3 beneficios clave de utilizar un sistema de inteligencia empresarial

Imagina que tuvieras dos millones de filas de datos procedentes de diversas fuentes y tuvieras que responder rápidamente a estas preguntas; 

• ¿Qué campañas de marketing generan más notoriedad frente a interacciones?
• ¿Qué alianzas contribuirían más al crecimiento de los ingresos?
• ¿Deberían perfeccionarse las previsiones de ingresos y el presupuesto?
• ¿Cuál es nuestra previsión de ventas para el próximo trimestre?

Supongo que, después de un tiempo, cerrarías los ojos, las lagunas de datos te frustrarían, empezarías a cuestionarte tu trayectoria profesional  y tu cerebro acabaría agotado. Esa es la vida de los directivos de RevOps sin sistemas de Inteligencia Empresarial (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 sin procesar de distintas fuentes, transformar estos datos y representarlos visualmente mediante diversos formatos. 

Y esta no es su única ventaja. En este artículo, exploraremos aún más beneficios. 

¿Qué es la Inteligencia Empresarial (BI)?

La Inteligencia Empresarial es el proceso de recopilar y utilizar datos relevantes y precisos, así como evidencias empíricas, para tomar decisiones empresariales.

El proceso implica ingerir datos relevantes de sus fuentes, transformar, limpiar y procesar estos datos, y visualizarlos para su análisis.

La BI también incluye la realización de experimentos para probar hipótesis y la segmentación de usuarios para realizar análisis personalizados. 

¿Por qué es importante la Inteligencia Empresarial?

¿Recuerdas las preguntas que tenías que responder al principio? 

La Inteligencia Empresarial es importante porque te ayuda a gestionar el proceso integral de responder a estas preguntas y utilizar las respuestas para tomar decisiones basadas en datos. 

La BI gestiona y acelera el proceso de análisis de datos mediante etapas estructuradas de BI:

1. Recopilación de datos: los sistemas de BI disponen de conectores para ingerir y migrar datos de distintas fuentes de datos, como API, CPQ, CRM, plataformas de almacenamiento de datos, etc.
2. Minería y procesamiento de datos: el software de Inteligencia Empresarial proporciona entornos para escribir consultas SQL y scripts de Python y R con los que limpiar y transformar tus datos para su análisis. También puedes utilizar las funciones de arrastrar y soltar para limpiar, procesar y preparar datos sin código. 
3. Análisis y visualización de datos: las herramientas de BI utilizan diversos formatos de visualizaciones, como mapas, tablas, diagramas y gráficos, para comprender tus datos, analizarlos y comunicar claramente tus descubrimientos a los responsables de la toma de decisiones.
   
   Además, las herramientas de BI utilizan inteligencia artificial (AI) para automatizar análisis y tareas. Por ejemplo, podrías pedirle a una herramienta de BI en inglés sencillo "Muéstrame todas las ventas del último trimestre" y esta devolvería una visualización de esos datos, lo que te facilitaría ver tendencias y patrones.
   
4. Almacenamiento de datos: algunas herramientas de BI, como Power BI, cuentan con almacenes de datos integrados para almacenar datos. 

Las tres ventajas principales de utilizar un sistema de Inteligencia Empresarial

Cuando buscas en internet «Las ventajas de la Inteligencia Empresarial (sistemas)», los resultados de los motores de búsqueda vomitan ventajas como «mayores ingresos, una mejor experiencia del cliente y una generación de informes precisa», y no se equivocan. 

Sin embargo, estas ventajas nacen de tres beneficios clave de los sistemas de Inteligencia Empresarial: acabar con los silos, mejorar la toma de decisiones basada en datos y aumentar la productividad. 

1. Acabar con los silos 

En las empresas B2B de SaaS, es bastante normal que los equipos de producto, ventas, marketing, finanzas e incluso éxito del cliente trabajen como unidades separadas. 

Las personas, sus procesos y sus herramientas pueden estar tan centrados en sus KPI y objetivos individuales que rara vez colaboran o logran ponerse de acuerdo. 

Los sistemas de BI pueden servir como instrumento para acabar con estos silos. Te proporcionan la capacidad de ingerir datos de distintos sistemas departamentales en un único sistema. De este modo, los empleados de estos departamentos pueden ver cómo sus datos se agregan para contar la historia completa del cliente y mejorar la eficiencia operativa. 

Adam Greco, evangelista de producto en Amplitude, pone esta ventaja en perspectiva. dice: «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 a partir de diferentes palabras clave, puedo informar al equipo de producto y decir: “Impulsemos la función de CRM de Salesforce para los usuarios X e Y durante sus pruebas gratuitas porque eso es lo que los llevó hasta nosotros”. 

Continúa:

«Sería genial poder ver con qué funciones interactúan los clientes potenciales y relacionarlo con la forma en que encontré a ese usuario. Maximizaría mis esfuerzos publicitarios y descubriría qué anunciar en diferentes canales… »

2. Mejora de la toma de decisiones basada en datos 

Antes del software de BI, utilizábamos métricas de redes sociales, ventas, producto y análisis de marketing para medir el rendimiento de nuestros esfuerzos de comercialización. Por lo tanto, siempre hemos tomado decisiones basadas en datos. 

El inconveniente era que los silos de sistemas dificultaban la atribución. ¿Fueron las ventas o el marketing lo que influyó en la compra? ¿Cómo se comporta el cliente potencial después de la conversión y cómo podemos utilizarlo para orientar nuestras estrategias de comercialización?  

En aquel momento, estas eran preguntas que solo podíamos soñar con responder. 

Pero, a medida que las herramientas de BI han ayudado a mejorar la calidad de los datos, también ha mejorado la calidad de la información que obtenemos de ellos. Y, a su vez, las decisiones y acciones que tomamos. Ten en cuenta que el volumen de datos que recopilan las empresas también ha aumentado —los macrodatos—, por lo que es importante ingerir solo los datos que necesitas para evitar sentirte demasiado abrumado y confundido.

Afortunadamente, las soluciones de inteligencia empresarial cuentan con herramientas de visualización como gráficos, mapas y paneles, para que puedas consultar y comprender los datos que necesitas para tomar decisiones estratégicas más rápidamente. También suelen ofrecer oportunidades de automatización, para ahorrarte parte del trabajo. Aquí  tienes algunos ejemplos de cómo puedes tomar mejores decisiones basadas en datos con BI:

1. Reconocimiento de las tendencias del mercado: Mediante el uso de datos de plataformas sociales, foros en línea, informes del sector y diversos análisis de la competencia, puedes realizar un análisis de las brechas del mercado, identificar oportunidades desaprovechadas y comprender las necesidades y tendencias actuales de los clientes. Esto proporciona una ventaja competitiva y ayuda a identificar a los actores clave y las tendencias en los nuevos mercados. 
2. Previsión y optimización de ventas: Puedes ingerir datos de ventas del software de ventas de campo, los CRM, el software de interacción con ventas, etc., para obtener informes de previsión de ventas basados en datos históricos de ventas. También puedes enriquecer los datos de otros sistemas, como Amplitude, para comprender el comportamiento de los usuarios. Esto te permite establecer mejores objetivos de ventas y asignar mejor los recursos.
3. Aumentar la experiencia del cliente: Los propios clientes quieren que utilices sus datos si eso significa que tendrán una mejor experiencia con tu marca. Puedes utilizar los datos de los clientes para identificar fricciones, personalizar experiencias y mejorar la satisfacción del cliente.
4. Mejora de las estrategias de comercialización y de producto: Los datos de todas estas fuentes te permiten conocer los esfuerzos que funcionan y los que no, lo que te permite tomar mejores decisiones de comercialización. 

Cuando obtienes mejores conclusiones sobre las tendencias del mercado, las ventas, la experiencia del cliente y el producto, en última instancia tomas mejores decisiones. Tus ingresos fluyen y tus 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 implementación deficiente de BI. Contar con una estrategia de inteligencia empresarial y un plan de implementación sólidos será de ayuda.

3. Mayor productividad

Las plataformas de inteligencia empresarial incluyen funciones estándar como: 

• Informes y análisis ad hoc: Puedes solicitar informes y análisis sobre un conjunto de datos según sea necesario. También puedes cambiar y filtrar los datos que deseas incluir en tu informe. 
• Plantillas de informes y paneles: plantillas que puedes personalizar para adaptar el panel y la visualización a las necesidades de tu empresa.  
• Creadores de arrastrar y soltar: Esto te permite combinar datos sin la intervención de un analista o científico de datos. También puedes crear paneles y visualizaciones más rápidamente.
• IA y automatización: Algunos sistemas de BI permiten programar informes, recopilar datos en tiempo real para actualizar automáticamente los paneles y los informes, y automatizar los análisis. 
• Conectores: Los conectores te permiten ingerir datos de diferentes fuentes sin preocuparte por el coste de ingeniería ni por el tiempo de finalización.
  

Estas funciones, incluidas las visualizaciones de datos, permiten mejorar la productividad y analizar conjuntos de datos en menos tiempo. También minimizan los errores humanos, lo que permite elaborar informes más rápidos y precisos. 

Pero no te limites a creer en mi palabra. Estos son un par de ejemplos de cómo las soluciones de BI han ayudado a las empresas B2B SaaS a aumentar la productividad:

• Klipfolio ahorra a Irdeto 15 horas de trabajo mensual en informes de marketing con Klipfolio
• Zoho Analytics ayuda a Whatsconvert a identificar cuellos de botella más rápidamente mediante visualizaciones

Cómo aprovechan las empresas B2B SaaS la BI

Hemos analizado cómo algunas empresas SaaS utilizaron la BI para aumentar la productividad. Ahora veremos cómo otras marcas B2B están disfrutando de los beneficios de la BI. 

1. Zoho Analytics ayudó a Peri a aumentar sus ingresos entre un 25 % y un 30 % y a incrementar la interacción con los clientes en un 50 %.
2. Tableau ahorró a Splunk 300 000 $ al año en costes de administración de servidores y plataformas.
3. Genesys utiliza MicroStrategy para unificar sus datos y obtener una visión de 360 grados del negocio. Esto ha ayudado a aumentar la adopción por parte de los usuarios y ampliar el alcance.

Cómo añadir los beneficios de la BI a tu empresa

A lo largo de este artículo, he mostrado que, si se hace correctamente, las marcas B2B SaaS pueden aprovechar la BI para influir positivamente en los resultados empresariales y de ingresos. Estos son algunos pasos que puedes seguir para aprovechar las ventajas de la BI en tu empresa:

1. Identifica tu nivel de madurez en BI 

Esta es una medida que indica la fase actual de adopción de la BI en tu empresa. Puedes plantearte algunas variantes de las siguientes preguntas para hacerte una idea de desde dónde partes y hasta dónde quieres llegar.

• ¿No tienes conocimientos sobre BI? 
• ¿Quieres aprovechar la BI? 
• ¿Ya utilizas funciones estándar, como la elaboración de informes?
• ¿Tienes un nivel avanzado en análisis y creación de tus propios modelos? 
• ¿Eres un defensor de la BI y desarrollas herramientas sobre tu sistema? 
• En general, ¿la adopción de la BI está alineada con la estrategia de transformación digital de tu organización?

2. Planifica tu estrategia

El siguiente paso consiste en definir el motivo por el que utilizas la BI, tus objetivos e identificar los recursos necesarios. 

Pregúntate: ¿En qué áreas podrían unos análisis de datos más eficaces mejorar la retención, la expansión, el ROI de las campañas, la optimización de la estrategia de precios, la precisión de las previsiones y otros resultados? 

A continuación, documenta escenarios específicos en los que la BI aporte un valor tangible, así como el coste de la infraestructura derivado de las actualizaciones y la expansión. 

Establece objetivos específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con plazos definidos (SMART) para comprender cómo debería ser tu estado final. Por ejemplo:

Un objetivo SMART para una pequeña empresa B2B SaaS (de software de planificación de recursos) en las primeras etapas de madurez de la BI podría ser:

• Recopilar en un mes datos de un año sobre el comportamiento de los clientes para comprender la experiencia del cliente.
• Analizar datos sobre el comportamiento de los clientes, como el tráfico del sitio web, el historial de compras y la actividad en las redes sociales, para comprender cómo afecta a la satisfacción del cliente.

Un objetivo SMART  para una empresa SaaS de infraestructura fintech en sus primeras etapas de madurez de la BI podría ser:

• Recopilar datos de los equipos de ventas para identificar nuevas oportunidades de venta.
• Identificar a los clientes que corren riesgo de cancelar el servicio

Mide el éxito de tu estrategia:

• Haciendo un seguimiento del número de puntos de datos recopilados y del número de informes generados.
• Analizando el impacto de tus resultados en tus objetivos. 

3. Define tus indicadores clave de rendimiento

En el tercer paso, establece KPI para medir el éxito de tu estrategia. Tus KPI deben estar alineados con tus objetivos. 

Por ejemplo, dado que  el objetivo de la empresa X era mejorar la satisfacción del cliente, los KPI deberían incluir:

• Coste de adquisición de clientes (CAC)
• Valor del tiempo de vida de un cliente (LTV)
• Puntuación de satisfacción del cliente (CSAT)
• Puntuación neta de promotores, etc. 

El objetivo de la empresa Z era mejorar los esfuerzos de ventas, por lo que los KPI deberían ser los siguientes:

• Tasa de conversión de clientes potenciales cualificados para ventas (SQL)
• Tasa de abandono de clientes
• Error porcentual absoluto medio (MAPE)
• Desviación absoluta media (MAD)
  

4. Establece tu presupuesto

Una vez definida la hoja de ruta y establecidos los KPI, el siguiente paso consiste en presupuestar los recursos necesarios para ejecutar la estrategia de BI o el coste de las herramientas y la infraestructura (autohospedada o gestionada, o en la nube)

Aunque el BI requiere una inversión considerable, los beneficios a largo plazo de la toma de decisiones basada en datos pueden compensar con creces el precio.

Al establecer un presupuesto de BI, a continuación se presentan algunas estrategias que te ayudarán a establecer una infraestructura económica.

• Comenzar con un proyecto piloto limitado para validar el ROI antes de implementarlo en toda la empresa
• Explorar herramientas de BI de código abierto para reducir los costes de las licencias de software y ser propietario de cada componente (autohospedado)
• Formar al personal interno en herramientas básicas de BI antes de contratar a consultores costosos
• Implementar las capacidades por fases a lo largo del tiempo en lugar de hacerlo todo de una vez
• Solicitar patrocinios e inversiones.

5. Selecciona tus herramientas de BI 

Antes de seleccionar tus herramientas de BI, realiza primero una auditoría de tu infraestructura analítica existente y de tu pila de datos general. Identifica las carencias que el nuevo software de inteligencia empresarial puede cubrir y evalúa las capacidades relacionadas con los informes, los paneles, los tipos de visualización de datos, el análisis predictivo y la preparación de datos.

Supongamos que decides utilizar una herramienta de BI de código abierto (autohospedada). En este caso, debes evaluar las características y funciones de la herramienta para comprobar cómo pueden ayudarte a alcanzar tus objetivos. También debes diseñar tu pila de BI basándote en las características y funciones de la herramienta. 

Por ejemplo, ¿solo puedes elaborar informes con la herramienta o necesitas integrar herramientas externas o funciones auxiliares para alcanzar tu estrategia de BI?

Estas son algunas preguntas específicas que deberías hacerte al evaluar una herramienta de 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 facilidad de uso ofrece la herramienta?
• ¿La herramienta es escalable?
• ¿La herramienta cuenta con el respaldo de una comunidad de usuarios?

Da prioridad a plataformas preparadas para empresas o autohospedadas que permitan ampliar fácilmente los casos de uso iniciales. Equilibra la facilidad de uso con la funcionalidad en función de tu diseño analítico. 

Entre las principales plataformas de BI se incluyen Tableau, Microsoft Power BI, Qlik, Looker, Sisense y otras. Considera si necesitarás invertir en formación para alguno de tus empleados. Puede tratarse de cursos generales de BI o de algo más especializado, como un curso de Power BI o un curso de Tableau.

6. Crea tu hoja de ruta

Una vez definidos tus objetivos, KPI y presupuesto, y seleccionada tu herramienta, debes crear una hoja de ruta para implementar tu estrategia de BI.  Una hoja de ruta establece cómo y cuándo se llevarán a cabo los elementos de tu implementación de BI. Reúne todas las actividades clave en un calendario ejecutable. 

Con una hoja de ruta bien definida, puedes implementar con confianza capacidades de BI alineadas con tu estrategia y tus objetivos 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 previsto y el alcance de cada fase o trimestre. Tu hoja de ruta puede abarcar varios meses o años, dependiendo del alcance. Debe describir tanto los logros rápidos a 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, por fin puedes lanzar un proyecto piloto. Asegúrate de vigilar de cerca tu sistema para comprobar que todo funciona correctamente y busca constantemente áreas que optimizar y mejorar.

También es importante actuar siempre a partir de la información que obtienes de los sistemas de BI. Por ejemplo, si descubres que, después de realizar un análisis de la competencia, tu estrategia de precios genera fricciones, actúa al respecto. Puede parecer sencillo y obvio, pero a veces aún es necesario decirlo. Los datos están destinados a analizarse y, después, a convertirse en acciones.

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