Empresas que invierten en análisis de datos retornan inversión en un año

Incluso el 17.5% de las compañías ha visto dicho retorno en el primer mes

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 .  (Foto: iStock)

Gran parte de las empresas busca crear conexiones estratégicas con sus clientes, ya que de acuerdo con un estudio de HubSpot, el 93.5% de las compañías tienen desconexión estratégica con sus clientes, de ahí que el 31.8% de esté congelando gastos no fundamentales en sus operaciones para no asumir riesgos innecesarios y comenzar a priorizar la atención de su público.

De acuerdo con el reporte, las organizaciones planean invertir en herramientas que analizan constantemente su comportamiento con el objetivo de identificar su trayectoria a la decisión de compra, ya que la “información es la herramienta más importante que tienen las empresas para generar relaciones positivas a largo plazo y marcar así la diferencia”.

Sobre esto, el director de Data Science de Neoris México, Sergio Luján, dijo que antes, la analítica de datos era costosa, desgastante y requería reportes complejos, pero ahora, hay “herramientas estratégicas y metodologías que pueden transformar la interpretación en tableros con visualizaciones intuitivas que permiten encontrar detalles”.

Por lo anterior, la directora Senior de Marketing de HubSpot para Latinoamérica e Iberia, Shelley Pursell, aseguró que el 82.5% que han hecho este tipo de inversiones han evidenciado un retorno en solo el primer año, y hasta un “17.5% lo han visto en el primer mes”, por ello, los expertos en tecnología y análisis determinaron las siguientes estrategias:

  • Análisis Narrativo

Se trata de interpretar la profundidad que pueden aportar los datos de manera amigable, intuitiva y ágil, para tomar decisiones en tiempo real que impacten en cada aspecto del negocio mediante una gestión de relaciones con el cliente


  • Análisis predictivo

Es un proceso que recolecta información histórica; utiliza inteligencia artificial para encontrar las relaciones de ciertas variables que ayuden a predecir escenarios futuros mediante análisis predictivo

  • Simulación aleatoria de Monte-Carlo

Es un mecanismo que genera números aleatorios para imitar el comportamiento de variables y poder observar los posibles resultados y su impacto
Experimentos A/B

Su finalidad es comprobar, cómo funciona mejor con un grupo de personas entre dos opciones, ya sea para el lanzamiento de un producto, la implementación de una campaña o tipos de mensaje

  • Depuración de datos

Depurar datos permite tomar decisiones más certeras para ahorrar horas de trabajo de limpieza y asegura que los datos don viables, y con la tecnología se pueden aplicar estrategias que permitan visualizar un panorama más certero, evitar la desinformación y aprovechar el uso de información para dar frente a los retos y oportunidades que se prevén este año.