Hacia una empresa Data-Driven

Sabias que...

Ser una empresa data-driven significa aprovechar el poder de los datos para tomar decisiones informadas, impulsar la innovación y lograr ventajas competitivas. En el centro de esta transformación se encuentran los colaboradores. Su participación activa y empoderamiento son esenciales para el éxito. Aquí te presentamos un enfoque completo con cinco consejos por paso para convertirnos en una organización data-driven.

Paso 1: Cultura Data-Driven

Objetivo: Establecer una cultura organizacional centrada en los datos.

* Fomenta el Diálogo: Anima a los empleados a compartir ideas y preocupaciones relacionadas con los datos.

• Capacitación Continua: Proporciona oportunidades de capacitación en análisis de datos y fomenta la curiosidad.
• Colaboración Interdepartamental: Fomenta la colaboración entre diferentes departamentos para comprender y aprovechar mejor los datos.
• Reconocimiento de Logros: Celebra los éxitos relacionados con iniciativas data-driven.
• Definición de Valores Data-Driven: Establece valores y normas que promuevan el uso responsable de los datos.

Ejemplo: Procter & Gamble (P&G) promueve una cultura data-driven al proporcionar capacitación en análisis de datos a todos los empleados, independientemente de su función. Como resultado, los empleados pueden tomar decisiones más fundamentadas en su trabajo diario.

Paso 2: Recopilación y Almacenamiento de Datos

Objetivo: Asegurar que todos los datos relevantes se recopilen y almacenen adecuadamente.

• Colaboración en la Definición de Datos Clave: Involucra a empleados de diferentes departamentos en la definición de datos clave a recopilar.
• Responsabilidad Compartida: Hace que los equipos sean responsables de la calidad de los datos que generan.
• Estrategia de Gobernanza de Datos: Establece políticas y procedimientos de gestión de datos.
• Herramientas de Automatización: Implementa herramientas que faciliten la recopilación y el almacenamiento de datos.
• Seguridad de Datos: Prioriza la seguridad y la protección de datos en todos los aspectos.

Ejemplo: Walmart integra datos de ventas y existencias de productos en tiempo real, lo que permite tomar decisiones informadas en todas sus tiendas.

Paso 3: Análisis y Visualización

Objetivo: Convertir los datos en información útil para la toma de decisiones.

• Herramientas de Auto-Servicio: Proporciona herramientas de análisis y visualización de datos que los empleados puedan utilizar fácilmente.
• Promoción de Colaboración: Fomenta la colaboración entre equipos para analizar y visualizar datos de manera conjunta.
• Formación Continua en Análisis de Datos: Brinda oportunidades para que los empleados adquieran habilidades de análisis.
• Visualización Creativa: Incentiva la presentación visual de datos para una mejor comprensión.
• Evaluación de Resultados: Realiza revisiones periódicas para evaluar la efectividad de las visualizaciones.

Ejemplo: GE Healthcare utiliza Tableau para permitir a los equipos médicos visualizar y analizar datos de salud en tiempo real.

Paso 4: Definir Objetivos Clave

Objetivo: Establecer metas específicas para tus iniciativas data-driven.

• Involucra a los Empleados: Permite que los empleados contribuyan en la definición de objetivos relacionados con sus áreas de trabajo.
• Métricas Claras: Asegura que las metas sean medibles y comprensibles.
• Planificación Estratégica: Desarrolla un plan detallado para alcanzar los objetivos.
• Feedback y Ajustes: Escucha las sugerencias de los empleados para ajustar los objetivos si es necesario.
• Celebración de Logros: Reconoce y celebra cuando se alcanzan metas importantes.

Ejemplo: En Zappos, los empleados participan en la definición de objetivos de servicio al cliente, lo que impulsa la satisfacción del cliente.

El Net Promoter Score (NPS) es una métrica ampliamente utilizada para medir la satisfacción y la lealtad de los clientes hacia una empresa, producto o servicio. Se basa en una pregunta sencilla: "En una escala del 0 al 10, ¿cuán probable es que recomiende nuestra empresa/producto/servicio a un amigo o colega?" Los encuestados se dividen en tres categorías:

• Promotores (9-10): Clientes muy satisfechos que son propensos a recomendar y promocionar activamente la empresa.

• Pasivos (7-8): Clientes satisfechos pero no entusiastas, menos propensos a recomendar o aportar al boca a boca.

• Detractores (0-6): Clientes insatisfechos que pueden expresar opiniones negativas y dañar la reputación de la empresa.

El NPS se calcula restando el porcentaje de detractores del porcentaje de promotores. El resultado puede variar de -100 (todos detractores) a +100 (todos promotores), lo que proporciona una medida clara de la percepción del cliente.

Ejemplo: Si en una encuesta el 30% de los clientes son promotores (califican 9-10), el 20% son pasivos (califican 7-8) y el 10% son detractores (califican 0-6), el cálculo del NPS sería NPS = 30% - 10% = +20. Un NPS de +20 indica una percepción generalmente positiva entre los clientes y sugiere un alto potencial de recomendación

Paso 5: Asignar Recursos

Objetivo: Proporcionar recursos adecuados para proyectos data-driven.

• Inversiones Estratégicas: Los colaboradores pueden contribuir a la identificación de proyectos que generen valor.
• Evaluación Continua: Asegura que los recursos se asignen de manera eficiente, y ajusta según sea necesario.
• Acceso a Herramientas y Tecnología: Proporciona a los colaboradores acceso a las herramientas necesarias para proyectos data-driven.
• Desarrollo de Habilidades: Invierte en la capacitación y desarrollo de habilidades de los colaboradores.
• Compromiso con la Innovación: Fomenta la cultura de la innovación y la exploración de nuevas soluciones.

Ejemplo: En 3M, la innovación se impulsa mediante asignaciones de tiempo para que los empleados trabajen en proyectos personales, lo que ha llevado al desarrollo de productos exitosos.

Delimitación de Responsabilidades

Área de Datos

• Recopilación y Almacenamiento: Es responsable de asegurarse de que se recopilen y almacenen los datos de manera segura y eficiente. También debe garantizar la disponibilidad de herramientas para acceder a los datos.

• Gobernanza y Seguridad: Debe establecer políticas y procedimientos para proteger la integridad y la seguridad de los datos. Esto incluye definir quién puede acceder a qué datos y con qué fines.

• Capacitación y Soporte: Debe proporcionar capacitación y soporte continuo en análisis de datos y herramientas relacionadas.

Departamento de TI

• Infraestructura Tecnológica: Debe proporcionar la infraestructura necesaria para recopilar, almacenar y procesar datos. Esto puede incluir servidores, bases de datos y software de análisis.

• Seguridad de TI: Debe colaborar con el área de datos para garantizar la seguridad de los datos y proteger la infraestructura tecnológica de la empresa.

• Integración de Sistemas: Debe garantizar que los sistemas de la empresa estén integrados de manera que los datos fluyan sin problemas entre ellos.

Unidades de Negocio

• Identificar Necesidades: Cada unidad de negocio debe identificar sus necesidades de datos específicas y comunicarlas al área de datos.

• Colaboración en Análisis: Los equipos de ventas, marketing, operaciones, etc., deben colaborar en el análisis de datos para tomar decisiones informadas.

• Definir Metas Específicas: Deben establecer metas específicas relacionadas con sus operaciones y objetivos generales.

• Uso Responsable de Datos: Cada colaborador debe asegurarse de que los datos se utilicen de manera ética y responsable, de acuerdo con las políticas de datos de la empresa.

Camino de Éxito a Corto Plazo

1. Creación de una Cultura Data-Driven: Fomenta una cultura en la que los datos sean el motor de la toma de decisiones. Ejemplo: Implementar una reunión mensual donde se compartan datos clave y se discutan estrategias basadas en esos datos.

2. Capacitación Personalizada: Proporciona capacitación específica para cada departamento en herramientas y técnicas de análisis de datos. Ejemplo: Un equipo de marketing podría aprender a utilizar datos de redes sociales para optimizar campañas.

3. Establecimiento de KPIs Claros: Cada unidad de negocio debe definir KPIs claros y medibles. Ejemplo: El equipo de ventas podría medir la conversión de clientes potenciales en clientes reales como un KPI.

4. Feedback y Aprendizaje Continuo: Fomenta una mentalidad de mejora continua basada en los datos. Ejemplo: Realizar encuestas de satisfacción del cliente y utilizar los resultados para ajustar las estrategias de servicio.

5. Comunicación Transparente: Asegúrate de que la información sobre los avances y resultados se comparta de manera transparente en toda la organización. Ejemplo: Publicar un tablero de datos en línea accesible para todos los empleados.

En la búsqueda de convertir una empresa en una organización verdaderamente "data-driven", es esencial involucrarnos en este viaje. El éxito de esta transformación no recae exclusivamente en el departamento de datos o en la alta dirección, sino en el compromiso y el entusiasmo de cada miembro del equipo.

Al adoptar una mentalidad orientada a los datos, no solo mejoramos la toma de decisiones, sino que también fomentamos una cultura de aprendizaje y mejora continua. Cada uno de nosotros puede contribuir a este cambio:

1. Compromiso Personal: Comprométete a entender y utilizar los datos en tu trabajo diario. Esto te permitirá tomar decisiones más informadas y contribuir al éxito de la empresa.

2. Capacitación: Aprovecha las oportunidades de capacitación en análisis de datos y herramientas relacionadas. El conocimiento es poder, y te empoderará en tu rol.

3. Colaboración: Trabaja en equipo para compartir conocimientos y perspectivas. La colaboración interdepartamental es clave en una organización data-driven.

4. Medición de Resultados: Mide tus propios resultados y comparte tus éxitos basados en datos. Esto inspirará a otros a seguir tu ejemplo.

5. Feedback Constante: Brinda retroalimentación a tus líderes y colegas sobre cómo los datos pueden mejorar procesos y decisiones. Tu voz es valiosa.

En conclusión, ser data-driven es un viaje apasionante y colaborativo que impulsa la innovación y el éxito empresarial. Cada paso que demos en esta dirección no solo mejorará nuestra empresa, sino que también enriquecerá nuestras propias habilidades y perspectivas. ¡Juntos, podemos convertirnos en agentes del cambio y liderar la transformación hacia una empresa data-driven!