojas de cálculo, puede ser casi imposible saberlo. Pero consultar los datos almacenados en una nube significa que puedes mantener el trabajo de todos actualizado y a todos tus compañeros sincronizados. Es una forma de trabajar más segura y menos propensa a errores, lo que es especialmente importante si se tiene en cuenta que el informe State of Data and Analytics Report 2023 muestra que sólo el 43% de los líderes empresariales de todo el mundo confía plenamente en la precisión de sus datos. Y si sus datos no son precisos, ¿cómo puede confiar en sus resultados? En ese caso, lo mejor es que vuelva a la HIPPO, y eso es algo que no quiere hacer
El análisis de datos es para todos
Ahora, es justo preguntarse: ¿qué hace un analista de datos? Porque, entre el gran volumen de datos y la complejidad de analizarlos, podría parecer que se necesita un doctorado en matemáticas para serlo. La buena noticia es que no es necesario. Con la tecnología adecuada, como Einstein 1, puedes mirar los datos tú mismo y crear tu propio análisis, sin necesidad de un título avanzado.
Alcanzar tu misión con la analítica de datos
Como habrás oído, la analítica de datos es el método por el cual obtienes valor de tus datos. Puede que no utilice el término «análisis de datos» en el día a día de las ventas, pero utilizará los frutos de su trabajo, recogiendo información a través de una herramienta como Data Cloud. Le proporcionará la orientación que necesita para personalizar su alcance, llenarlo de contenido relevante y oportuno y, a continuación, enviarlo en el momento oportuno por el canal adecuado. Le permitirá profundizar un poco más y ofrecer mucho más valor a sus clientes y clientes potenciales. Por lo tanto, es fundamental para su éxito en su misión de cerrar más acuerdos.
Para obtener más información sobre el análisis de datos de Salesforce, visite esta página.