En un mundo impulsado por datos, la capacidad de analizar y entender estos vastos recursos de información se ha vuelto indispensable para las empresas que buscan mantenerse competitivas. La analítica descriptiva emerge como una herramienta poderosa en este contexto, proporcionando insights cruciales que facilitan la toma de decisiones informadas. De allí que muchos gerentes y tomadores de decisiones en empresas se han planteado este interrogante: ¿Cómo aplicar la analítica descriptiva a sus procesos?
En este contexto, Harvard Business School menciona una investigación llevada a cabo por la consultora McKinsey & Co., en la que concluye que “las empresas que utilizan analítica de datos tienen 23 veces más probabilidades de superar a sus competidores, en términos de captación de nuevos clientes, que las empresas que no se basan en datos”.
Este artículo profundiza en cómo aplicar la analítica descriptiva efectivamente, destacando su importancia y formas en que se puede emplear. Describe las herramientas más eficaces y los modelos a considerar. Finaliza con un enfoque en cómo Cidei se posiciona como un aliado estratégico en este viaje hacia la excelencia analítica.
En la era de los datos el conocimiento y manejo de herramientas es poder. Reconozca los conceptos de analítica de datos vs minería de datos y sus diferencias.
¿Qué es la Analítica Descriptiva?
La analítica descriptiva constituye el pilar fundamental de la ciencia de datos, ofreciendo una mirada retrospectiva al desempeño de una empresa.
Harvard Business School la considera como el primer nivel de la analítica de datos, que incluye cuatro pilares clave:
- Descriptivo: Se enfoca en responder qué pasó
- Diagnóstico: Avanza a buscar el por qué ocurrió
- Predictivo: Profundiza buscando responder a qué podría ocurrir
- Prescriptivo: Que busca ofrecer recomendaciones de qué hacer con base en los datos
La reconocida consultora tecnológica Gartner define a la analítica descriptiva como:
“El examen de contenidos o datos, que puede incluso realizarse de forma manual, buscando responder a la pregunta ¿qué ocurrió o qué está ocurriendo? Y se caracteriza en el ámbito de la tradicional inteligencia de negocios (Business Intelligence) y las visualizaciones vía cuadro de indicadores (dashboards) y herramientas gráficas (circulares, de barras o líneas)”.
Al analizar datos históricos, las organizaciones pueden identificar patrones, tendencias y anomalías, lo que resulta esencial para comprender el contexto actual y cómo se llegó hasta ahí.
Esta forma de analítica se distingue por su capacidad de convertir o resumir grandes volúmenes de datos crudos en una narrativa comprensible, lo que permite a las empresas narrar la historia de su viaje hasta el presente.
Analítica descriptiva es solo uno de los 4 pilares de la analítica. Descubra los 4 niveles del análisis de datos que mejorarán tu toma de decisiones.
¿Para qué sirve la Analítica Descriptiva?
La aplicación de la analítica descriptiva trasciende la simple recolección de datos; se trata de una exploración profunda que busca comprender el «qué» detrás de los números.
Ya que, al revelar la dinámica detrás de los números de ventas, fluctuaciones en el mercado, e incluso el comportamiento de los consumidores, la analítica descriptiva brinda las bases para que las empresas enfoquen recursos y esfuerzos, adaptando sus estrategias en pro de su competitividad.
El cómo aplicar la analítica descriptiva se manifiesta en diversos ámbitos, desde la optimización de operaciones, hasta el refinamiento de estrategias de marketing y la personalización de la experiencia del cliente. En la siguiente sección abordamos 10 ejemplos o situaciones de cómo se aplica.
10 ejemplos de cómo aplicar analítica descriptiva
La versatilidad de la analítica descriptiva permite su aplicación en una amplia gama de proyectos, cada uno con el potencial de impulsar la innovación y el crecimiento, además de iluminar aspectos diferentes de la operación y estrategia empresarial.
Algunos de los ejemplos o casos de uso de la analítica descriptiva más impactantes incluyen:
1 Análisis de Tendencias de Ventas
Este tipo de proyectos se enfocan en evaluar el desempeño de las ventas a lo largo del tiempo, identificando patrones estacionales, tendencias de crecimiento o declive, y la efectividad de las campañas de marketing.
Este tipo de análisis descriptivo permite a las empresas ajustar estrategias para maximizar ingresos.
2. Análisis de Retención de Clientes
Un caso de uso de la estadística descriptiva crucial para negocios que dependen de suscripciones o compras frecuentes.
Este análisis ayuda a identificar factores clave que influyen en la lealtad y retención del cliente, permitiendo a las empresas desarrollar estrategias para mejorar la satisfacción y minimizar la rotación.
3. Evaluación de la Satisfacción del Cliente
Para UpGrad la investigación de mercados también se vale y se enriquece de la analítica descriptiva.
Mediante encuestas y puntos de interacción con clientes, se recopilan datos que, una vez analizados, revelan patrones de satisfacción o insatisfacción, ayudando a las empresas a ajustar sus productos, servicios y estrategias de comunicación.
4. Evaluación de la Cadena de Suministro
Al analizar el flujo de materiales, productos y logística, las empresas pueden identificar ineficiencias a lo largo de su cadena de suministro y despacho. Así podrá develar cuellos de botella optimizando sus operaciones para mejorar la puntualidad, reducir costos y aumentar la satisfacción del cliente.
5. Análisis de la Competencia
En este caso de cómo aplicar la analítica descriptiva se recopilan y analizan datos sobre competidores para analizar variables como:
- Posicionamiento en el mercado
- Cuota de participación
- Fortalezas y debilidades
- Estrategias de precios y ventas
- Campañas de marketing y efectividad
Proporcionando una base sólida para la formulación de estrategias competitivas radicales y efectivas.
6. Auditorías de Eficiencia Energética
En el sector industrial y de la mano con la sostenibilidad y conciencia ambiental, la recopilación de datos sobre el consumo de energía y la eficiencia de los procesos puede revelar áreas de desperdicio y oportunidades de mejora, conduciendo a significativos ahorros operativos y una menor huella de carbono.
7. Análisis de Rendimiento de Productos y Servicios
Mediante la evaluación de datos históricos de ventas y feedback de clientes, las empresas pueden identificar cuáles productos o servicios tienen la mejor acogida en el mercado y por qué.
Este análisis puede llevarse a cabo utilizando técnicas como el análisis de cohortes, que agrupa a los clientes en base a características comunes para entender mejor sus comportamientos a lo largo del tiempo.
8. Segmentación de Clientes
Otro caso de uso para la implementación de la analítica descriptiva está en las estrategias de segmentación de mercado.
Comprender las diferentes categorías de clientes y sus necesidades específicas es crucial para personalizar las ofertas y mejorar la satisfacción.
La técnica de clustering, por ejemplo, puede ayudar a agrupar clientes con características similares sin necesidad de etiquetarlos previamente, lo que facilita la identificación de segmentos específicos del mercado.
9. Evaluación del Desempeño de Campañas de Marketing
Mediante el análisis de los resultados de diferentes campañas de marketing en el pasado, las empresas pueden identificar qué estrategias y canales han sido más efectivos, optimizando así sus futuros esfuerzos de marketing.
10. Análisis Financiero
Un ejemplo de cómo aplicar la analítica descriptiva clásica, es la revisión de los estados financieros y el uso de razones o indicadores.
La revisión de registros contables y las transacciones pasadas mediante técnicas estadísticas ayuda a identificar tendencias en los ingresos, los costos y la rentabilidad, facilitando una planificación financiera mejor informada.
Un nivel superior en la analítica de datos es el pilar predictivo.
¿Cómo aplicar la analítica descriptiva a sus procesos empresariales en 10 pasos?
Volviendo a la estadística mencionada en la introducción, saber cómo aplicar la analítica descriptiva a los procesos empresariales sólo puede redundar en la mejora en la toma de decisiones y el desarrollo de elementos diferenciadores de cara a ganar competitividad.
Veamos en 10 breves pasos el cómo implementar la analítica descriptiva en las empresas:
1. Definir los objetivos y metas que busca con la implementación
Antes de comenzar con cualquier análisis, es fundamental comprender los objetivos y metas que busca su empresa a través de la implementación de la analítica descriptiva.
Debe responder a interrogantes básicas como:
- ¿Qué aspectos del negocio, portafolio o relaciones con clientes desea mejorar?
- ¿Cuáles son las áreas críticas que necesitan atención?
Con base en ello deberá formular objetivos claros, medibles y realistas. Para Indeed este paso básico es crucial ya que ayuda no sólo a apuntalar las próximas etapas, sino que permite a su equipo comprender con claridad lo que desea estudiar.
2. Identificar las fuentes de datos disponibles
Dentro y alrededor de la empresa hay una importante variedad de fuentes de información disponibles.
Deberá listar y organizar todas esas fuentes de datos relevantes disponibles en su empresa:
- Registros contables, fiscales y financieros (sistema ERP)
- Datos de operaciones
- Bases de datos relacionales
- Registros de interacción con clientes (sistema CRM)
- Redes sociales
- Campañas de marketing
- Información de proveedores, competidores
- Bases de datos del mercado o sector
- Entre otros
Cuanta más información disponga, más completa podrá ser el insumo para las herramientas de analítica y su visión.
3. Depure, valide y prepare los datos
La calidad y pertinencia de los informes, tableros y gráficas que se desprendan de la analítica descriptiva dependerá de la calidad y validez de las fuentes de información seleccionadas.
Los datos pueden contener errores, valores atípicos y duplicados que pueden afectar la calidad del análisis.
Deberá prever medidas para la depuración de las fuentes de información y preparar los datos para asegurarse de que sean concisos, pertinentes y coherentes antes de comenzar cualquier análisis.
Para la firma UpGrand – KnowlegdeHut, como los datos pueden provenir de fuentes variadas y dispersas, los pasos para integrarlos, prepararlos y validarlos requiere de mucho tiempo, pero es muy necesario para garantizar la precisión.
4. Seleccionar las herramientas de análisis adecuadas
Existen muchas herramientas de análisis disponibles, desde simples hojas de cálculo como Microsoft Excel o Google Sheets, hasta plataformas de inteligencia de negocios avanzadas, tipo SaS o Zoho Analytics.
Elija las herramientas que mejor se adapten al tamaño y el modelo del negocio, los objetivos trazados y las habilidades técnicas disponibles.
5. Identificar métricas y herramientas de visualización de datos
Otro paso importante en el cómo aplicar la analítica descriptiva es la identificación y formulación de métricas válidas, así como las herramientas para la visualización de resultados.
Estas son necesarias para resumir, explorar y entender mejor la información. Para Oracle NetSuite hay tres tipos generales de herramientas de visualización:
- Visualización vía gráfica
- Paneles de control (dashboards o cuadros de mando de indicadores)
- Informes con análisis de métricas clave
Los gráficos de líneas, barras y circulares, además de las visualizaciones vía tablas o cuadros resumen, pueden ayudarle a identificar mejor tendencias, patrones y relaciones que no podrían ser evidentes de otra manera.
6. Aplicar técnicas de análisis descriptivo
Además de las gráficas tradicionales, para lograr una buena implementación, su equipo debe estar familiarizado con técnicas de análisis descriptivo básico.
Entre ellas:
- Medidas de tendencia central
- Medidas de dispersión
- De posición
- Gráficas de dispersión y tendencias
- Análisis de proporciones y frecuencias.
- Regresiones y correlaciones
Es lo que permitirá obtener un mayor valor de los recursos e identificar las oportunidades de mejora.
7. Identificar oportunidades de mejora
Con gráficas, tablas y estadísticas en mano lo que sigue es la identificación de oportunidades de mejora.
Ello dependerá de los objetivos y metas inicialmente trazados con la implementación, ello podría ser por ejemplo identificar posibles patrones de ventas, la revisión de productos o líneas de productos menos rentables, la gestión de la fuerza de ventas, la efectividad del marketing.
Aquí definir la frecuencia del seguimiento y los responsables de la medición, análisis y ejecución es otro punto importante para obtener resultados.
8. Tomar decisiones pertinentes y basadas en datos
Utilice los insights o revelaciones obtenidas del análisis descriptivo para tomar decisiones informadas, lejos del juicio subjetivo.
Es casi seguro que la toma de decisiones basadas en datos aplica de mejor forma cuando se considera a un equipo y no cuando se deja en manos de una sola persona.
9. Revisión y ajuste periódico de objetivos, fuentes, herramientas e indicadores
La analítica descriptiva es un proceso continuo, objetivos y metas, calidad y variedad de las fuentes, cantidad y gama de indicadores, herramientas de visualización y análisis; deben ser revisadas y actualizadas periódicamente.
Evalúe regularmente su proceso de implementación de analítica descriptiva y ajuste objetivos y herramientas, según sea necesario, para garantizar que sigan siendo efectivas a medida que el negocio y su entorno evolucionan.
10. Incorporar un enfoque de cultura orientada a los datos
Para que todo el proceso de implantación rinda verdaderos resultados deberá fomentar una cultura empresarial que valore y utilice los datos de manera efectiva en la toma de decisiones.
Será necesario capacitar a su equipo en análisis de datos y promover la colaboración entre áreas para maximizar el impacto de la analítica descriptiva en su empresa.
Al seguir este decálogo de pasos y buenas prácticas, sabrá cómo aplicar con éxito la analítica descriptiva a sus procesos empresariales y obtener insights realmente valiosos para mejorar el rendimiento y la eficiencia de su negocio.
Todo proceso innovador requiere de una cultura de compromiso. Conozca cómo construir una cultura de innovación colaborativa en su empresa.
Principales plataformas y soluciones en Analítica Descriptiva
La selección de herramientas de analítica descriptiva es crítica para el éxito de cualquier proyecto.
Esta selección dependerá de varios factores, incluyendo la complejidad de los datos, las necesidades específicas del proyecto y la experiencia del equipo analítico. Algunas de las herramientas más efectivas incluyen:
Tableau
Tableau es una solución en analítica reconocida por su capacidad de visualización de datos.
Tableau permite a los usuarios crear dashboards interactivos y comprensibles que facilitan la interpretación de grandes volúmenes de información y la comunicación de insights clave para grupos de interés no técnicos.
Power BI de Microsoft
Power BI es el servicio de análisis de datos de Microsoft.
Una herramienta poderosa para la creación de reportes y análisis de datos que se integra fácilmente con otras aplicaciones de Microsoft, haciendo que sea una opción preferida para organizaciones que ya dependen del ecosistema de Microsoft.
Google Analytics
Esencial para proyectos de análisis web, Google Analytics ofrece insights profundos sobre el comportamiento del usuario en el sitio web, la efectividad de campañas de marketing digital, y el recorrido del cliente, permitiendo a las empresas optimizar su presencia en línea.
Python y R
Ambos lenguajes de programación ofrecen bibliotecas y herramientas potentes para el análisis de datos, incluyendo Pandas y Ggplot2, respectivamente.
Son especialmente útiles para la manipulación de datos, análisis estadístico y modelado predictivo, brindando una flexibilidad sin igual para proyectos de analítica descriptiva personalizados.
SAS
Un poderoso entorno de software para análisis avanzado de reconocimiento global. SAS ofrece una amplia gama de técnicas estadísticas y es particularmente valorado en entornos donde la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo son críticos.
SPSS
El programa estadístico informático desarrollado por IBM desde 1968 y aún vigente. Orientado hacia las ciencias sociales y el mercado de investigación, SPSS de IBM es una herramienta de análisis que facilita el procesamiento de datos complejos a través de una interfaz gráfica amigable, lo que lo hace accesible incluso para usuarios no técnicos.
Modelos y técnicas en Analítica Descriptiva
La implementación de la analítica descriptiva de forma efectiva requiere un dominio de diversas técnicas y modelos estadísticos que juegan un papel crucial en la comunicación de insights, permitiendo a distintos grupos de interés comprender las implicaciones de los análisis de manera intuitiva.
De acuerdo con el Centro Laboral de la Universidad de California, de estos modelos y técnicas estadísticas se destacan:
Estadísticas Descriptivas Básicas
Incluyen medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, así como medidas de dispersión como el rango, varianza y desviación estándar.
Estas medidas resumen aspectos fundamentales de los datos, proporcionando una vista general rápida del comportamiento de los mismos.
Análisis de Cohortes
Esta técnica de análisis descriptivo segmenta a los usuarios en grupos basados en características comunes o experiencias dentro de un periodo definido. Permite a las empresas entender cómo diferentes grupos responden a lo largo del tiempo a productos, servicios o campañas específicas.
Visualización de Datos
Más allá de gráficos y tablas estándar, técnicas avanzadas de visualización como mapas de calor, gráficos de burbujas y visualizaciones de red pueden revelar patrones complejos y relaciones entre variables de manera intuitiva.
Análisis de Clustering
Esta técnica agrupa automáticamente los datos en categorías basadas en sus características, sin necesidad de definiciones previas. Es ideal para la segmentación del mercado y el análisis de comportamiento del cliente.
Análisis Factorial
Esta técnica se utiliza para identificar patrones subyacentes o factores dentro de conjuntos de datos grandes, reduciendo la complejidad de los datos al agrupar variables correlacionadas.
Es especialmente útil en estudios de comportamiento del consumidor y en la investigación de mercado para identificar dimensiones clave de los productos o servicios.
Análisis de Varianza (ANOVA)
El análisis ANOVA permite comparar las medias de tres o más grupos para determinar si existen diferencias estadísticamente significativas entre ellos.
Se trata de un resultado particularmente valioso en experimentos donde se evalúa el efecto de diferentes tratamientos o condiciones en una variable de interés.
Técnicas de Minería de Datos
La minería de datos abarca una serie de técnicas, incluyendo la clasificación, la regresión y la detección de patrones, que pueden aplicarse para descubrir relaciones ocultas, predecir tendencias futuras o clasificar datos en categorías predefinidas.
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Integración de Cidei en la Analítica Descriptiva en los procesos empresariales
Cidei como centro de desarrollo tecnológico reconocido por Minciencias, se especializa en la implementación de proyectos de analítica descriptiva, ofreciendo una gama de servicios que van desde la definición de la estrategia de análisis, hasta la selección e implementación de las herramientas más adecuadas y la aplicación de modelos y técnicas avanzadas.
La experiencia de Cidei en sectores específicos permite adaptar cada proyecto a las necesidades únicas de cada cliente, asegurando que los insights derivados sean tanto relevantes como accionables.
Con un enfoque en la transferencia de conocimiento, Cidei también capacita a los equipos de sus clientes en el uso eficiente de herramientas de analítica descriptiva y la interpretación de resultados, garantizando una mejora continua en la toma de decisiones basada en datos.
Cómo Aplicar la Analítica Descriptiva - Conclusión
Saber cómo aplicar la analítica descriptiva se ha convertido en una necesidad imperativa para las empresas que desean navegar con éxito en el complejo panorama actual de los negocios.
Más allá de proporcionar una mirada retrospectiva al rendimiento y las operaciones, la analítica descriptiva ofrece la base para una comprensión profunda del comportamiento del mercado y de los consumidores, impulsando decisiones estratégicas mejor informadas y, en última instancia, fomentando un crecimiento sostenible.
Únase a la creciente lista de empresas innovadoras que han elegido a Cidei como su aliado en el camino hacia la adopción de la analítica descriptiva.
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