Business Intelligence: Metas simples y trabajo paso a paso

12 Nov 2010 en Servidores

– Una compañía que no vamos a identificar se propuso enfocar su proyecto de BI en una meta simple: establecer cuáles de los negocios minoristas que vendían sus productos tenían mayor potencial.
En la compañía existían muchas suposiciones sobre el rendimiento de sus canales de venta, pero se carecía de hechos que permitieran medir su productividad. Se trata de una compañía que opera en el mercado wireless, un segmento muy competitivo donde hay que saber qué hacen los clientes y los competidores para seguir subsistiendo. Es necesario descubrir oportunidades y solucionar debilidades en forma dinámica.
Esta compañía implementó una solución de BI y comenzó a medir las variables que explicaban el éxito o fracaso de su negocio. Una vez puesta en marcha la solución, se desarrolló un sofisticado sistema de ranking de retailers. El ranking tomaba mucho más que ventas e ingresos. Incluía factores de comportamiento como tránsito de peatones frente a los locales, conversión de intentos de venta y merma de clientes.
Basándose en esta información, la compañía logró rediseñar su cadena de retailers. Determinó qué negocios conservar, cuáles cerrar e identificó las zonas a las que expandirse. Además, pudo establecer claramente cuáles eran sus necesidades de modernización.
Los principales obstáculos para el éxito de una implementación BI son culturales, pero una vez que las organizaciones logran descubrir el valor que encierran sus datos, suelen avanzar en proyectos analíticos cada vez más rentables. Un ejemplo claro es el de los call centers, donde los representantes giran alrededor de rica información atendiendo llamados. Mucha de esa información nunca se traduce en datos. Por ejemplo, si el cliente está enojado o frustrado, esa información emocional tiene mucho significado, se trata de datos que podrían usarse para mejorar servicios, reducir la merma y retener clientes de alto valor.
El análisis de “sentimientos del cliente” puede ser muy útil cuando se lo liga a datos del backend. Con una captura adecuada de esos datos, las compañías pueden saber con anticipación si existe riesgo de perder un cliente. Esa información se puede usar para configurar procesos sistemáticos de retención de clientes.
¿Cuál sería la conclusión de las reflexiones que recorrimos en estos artículos? Son cinco recomendaciones bien básicas y hasta obvias:
1- Primero centrarse en los resultados esperados y no en los datos
2- Establecer claros parámetros presupuestarios y prever posibles desbordes de los costos
3- Conseguir que el nivel no-IT más alto de la empresa (CEO, COO) apruebe y “compre” el proyecto BI
4- Comenzar con algo simple y fácil de monetizar.
5- Adoptar BI para analíticos de avanzada como “análisis de sentimientos,” datos de capacidad adquisitiva de clientes, vista en 360 grados y otros.