Cómo utilizar los datos para tomar mejores decisiones

Para 2021, la nueva información generada por segundo para cada ser humano superará los 1,7 megabytes. Teniendo en cuenta que hay más de 7.700 millones de personas en el planeta, la cantidad de información nueva equivale a más de 25.000 videos de una hora por segundo. 

Todo nuestro comportamiento digital queda registrado. Pero para muchas empresas, estos datos se encuentran en paneles de control y bases de datos, y nunca deben usarse. La buena noticia es que, en lugar de dejar que tus datos se degraden, puedes utilizarlos en la estrategia de crecimiento de tu empresa para tomar mejores decisiones.

En este artículo, nuestro enfoque estará orientado a cómo utilizar los datos para tomar mejores decisiones, y cómo tu empresa puede beneficiarse del uso de estos datos para impulsar la toma de decisiones e incluiremos un proceso de cinco pasos que puedes utilizar para lograr resultados comerciales más eficaces.

<<< Tablero de control: indicadores clave para la toma de decisiones >>>

¿Qué es la toma de decisiones basada en datos? 

En lugar de optar por una estrategia que crees que es la mejor, la toma de decisiones basada en datos es una estrategia que utiliza datos para informar las decisiones comerciales.

A menudo denominado DDDM o toma de decisiones basada en información, agrupa información histórica para analizar tendencias y tomar mejores decisiones para el futuro en relación con lo que funcionó en el pasado, en lugar de tomar decisiones basadas en sentimientos, opiniones o experiencias instintivas.

Las empresas que adoptan DDDM posicionan los datos en el centro de cada decisión que toman.

¿Cómo puedes beneficiarte utilizando los datos para tomar mejores decisiones?

En los negocios, siempre existe un elemento de riesgo, pero las decisiones basadas en datos lo hacen menos vulnerable a las decisiones arriesgadas que salen mal. 

Por ejemplo, imagina que estás planeando una estrategia de comercialización para una  empresa SaaS. En lugar de comenzar desde cero y esperar que una nueva estrategia funcione, echa un vistazo a los lanzamientos de funciones de tus productos anteriores. ¿Qué funcionó? Repítelo. No implementes nada que no haya funcionado.

En pocas palabras, haz más de lo que funcionó y menos de lo que puede funcionar o no , todo en función de los datos que has recopilado para tomar decisiones comerciales más inteligentes. La investigación también respalda este modelo.

Las empresas que utilizan macrodatos experimentaron un aumento de las ganancias del 8 al 10% y una reducción del 10% en el costo general.

Si bien el 91% de las empresas dice que la toma de decisiones basada en datos es importante para el crecimiento de su negocio, solo el 57% de las empresas dice que basan sus decisiones comerciales en sus datos.

La utilización de datos para tomar mejores decisiones es una excelente manera de obtener una ventaja competitiva, aumentar las ganancias y reducir los costos.

¿Para qué decisiones comerciales puedo utilizar los datos?

Ahora que entiendes cómo puedes beneficiarte utilizando los datos para tomar mejores decisiones, el siguiente paso es identificar cómo tu organización puede usar los datos para tomar decisiones sobre cómo hacer crecer tu negocio.

Por ejemplo, puedes usar datos para averiguar:

• Finanzas: ¿Cuál es la forma más rentable de contratar personal nuevo o la forma más económica de promover un nuevo producto?
• Crecimiento: ¿Qué actividades puedes hacer para prevenir la deserción? ¿Cómo se mejora la fidelidad de los clientes? ¿Es probable que las nuevas funciones que estás planeando afecten los objetivos de tu empresa?
• Marketing y ventas: ¿Qué canal de publicidad obtiene el mejor ROI? ¿Qué actividades de ventas generan más clientes potenciales ?
• Servicio al cliente: ¿Cuál es la forma más rentable de gestionar los tickets de soporte? ¿Qué canales mejoran los tiempos de respuesta ?

¿Cómo utilizar los datos para tomar mejores decisiones comerciales?

Antes de analizar el panel de control de tu empresa, es mejor comenzar con un plan de acción que detalle cómo encontrarás los datos que necesitas y, lo que es más importante, interpreta los datos para tomar las decisiones comerciales correctas.

<<< Datos reales, informes confiables, decisiones certeras >>>

A continuación, te presentamos este proceso de cinco pasos con el fin de que puedas utilizar los datos para tomar mejores decisiones.

1. Mira tus objetivos y establece prioridades

Cualquier decisión que tomes debe comenzar con los objetivos de tu negocio en el centro. Entonces, comienza preguntándote: ¿Qué objetivos quieres mejorar? Empieza por lo más importante a la hora de tomar decisiones.

Por ejemplo, supongamos que deseas que más personas se suscriban a tu herramienta en Europa. En este caso, generar más suscripciones es tu principal prioridad. Pero, durante la fase de investigación, es posible que descubras que el 75% de las suscripciones premium provienen de Noruega, pero menos del 10% proviene del Reino Unido o Alemania.

Por lo tanto, el objetivo es "aumentar las suscripciones premium en el Reino Unido y Alemania". Una vez decidido, necesitarás datos para respaldarlo.

2. Busca y presenta datos relevantes

Una vez que hayas identificado el problema que deseas resolver y la decisión que vas a tomar, es el momento de buscar y presentar datos relevantes. No querrás pasar horas analizando datos que no tendrán ningún impacto en tu decisión final. Por consiguiente, mantén los datos relevantes y solo recopila los datos que se relacionen con tu objetivo.

Puedes encontrar datos relevantes en fuentes como:

• Análisis de sitios web
• Software CRM
• Plataformas de inteligencia empresarial
• Herramientas de escucha social
• Comentarios de los clientes

El último punto es especialmente importante ya que el 60% de las empresas dicen que el uso de los comentarios de los clientes como parte de su proceso de toma de decisiones ha contribuido a sus proyectos más exitosos.

Volviendo a nuestro ejemplo de suscripción premium, podrías preguntar a los usuarios por qué se convirtieron en clientes y qué fue lo que les hizo elegir su producto sobre los productos de la competencia. Estos conocimientos te ayudarían a crear un mensaje más convincente para tus suscriptores del Reino Unido y Alemania.

Incluso si tu objetivo no está relacionado con la adquisición de clientes, como "¿qué podemos hacer para evitar el abandono?", aún podrás encontrar datos relevantes. En este caso, es posible que desees ver tu secuencia de incorporación para ver qué etapa conduce a la mayor caída en las tasas de conversión.

3. Sacar conclusiones de esos datos

Revisa los datos históricos que has recopilado e intenta identificar patrones o tendencias. Si usamos el ejemplo de "reducir la deserción" anterior, podrías considerar reescribir tu secuencia de correo electrónico de incorporación para verificar si esta mejora afectará drásticamente tu tasa de deserción.

Para las organizaciones que utilizan los datos para tomar mejores decisiones, esto significa mirar sus datos históricos para comprobar si hay algún indicio de que una reescritura funcionaría bien. A lo largo de este proceso, es posible que descubras lo siguiente:

• Reescribir tu secuencia de incorporación en el pasado ha dado lugar a una mejora positiva.
• Las publicaciones en redes sociales compartidas con un tono de voz más ligero y amigable recibieron más participación (que tus plantillas de correo electrónico no utilizan actualmente).
• La mayoría de las personas que visitan tu centro de soporte son clientes existentes, pero tu secuencia de incorporación no dirige a los nuevos usuarios allí.

En este caso, podrías concluir que reescribir tu secuencia de incorporación es una apuesta segura porque los datos indican que podrías tener éxito. Ahora compara esto con un ejemplo de toma de decisiones no basada en datos.

Te gustaría reducir la rotación, por lo que decides reescribir la secuencia de incorporación. En lugar de mirar datos históricos, tu reescritura consiste principalmente en actualizar la copia, pero termina manteniendo el mismo tono y dirige a los nuevos usuarios las mismas páginas web.

Ahora imagina adoptar un enfoque que utiliza los datos para tomar mejores decisiones para cada unidad de negocio de tu organización y es fácil ver por qué las empresas que utilizan la toma de decisiones basada en datos tienen mucho más éxito .

4. Planifica tu estrategia

Has encontrado el objetivo que deseas mejorar y analizaste los datos para tomar una decisión sobre si seguir adelante con una nueva estrategia. A continuación, deberás crear un plan de acción para poner en práctica tu decisión.

La clave en esta etapa es establecer metas claramente definidas sobre lo que se debe hacer y cuándo, por quién, por qué lo estás haciendo y cuál es el resultado que esperas, en lugar de crear metas vagas que “deben hacerse antes de fin de año". Por ejemplo, puedes utilizar datos para concluir que un programa de recompensas ayudará a fidelizar a los clientes.

5. Mide el éxito y repite

Tu decisión ha sido tomada y los resultados están listos. Pero eso no significa que tu proceso de toma de decisiones haya terminado. Mira los datos que recopilaste originalmente y en función de tu decisión inicial. Luego, una vez que llegue la fecha límite para tu objetivo, compara los datos históricos con los nuevos datos que has recopilado y pregúntase:

¿Tu decisión basada en datos tuvo un impacto positivo en el crecimiento de tu negocio?

Si tu decisión fue acertada, obtendrás los resultados deseados. Pero si no fue así, es posible que tu decisión no haya tenido un impacto inmediato, pero al menos ahora sabes lo que no funciona. Y a veces, eso es igualmente tan importante como saber lo que hace el trabajo.

Conclusión

Sin duda, los datos son una herramienta valiosa para cualquier compañía. De hecho, las empresas que utilizan los datos para tomar mejores decisiones reducen los costos y aumentan las ganancias.

Si puedes utilizar datos para demostrar que es probable que tus decisiones tengan un impacto positivo en el crecimiento del negocio, entonces vale la pena dedicar tiempo a analizar los datos en tu CRM, informes de servicio al cliente, paneles de ventas y hojas de Excel.