Cómo puede disponer de Ciencia de Datos en su empresa

Be familiar with the benefits of applying data science in your company's operations

Cada vez más oímos hablar de la importancia de la ciencia de datos para los negocios. La transformación digital, seguida por el impacto de la pandemia de COVID-19, provocó una revolución en la economía global y ese escenario llevó a que todos los segmentos industriales buscasen formas de procesar grandes volúmenes de información para obtener ventajas competitivas. Más que nunca, empresas de todos los sectores están realizando importantes inversiones en herramientas y tecnologías para ayudarlas a conocer a sus clientes más detalladamente y, con eso, proporcionar una experiencia de relación óptima.  

Cuando hablamos de la relación empresa-clientes, el uso estratégico de datos está permitiendo que las organizaciones evolucionen en diversos aspectos, como ganar en rapidez y asertividad para conseguir mejores oportunidades de ventas, perfeccionar la experiencia del consumidor por medio de algoritmos que facilitan el análisis de comportamientos y sentimientos, prever necesidades, orientar estrategias y enseñar a las máquinas a partir de la experiencia para una atención cada vez más humanizada. La información procedente de los modelos de Data Science se usan para orientar los procesos de negocio y alcanzar las metas organizativas.  

Qué es la ciencia de datos

Existen diferentes definiciones para la ciencia de datos, que engloba diferentes áreas, como la estadística, las ciencias de la computación e ingeniería de software, entre otras. Según los especialistas en tecnología, se trata de “un campo interdisciplinar que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer valor de los datos”. El matemático D. J. Patil, uno de los más destacados expertos en el tema, lo resume como “la habilidad de extraer conocimiento e insights de un conjunto de datos amplio y complejo”. La Universidad de Berkeley ha creado el Ciclo de Vida de la Ciencia de Datos, que se organiza en cinco fases: captura, almacenamiento, procesamiento, análisis y comunicación.

Ahora más que nunca, la información procedente de los modelos de Data Science se usan para orientar los procesos de negocio y alcanzar las metas organizativas. Estos datos se almacenan y presentan de diversas formas: vídeos, imágenes, textos, hojas de cálculo, secuencia de señales, tablas etc. 

Sin embargo, ha sido en las últimas dos décadas cuando el uso de la ciencia de datos para los negocios ha ganado más peso: los datos se han convertido en “el nuevo petróleo”, abriendo camino a la aparición de nuevas profesiones, como, por ejemplo, el “científico de datos”.  Al final, los datos solo pueden tener valor si hay personas capaces de analizarlos y transformarlos en conocimiento para generar insights.  

Cada vez más, con el avance de la tecnología, saber interpretar lo que están mostrando los datos y adoptar acciones estratégicas con este tipo de fundamento es lo que va a fomentar los resultados de las empresas y fortalecerá la forma de relacionarse con el cliente. Sin embargo, sorprendentemente, pocas empresas saben dónde y cómo este análisis de datos puede crear valor en un negocio.

Ciencia de datos para los negocios

 La ciencia de datos mejora la eficiencia del negocio y crea mayor valor a través de la información captada, desarrollando análisis que generan insights al maximizar el negocio, reducir riesgos, aumentar la retención en la autoatención, orientar la estrategia de productos y servicios y minimizar tensiones. 

Las compañías con el ojo puesto en el futuro están aumentando sus recursos de Data ScienceAnalytics e IA para conectarse de forma más estrecha con sus clientes, para una atención cada vez más humanizada e identificar oportunidades de CX en tiempo real. Aquellas que avancen más rápido tendrán una ventaja competitiva significativa; las que se queden atrás corren el riesgo de volverse irrelevantes. 

Hoy, las empresas pueden recoger, de manera legal, datos de smartphones y de interacciones para operaciones financieras y otros fines, generando insights valiosos sobre sus clientes. Ahora es posible tener acceso a una amplia gama de conjuntos de datos internos sobre interacciones con clientes, transacciones y perfiles; conjuntos de datos de terceros ampliamente disponibles que muestran comportamientos, incluyendo actividad en redes sociales; y nuevos datos sobre salud, sentimientos y localización del cliente (en tiendas, por ejemplo) generados por el Internet de las cosas (IoT).  

Sin embargo, los datos de que disponemos necesitan tener sentido, y no combinados de forma aleatoria, por eso, es fundamental la actuación de un equipo especialista, capaz de suministrar los mejores insights. Los análisis crean valor cuando el big data y los algoritmos avanzados se aplican para solucionar problemas del negocio. De esa forma, las empresas pueden crear una estrategia de análisis que genere valor para su negocio al identificar, dimensionar, priorizar y eliminar todos los casos de uso aplicables.

Actualmente existen plataformas predictivas que permiten que las empresas midan mejor y gestionen su rendimiento en CX por medio de la ciencia de datos aplicada a los negocios. Estos también informan y mejoran la toma de decisiones estratégicas y posibilitan la creación de una visión precisa y cuantificada de los factores que están impulsando la experiencia del cliente y el rendimiento del negocio, además de crear una visión integral del potencial de satisfacción y valor de cada consumidor, muchas veces en tiempo real.  

En Atento, buscamos siempre las mejores prácticas y los recursos más punteros para generar experiencias valiosas para los consumidores y los mejores resultados para nuestros clientes. La aplicación de la ciencia de datos para los negocios es una constante en nuestras entregas. Aquí, trabajamos sobre la base de tres modelos de análisis de datos:

Modelos descriptivos: observamos el conjunto de datos sobre eventos pasados y describimos aspectos que pueden resumirlos o ser relevantes en el análisis, como: media, mediana, valores máximos y mínimos, desviación estándar, asimetría, distribución, correlación con otras variables, etc. 

Modelos predictivos: partiendo de los datos de los que disponemos, la idea es extrapolar conclusiones sobre el futuro, o no, presente en los datos.

Modelos prescriptivos: nos orienta hacia la mejor estrategia para modificar el futuro a nuestro favor.

De este modo, la información recopilada a través del análisis de datos aporta agilidad al desafío de diseñar experiencias exclusivas y personalizadas. Con todo, la información solo podrá ser eficiente si se categoriza e interpreta de la manera correcta para generar insights y mejorar la eficiencia del negocio.

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