3 beneficios clave de utilizar un sistema de inteligencia empresarial
Imagina que tienes dos millones de filas de datos provenientes de diversas fuentes y debes responder estas preguntas rápidamente:
- ¿Qué campañas de marketing generan más notoriedad frente a compromisos?
- ¿Qué alianzas contribuirían más al crecimiento de los ingresos?
- ¿Debería refinarse la previsión de ingresos y el presupuesto?
- ¿Cuál es nuestra previsión de ventas para el próximo trimestre?
Supongo que después de un tiempo, se te cierran los ojos, las brechas de datos te frustran, dudas de tu carrera profesional y tu cerebro termina frito. Esa es la vida de los ejecutivos de RevOps sin sistemas de Business Intelligence (BI).
Piensa en un sistema de BI como un asistente inteligente que te ayuda a tomar mejores decisiones empresariales rápidamente. Son capaces de ingerir datos en bruto de diferentes fuentes, transformar estos datos y representarlos visualmente de varias formas.
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Y esta no es su única ventaja. En este artículo, exploraremos aún más beneficios.
¿Qué es Business Intelligence (BI)?
Business Intelligence es el proceso de recopilar y utilizar datos relevantes, precisos y evidencia empírica para tomar decisiones empresariales.
El proceso consiste en la ingesta de datos relevantes desde sus fuentes, la transformación, limpieza y procesamiento de estos datos, y su visualización para análisis.
BI también incluye la realización de experimentos para probar hipótesis y la segmentación de usuarios para un análisis personalizado.
¿Por qué es importante Business Intelligence?
¿Recuerdas las preguntas que tuviste que responder al principio?
Business Intelligence es importante porque te ayuda a gestionar el proceso de extremo a extremo para responder estas preguntas y utilizar las respuestas para tomar decisiones fundamentadas en datos.
BI gestiona y acelera el proceso de análisis de datos a través de etapas estructuradas de BI:
- Recopilación de datos: los sistemas de BI cuentan con conectores para ingerir y migrar datos desde diferentes fuentes como APIs, CPQs, CRMs, plataformas de almacenamiento de datos, etc.
- Minería y procesamiento de datos: el software de business intelligence proporciona entornos para escribir consultas SQL y scripts en Python y R para limpiar y transformar tus datos para su análisis. También puedes usar funciones de arrastrar y soltar para ayudarte a limpiar, procesar y preparar los datos sin código.
- Análisis y visualización de datos: las herramientas de BI utilizan varios formatos de visualización, como mapas, tablas, gráficos y diagramas para comprender tus datos, analizarlos y comunicar claramente los descubrimientos a quienes toman decisiones.
Además, las herramientas de BI utilizan inteligencia artificial (IA) para automatizar análisis y tareas. Por ejemplo, podrías pedir a una herramienta de BI en español sencillo “Muéstrame todas las ventas del último trimestre” y te devolvería una visualización de esos datos, facilitando la identificación de tendencias y patrones. - Almacenamiento de datos: algunas herramientas de BI como Power BI cuentan con almacenes de datos incorporados para el almacenamiento.
Los tres principales beneficios de usar un sistema de Business Intelligence
Cuando buscas en línea los ‘beneficios de los sistemas de Business Intelligence’, los resultados de los motores de búsqueda lanzan ventajas como ‘mayores ingresos, mejor experiencia del cliente y reportes precisos’, y no se equivocan.
Sin embargo, estas ventajas surgen de tres claves principales de los sistemas de business intelligence: eliminación de silos, mejores decisiones basadas en datos y una mayor productividad.
1. Eliminación de silos
En las empresas B2B SaaS es bastante común que los equipos de producto, ventas, marketing, finanzas e incluso atención al cliente trabajen como unidades separadas.
Las personas, sus procesos y sus herramientas pueden estar tan centradas en sus propios KPIs y objetivos individuales que rara vez colaboran o comparten la misma visión.
Los sistemas de BI pueden servir como instrumento para eliminar estos silos. Te brindan la capacidad de recopilar datos de los distintos sistemas departamentales en un solo sistema. Así, los empleados de estos departamentos pueden ver cómo se agregan sus datos para contar la historia completa del cliente y mejorar la eficiencia operativa.
Adam Greco, Product Evangelist en Amplitude, pone esta ventaja en perspectiva. Él afirma: “Hace 10 años trabajaba con Salesforce y, después de que los prospectos se registraban, me quedaba fuera. Imagina un mundo en el que encuentro personas por diferentes palabras clave, y puedo informar al equipo de producto y decir «Impulsémos la función CRM de Salesforce para los usuarios X e Y durante sus pruebas gratuitas, porque eso fue lo que los atrajo».
Él continúa:
“Sería genial si pudiera ver en qué funciones están interesados los leads y correlacionarlo con cómo encontré a ese usuario. Así maximizaría mis esfuerzos publicitarios y descubriría qué anunciar en distintos canales…”
2. Toma de decisiones mejorada basada en datos
Antes de contar con software de inteligencia de negocios, utilizábamos métricas de redes sociales, ventas, producto y análisis de marketing para medir el rendimiento de nuestros esfuerzos de entrada al mercado. Así que siempre hemos tomado decisiones basadas en datos.
La desventaja era que los sistemas aislados dificultaban la atribución. ¿Fueron las ventas o el marketing las que influyeron en la compra? ¿Cómo se comporta el lead después de la conversión y cómo podemos utilizar esa información para orientar nuestras estrategias de entrada al mercado?
Estas eran preguntas que, en ese momento, solo podíamos soñar con responder.
Pero a medida que las herramientas de inteligencia de negocios han ayudado a mejorar la calidad de los datos, también ha mejorado la calidad de los análisis extraídos de ellos. Y, en consecuencia, las decisiones y acciones que tomamos. Ten en cuenta que el volumen de datos que recopilan las empresas también ha aumentado—big data—por lo que es importante ingerir solo los datos necesarios para no sentirse abrumado y confundido.
Afortunadamente, las soluciones de inteligencia de negocios cuentan con herramientas de visualización como gráficos, mapas y tableros, para que puedas ver y entender los datos que necesitas para tomar decisiones estratégicas, más rápido. También suelen ofrecer oportunidades de automatización, para ahorrarte parte del trabajo. Aquí tienes algunos ejemplos de maneras en que puedes tomar mejores decisiones basadas en datos gracias a la inteligencia de negocios:
- Reconocer tendencias de mercado: Utilizando datos de redes sociales, foros online, informes del sector y varios paisajes competitivos, puedes realizar análisis de brechas de mercado, detectar oportunidades desaprovechadas y comprender las necesidades y tendencias actuales de los clientes. Esto brinda una ventaja competitiva y ayuda a identificar jugadores clave y tendencias en nuevos mercados.
- Pronóstico y optimización de ventas: Puedes ingerir datos de ventas desde software de ventas en campo, CRMs, software de interacción de ventas, etc., para obtener informes de pronóstico de ventas basados en datos históricos. También puedes enriquecer datos de otros sistemas como Amplitude para comprender el comportamiento del usuario. Así te permite establecer mejores objetivos comerciales y asignar recursos de manera más eficiente.
- Mejorar la experiencia del cliente: Los propios clientes quieren que uses sus datos si eso significa que tendrán una mejor experiencia con tu marca. Puedes utilizar datos del cliente para detectar fricciones, personalizar experiencias y mejorar la satisfacción del cliente.
- Mejora de las estrategias de producto y entrada al mercado: Los datos de todas estas fuentes te brindan conocimiento sobre los esfuerzos que funcionan y los que no, lo que te permite tomar mejores decisiones de entrada al mercado.
Cuando obtienes mejores análisis de tendencias de mercado, ventas, experiencia del cliente y producto, finalmente tomas mejores decisiones. Tus flujos de ingresos y procesos evolucionan, tus márgenes de beneficio aumentan, puedes detectar ineficiencias y obtienes una ventaja competitiva.
Sin embargo, tendrás que evitar la sobrecarga de datos y otras desventajas de una mala implementación de inteligencia de negocios. Contar con una buena estrategia de inteligencia de negocios y un plan de despliegue te será de ayuda.
3. Mayor productividad
Las plataformas de inteligencia de negocios incluyen funciones estándar como:
- Informes y análisis ad hoc: Puedes solicitar informes y análisis sobre un conjunto de datos cuando lo necesites. También puedes cambiar y filtrar los datos que deseas en tu informe.
- Plantillas de informes y tableros: plantillas que puedes personalizar para tableros y visualizaciones según las necesidades de tu empresa.
- Constructores de arrastrar y soltar: Esto te permite unir datos sin la ayuda de un analista o científico. Además, crear dashboards y visualizaciones más rápido.
- IA y automatización: Algunos sistemas de inteligencia de negocios permiten programar reportes, recopilar datos en tiempo real para actualizar automáticamente los dashboards y reportes, y automatizar el análisis.
- Conectores: Los conectores te permiten ingerir datos de diferentes fuentes sin preocuparte por los costos de ingeniería ni el tiempo de finalización.
Estas funcionalidades, incluyendo las visualizaciones de datos, te permiten aumentar la productividad y analizar conjuntos de datos en menos tiempo. También minimiza errores humanos, logrando reportes más rápidos y precisos.
Pero no te fíes solo de mi palabra. Aquí tienes un par de ejemplos de cómo las soluciones de inteligencia de negocios han ayudado a empresas SaaS B2B a incrementar su productividad:
- Klipfolio ahorra a Irdeto 15 horas de trabajo en informes de marketing por mes con KlipfolioM
- Zoho Analytics ayuda a Whatsconvert a identificar cuellos de botella más rápido utilizando visualizaciones
Cómo las empresas B2B SaaS están aprovechando el BI
Exploramos cómo algunas empresas SaaS utilizaron BI para aumentar la productividad. Ahora veremos cómo otras marcas B2B están disfrutando los beneficios de BI.
- Zoho Analytics ayudó a Peri a aumentar sus ingresos en un 25% - 30% y mejorar el compromiso del cliente en un 50%.
- Tableau ahorró a Splunk $300,000 al año en costes de administración de servidores y plataformas.
- Genesys utiliza MicroStrategy para unificar sus datos y conseguir una visión de 360 grados del negocio. Esto ha ayudado a aumentar la adopción de usuarios y ampliar el alcance.
Agregando los beneficios del BI a tu empresa
A lo largo de este artículo, he mostrado que, si se hace correctamente, las marcas B2B SaaS pueden aprovechar el BI para impactar positivamente los resultados comerciales y de ingresos. Aquí tienes algunos pasos que puedes seguir para obtener las ventajas del BI en tu empresa:
1. Identifica tu nivel de madurez en BI
Esta es una medición que indica la etapa actual de adopción de BI en tu empresa. Puedes hacerte alguna variación de las siguientes preguntas para formarte una idea de dónde partes y a dónde quieres llegar.
- ¿No conoces el BI?
- ¿Estás buscando aprovechar el BI?
- ¿Ya utilizas funciones estándar como los informes?
- ¿Eres avanzado en análisis y construyes tus propios modelos?
- ¿Eres un defensor del BI: creas herramientas sobre tu propio sistema?
- En general, ¿la adopción de BI está alineada con la estrategia de transformación digital de tu organización?
2. Planifica tu estrategia
El siguiente paso es definir tu motivo para usar BI, tus objetivos e identificar los recursos necesarios.
Pregúntate: ¿Dónde podría una mejor analítica de datos mejorar la retención, expansión, ROI de campañas, la optimización de la estrategia de precios, la precisión de las previsiones u otros resultados?
Luego, documenta escenarios específicos donde el BI aportará un valor tangible, y el coste de infraestructura con las actualizaciones y la expansión.
Establece objetivos SMART (Específicos, Medibles, Alcanzables, Relevantes y con Tiempo definido) para entender cómo debería lucir tu estado final. Por ejemplo:
Un objetivo SMART para una pequeña empresa B2B SaaS (software de planificación de recursos) en las primeras fases de madurez de BI podría ser:
- Recopilar un año de datos sobre el comportamiento del cliente para comprender la experiencia del cliente en 1 mes.
- Analizar datos sobre el comportamiento del cliente, como el tráfico web, historial de compras y actividad en redes sociales para entender cómo afecta a la satisfacción del cliente.
Un objetivo SMART para una empresa SaaS de infraestructura Fintech en fase inicial de madurez BI podría ser:
- Recopilar datos de los equipos de ventas para identificar nuevas oportunidades de ventas.
- Identificar clientes en riesgo de abandono
Mide el éxito de tu estrategia mediante:
- Seguimiento del número de puntos de datos recopilados y del número de informes generados.
- Observar el impacto de tus resultados sobre tus objetivos.
3. Define tus Indicadores Clave de Rendimiento
En el tercer paso, establece KPIs para medir el éxito de tu estrategia. Tus KPIs deben estar alineados con tus objetivos.
Por ejemplo, dado que el objetivo de la empresa X era mejorar la satisfacción del cliente, los KPIs deben incluir:
- Costo de adquisición de clientes (CAC)
- Valor de vida del cliente (LTV)
- Puntuación de satisfacción del cliente (CSAT)
- Puntuación neta del promotor (NPS), etc.
El objetivo de la Empresa Z era mejorar los esfuerzos de ventas, por lo tanto, los KPI deberían verse así:
- Tasa de conversión de clientes potenciales calificados para ventas (SQL)
- Tasa de abandono de clientes
- Error absoluto porcentual medio (MAPE)
- Desviación absoluta media (MAD)
4. Establece tu presupuesto
Una vez que se define la hoja de ruta y se establecen los KPI, el siguiente paso es presupuestar los recursos requeridos para ejecutar la estrategia de BI o el costo de las herramientas e infraestructura (autogestionada, gestionada o en la nube).
Si bien BI requiere una inversión considerable, el beneficio a largo plazo de la toma de decisiones basada en datos puede valer mucho la pena.
Al establecer un presupuesto de BI, a continuación se muestran algunas estrategias que te ayudarán a configurar una infraestructura ajustada al presupuesto:
- Comenzar con un proyecto piloto limitado para validar el ROI antes de una implementación a nivel empresarial
- Explorar herramientas BI de código abierto para reducir costos de licencias de software y ser dueño de cada componente (autoalojado)
- Capacitar al personal interno en herramientas BI básicas antes de contratar consultores costosos
- Implementar funciones por fases a lo largo del tiempo en lugar de hacerlo todo de una vez
- Solicitar patrocinios e inversiones.
5. Selecciona tus herramientas BI
Antes de seleccionar tus herramientas BI, primero realiza una auditoría de la infraestructura de análisis existente y de toda tu pila de datos. Identifica los vacíos que puede cubrir el nuevo software de inteligencia empresarial y evalúa las capacidades en cuanto a informes, paneles de control, tipos de visualización de datos, analítica predictiva y preparación de datos.
Supongamos que decides utilizar una herramienta BI de código abierto (autoalojada). En este caso, debes evaluar las características y funciones de la herramienta para ver cómo pueden ayudarte a lograr tus objetivos. También debes diseñar tu stack de BI en función de las características y funciones de la herramienta.
Por ejemplo, ¿puedes realizar sólo informes con la herramienta o necesitas integrar herramientas externas o funciones auxiliares para cumplir tu estrategia de BI?
Aquí hay algunas preguntas específicas que debes hacerte al evaluar una herramienta BI de código abierto:
- ¿A qué fuentes de datos puede conectarse la herramienta?
- ¿Qué tipos de análisis de datos puede realizar la herramienta?
- ¿Qué tipo de visualizaciones puede generar la herramienta?
- ¿Qué tan fácil es usar la herramienta?
- ¿La herramienta es escalable?
- ¿La herramienta está respaldada por una comunidad de usuarios?
Prioriza plataformas listas para empresas o autoalojadas que permitan una expansión sencilla a partir de los casos de uso iniciales. Busca un equilibrio entre facilidad de uso y funcionalidad, según el diseño de tus análisis.
Para plataformas centrales de BI, las opciones incluyen Tableau, Microsoft Power BI, Qlik, Looker, Sisense y más. Considera si necesitarás invertir en capacitación para parte de tu personal. Esto podría ser mediante cursos generales de BI o algo más especializado, como un curso de Power BI o un curso de Tableau.
6. Crea tu hoja de ruta
Una vez que hayas definido tus objetivos, KPI y presupuesto, y seleccionado tu herramienta, debes crear una hoja de ruta para implementar tu estrategia de BI. Una hoja de ruta muestra cómo y cuándo se implementarán los elementos de tu estrategia BI. Reúne todas las actividades clave en un cronograma ejecutable.
Con una hoja de ruta bien definida, puedes implementar de forma segura las capacidades de BI que estén alineadas con tu estrategia y metas empresariales. Ajusta los plazos según sea necesario en función de los recursos y los requisitos.
A partir de la imagen anterior, podemos deducir la hoja de ruta que identifica el objetivo esperado y el alcance para cada fase o trimestre. Tu hoja de ruta puede abarcar varios meses o años, dependiendo del alcance. Debe detallar tanto las ganancias rápidas de corto plazo como los objetivos a largo plazo.
Lanza un proyecto piloto y actúa
Después de crear una estrategia, reparar tus datos, obtener métricas y crear una hoja de ruta, finalmente puedes lanzar un proyecto piloto. Asegúrate de vigilar de cerca tu sistema para garantizar que todo funcione correctamente, y busca constantemente áreas para optimizar y mejorar.
También es importante actuar siempre sobre los conocimientos que obtienes de los sistemas de BI. Por ejemplo, si después de realizar un análisis de la competencia descubres que tu estrategia de precios genera fricción, actúa al respecto. Puede parecer simple y obvio, pero a veces todavía es necesario decirlo. Los datos están destinados a ser analizados, y luego puestos en práctica.
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