Hoy os queremos presentar una herramienta para hacer vuestro informe de ventas mucho más útil y eficaz: el Data Discovery. ¿Por qué reservar el descubrimiento de datos a la élite técnica cuando todos los usuarios de negocio pueden explotar el potencial de BI?
Créditos fotográficos: alphaspirit
Data discovery
Data discovery es una nueva tendencia en herramientas que permite descubrir datos dentro de un cúmulo de información. Es distinto a la minería de datos, ya que permite analizar datos desde diferentes puntos de vista haciendo posible, entre otras cosas, el proveer de los automatismos que generen y distribuyan la información necesaria como por ejemplo:
- Resultado de las ventas: ¿Dónde están los nuevos clientes? ¿Dónde hemos crecido y dónde hemos perdido cuota de mercado?
- Rentabilidad de clientes y productos: ¿Quiénes son los clientes y productos más y menos rentables?
- Táctica de ventas: ¿Por qué hemos incrementado el coste medio?, ¿Qué productos/ clientes/ vendedores han influenciado el incremento del precio medio?, ¿Quiénes son los vendedores más efectivos?
- Pipeline de ventas: ¿Cómo se compara la previsión de ventas con los objetivos y con resultados de años anteriores a nivel de cliente/ producto, segmento o región?
Autoservicio y autonomía: informes de ventas ágiles
Al mismo tiempo, cada vez más, en la elaboración de un buen informe de ventas se hace imprescindible el disponer de herramientas que minimicen la intervención de IT y proporcionen autoservicio al equipo comercial.
El Departamento de Sistemas y el de IT se veían saturados con las solicitudes de las diferentes áreas a muy distintos niveles. Ahora, será el propio usuario quien, además de poder explotar las acciones ya creadas por IT, tenga la potestad de atacar directamente las bases de datos de la empresa para extraer la información que necesita.
Beneficios e inconvenientes del autoservicio
Las principales características y beneficios del autoservicio son:
- Demuestra que la organización avanza adecuadamente en su proceso de maduración tecnológica, puesto que para poder siquiera plantearse la autonomía usuaria es necesario haber desarrollado estas capacidades.
- Fomenta la agilidad de los procesos y contribuye a impulsar la productividad de los empleados, ya que cada actor será su propio proveedor de informes y reportes.
- Mejora la organización de la empresa en cuanto a la gestión de sus datos y la obliga a establecer los límites oportunos, tanto en materia de accesos, como en lo que respecta a políticas y autorizaciones.
- Impulsa la seguridad, por esta misma razón, ya que la protección de los datos se posiciona como una de las principales prioridades estratégicas, al democratizarse el acceso a la información.
- Libera al Departamento de IT de una importante carga de trabajo, asociada a tareas rutinarias, puesto que los usuarios pueden gestionar sus consultas de manera autónoma en la mayoría de los casos. De este modo, se consigue que los perfiles técnicos más especializados, como data scientists o analistas Big Data, puedan centrarse en tareas de mayor relevancia para el futuro de la organización, como las relacionadas con la innovación y el desarrollo de nuevos productos y servicios.
Sin embargo, esta forma de proceder también implica algunos inconvenientes:
- Estos informes serán difíciles de compartir, dada su condición de autoservicio y su configuración. En ocasiones será posible el acceso compartido, si, por ejemplo, se cuenta con una plataforma de colaboración; aunque, en otros casos, habrá que seleccionar la porción de información a transmitir, asumiendo que la profundización en determinados datos o conceptos podría dificultarse o requerir de acciones complementarias.
- Debido a su flexibilidad y autonomía, la escalabilidad del sistema se verá afectada. La infraestructura de la información tenderá a ganar en complejidad, dificultando también su gestión. Será necesario tomar decisiones encaminadas a mejorar las capacidades de almacenamiento de la organización, así como a impulsar las funciones de análisis. Por una parte, habrá que garantizar la integración, para evitar perder la visión única por causa de la proliferación de silos de datos; por otra, puede llegar a ser necesario el plantearse ampliar la arquitectura, por ejemplo, implementando un data lake, para que los perfiles técnicos más avanzados puedan aprovechar los activos informacionales de la empresa sin los límites que se asocian al almacén tradicional, el data warehouse.
- Para que el empoderamiento usuario sea efectivo, será preciso dotar a cada individuo de las herramientas adecuadas e instruirle en su uso y aprovechamiento más efectivo, de lo contrario se perdería la rentabilidad de la inversión.
- Será necesario llegar a acuerdos respecto a términos, significados, etc. para evitar la anarquía que conlleva tanta flexibilidad, evitando así que la información que se produzca carezca de validación. La gestión de datos maestros, el gobierno de los datos y un sólido plan de calidad de datos no pueden faltar.
¿Por qué visualizar los datos?
Pero, en definitiva, la agilidad y flexibilidad de este modo de proceder hacen mucho más práctico y efectivo el día a día y su valor se refleja en buenos informes de ventas que permiten, además, comparar los resultados entre distintas perspectivas de negocio, al poder visualizar las ventas desde diferentes ángulos para:
- Comparar ventas por canal.
- Comparar las ventas generadas por las distintas campañas de marketing.
- Comparar las ventas de los distintos productos en base al I+D desarrollado.
- Conocer el estatus de las ventas para las comisiones y el plan de incentivos.
Si Gartner aseguraba que, para este año, “la mayoría de los usuarios y analistas de negocios de las organizaciones tendrán acceso a las herramientas de autoservicio para preparar los datos para el análisis”; dentro de tres, en 2020, “el gasto en el descubrimiento visual de autoservicio y el mercado de preparación de datos crecerá 2,5 veces más rápido que el relacionado con la inversión en otras herramientas tradicionales controladas por TI para una funcionalidad similar”, tal y como predice IDC.
¿Qué solución de data Discovery en autoservicio optimizaría resultados en el área de ventas?