Business Analytics: analizando la información para anticiparse al consumidor

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En un mundo globalizado y complejo, las preferencias de los consumidores se alteran continuamente, planteando así un gran desafío a las empresas. En ese contexto, herramientas como el Business Analytics permiten ya no solo adaptarse a los cambiantes hábitos de consumo sino también adelantarse a ellos.

business_analytics.jpgSi bien es una herramienta relativamente nueva en la región, a diferencia del primer mundo, donde se aplica ya desde mucho antes, en el Perú ya se utiliza el Business Analytics en forma exitosa en varias empresas del medio (Tiendas EFE, Financiera Efectiva, PUCP, Alicorp, Ripley, SAT, etc.) a través de una compañía chilena proveedora de este tipo de soluciones.

Básicamente, el Business Analytics permite anticiparse a las decisiones de los clientes. Para ello, se trabaja sobre lo que llamamos modelos predictivos, es decir, se intenta predecir lo que ocurrirá o puede ocurrir. Esta herramienta permite incorporar variables de negocio en ciertos modelos estadísticos, de modo que sea posible detectar a tiempo el comportamiento que mostrarán algunos grupos de consumidores. Una vez hecho ello, y sobre la base del análisis de los datos recogidos, las empresas elaboran una estrategia para ofrecer productos y servicios de acuerdo a las necesidades y hábitos de consumo que se identifiquen.

Para ilustrarlo mejor, pongamos el ejemplo de un cliente que va con cierta frecuencia al supermercado. Se sabe por los datos recogidos que cada vez que visita el establecimiento adquiere determinados productos. Pero también se sabe que cuando varían los precios de dichos productos algunas de sus decisiones o preferencias cambian, aunque lo harán de una u otra forma dependiendo de qué día de la semana o del mes visita el supermercado.

El Business Analytics deja atrás la clasificación simple de consumidores por nivel socioeconómico, pues lo que hace es agrupar temporalmente a los clientes en clusters, los que son formados tomando en cuenta una serie de variables que van desde las características demográficas del cliente hasta qué productos compra y con qué frecuencia lo hace. En este punto, es necesario señalar que muchas de las variables van cambiando tanto que a las empresas que no cuentan con estos sistemas de toma de datos y análisis, les resulta sumamente difícil -sino imposible- saber qué es lo que realmente quiere y espera su cliente.

sumillas_business_analytics.jpgEn ese sentido, los modelos estadísticos o matemáticos de los que se vale el Business Analytics están pensados para entregar cierta información que les permita a las empresas poder diseñar estrategias dirigidas a ciertos grupos de clientes de acuerdo al comportamiento transaccional que tengan. Por ejemplo, una conclusión que puede dar el Business Analytics sería: "a tal cliente ofrécele tal producto a tal precio pero solo los fines de semana y acompañado de otros productos".

Al obtenerse una detección temprana del comportamiento de los clientes, la estrategia de la empresa puede diseñarse en base a ello, maximizando de esta forma recursos valiosísimos como tiempo y dinero. Y si una organización puede detectar a través de estos modelos de manera automatizada qué ocurre con los clientes, las acciones que implemente el área de marketing van a ser más efectivas y oportunas. Por ejemplo, el análisis puede arrojar que no se puede dejar pasar mucho tiempo para lanzar una promoción, pues un gran grupo de los clientes a los que está dirigida presentan riesgo de cambiar de producto o de marca.

En su opinión, ¿de qué otra forma podría ayudar Business Analytics a la maximización de recursos y consecución de resultados en las empresas? 



Esta entrada contiene un artículo de:
Richard Moarri
MBA de ESAN.  Ingeniero Industrial de la Universidad de Lima. Estudios de especialización en diversas áreas de Tecnologías de Información en Chile y EE.UU. Gerente General de Moarri Enterprises, empresa de implementación de soluciones de negocio basadas en Internet. Especialista en estrategias de inteligencia competitiva. Profesor del curso Inteligencia de Negocios del PEE de ESAN.
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