El Business Intelligence se ha convertido en un área importante en las empresas, una herramienta imprescindible para aquellas organizaciones que quieren alcanzar el éxito. Poder analizar los datos para obtener toda la información del cliente, utilizarla y exprimirla, con el fin de encaminar los procesos hacía el cliente.
En el presente 2016, se han puesto a la cabeza en las empresas el Business Intelligence y por ello os dejamos las tendencias más actuales:
Negocios y tecnología de la mano
A diferencia de lo que se pensaba en el pasado, en la actualidad cualquier negocio que quiera hacerse valer hace uso de la tecnología, ya sea a nivel administrativo, de marketing o de análisis de datos. Las organizaciones han modificado los perfiles laborales más óptimos por aquellos tecnológicos, capaces de asumir una cultura de análisis de datos a través de software que recopilan, segmentan y permiten analizar la información extraída de cada cliente, de cada compra e incluso de forma interna, de cada proveedor. La tecnología ha facilitado alcanzar todo aquellos que siempre ha querido una empresa con una cultura CRM y que se orienta hacía el cliente: satisfacer las necesidades. Por otro lado, la tecnología aplicada a los negocios permite centralizar, ordenar y encontrar de forma rápida toda la información, esto hace mucho más fácil profundizar en ella y obtener mejores conclusiones.
El análisis de datos de uso habitual
Desde hace unos años, los medios de comunicación, blogger y artículos de cualquier índole temática, ha hecho uso de datos extraídos de investigaciones o estadísticas. Este hecho ha ocasionado que la población este más habituada a la lectura de datos y a comprender el análisis que implica, es decir, los datos forman parte de las conversaciones habituales. Este hecho ha hecho que las empresas introduzcan sistemas de análisis de datos, para todo, desde evaluar las ventas, las comparativas con otros proveedores y ahora para analizar a los clientes. Analizar los datos queda lejos de aquellos profesionales con calculadora y bolígrafos de colores en los bolsillos, los datos se han transformado en una herramienta interdepartamental.
Los datos como autoservicio
En el mundo de hoy en día, la sociedad se ha acostumbrado al término “autoservicio” desde gasolineras hasta restaurantes ponen en práctica esta tendencia a la hora de vender sus productos. Del mismo modo, los usuarios tienen acceso a los datos, por ejemplo estadísticos gracias al Instituto Nacional de Estadística, que permiten comprobar número de personas censadas en una población o que tendencia hay en la elección de carreras universitarias según el género. La autonomía de datos esta al orden del día, no podemos privar a nuestros usuarios de la usabilidad de los datos y por extensión no podemos dejar fuera la opción que tienen los trabajadores para hacer un autoservicio de los datos de la empresa, sean o no de su departamento, la fluidez de los datos es sencillamente necesaria para alcanzar los objetivos que se ha marcado una organización que predica con la cultura de análisis de datos.
Datos cruzados
Cuando un cliente o usuario solicita atención al cliente, lo que espera es una respuesta rápida, eficaz y concluyente. Una de las formas de lograrlo es con la integración de datos que provengan de distintas herramientas, como CRM , social CRM y analytics. Pero acumular datos en tres plataformas te puede llevar a errores de interpretación, por eso es necesario integrar los datos y cruzarlos en una sola plataforma, obtener filtros y resultados inmediatos. Poder dar a un cliente un dato referente a su consulta deriva en un cliente satisfecho por una rápida respuesta y en consecuencia, que hable bien de nuestro servicio y atención.
Análisis al alcance de todos
Como comentamos anteriormente, la imagen de analista propia de los años 90 ha quedado atrás. Las empresas han evolucionado y el análisis de datos se extiende a todos los departamentos, dado que los objetivos a cumplir se miden por indicadores que requieren datos. Ahora los datos se integran en plataformas tecnológicas capaces de interpretar los datos más allá de una gráfica, permitiendo cálculos estadísticos, predicciones de comportamiento e incluso aconsejar sobre cuales son las opciones más viables para la empresa.
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