7 errores que cometen las PYMES cuando empiezan con analítica de datos

Cada vez más empresas hablan de datos, analítica e inteligencia artificial. Sin embargo, cuando las pequeñas y medianas empresas intentan empezar a trabajar con datos, muchas veces cometen errores que terminan frenando el proceso o generando frustración.

La buena noticia es que la mayoría de estos errores son fáciles de evitar si se tiene claro por dónde empezar.

Estos son siete errores comunes que cometen las PYMES cuando empiezan a usar analítica de datos.

1. Querer empezar con inteligencia artificial

Uno de los errores más comunes es querer empezar directamente con modelos de inteligencia artificial o aprendizaje automatico (machine learning).

Muchas empresas quieren predecir ventas, recomendar productos o automatizar decisiones sin haber entendido primero lo más básico: qué está pasando en su negocio.

Antes de predecir el futuro, es necesario entender el pasado. Por eso, el punto de partida siempre debe ser la analítica descriptiva.

2. No tener preguntas claras de negocio

La analítica no se trata de generar gráficos o reportes por que si, se trata de responder preguntas importantes para el negocio, como por ejemplo:

• ¿Qué productos generan más rentabilidad?

• ¿Qué clientes compran con mayor frecuencia?

• ¿En qué momentos bajan las ventas?

  
  

Cuando no hay preguntas claras, los datos terminan convirtiéndose en reportes que nadie utiliza para tomar decisiones.

3. Medir demasiadas cosas

Otro error frecuente es intentar medir todo desde el primer momento. Muchas empresas crean dashboards llenos de indicadores que nadie entiende o utiliza.

La recomendación es empezar con pocos indicadores clave, como por ejemplo:

• Ventas totales

• Número de transacciones

• Satisfacción del cliente

• Rentabilidad

  
  

Con el tiempo se pueden incorporar nuevos indicadores a medida que el negocio madura en el uso de datos.

4. No cuidar la calidad de los datos

Los análisis solo son tan buenos como los datos que se utilizan.

Errores en registros de ventas, información incompleta o datos inconsistentes pueden generar conclusiones equivocadas.

Por eso es importante establecer desde el inicio buenas prácticas para registrar la información del negocio. Un pequeño esfuerzo en el aseguramiento de la calidad de los datos puede evitar muchos problemas en el futuro.

5. Pensar que la analítica es solo tecnología

Muchas empresas creen que implementar analítica significa comprar un software o una herramienta, pero la analítica es mucho más que tecnología.

Es una forma de tomar decisiones basadas en evidencia.

Las herramientas ayudan, pero lo más importante es desarrollar una cultura donde los datos se utilicen para entender mejor el negocio.

6. No analizar las tendencias en el tiempo

Un error común es mirar los datos de forma aislada, por ejemplo, analizar las ventas de un solo día o de un solo mes sin observar cómo han evolucionado a lo largo del tiempo.

Lo realmente importante en analítica son las tendencias.

Las tendencias permiten identificar patrones, temporadas de alta o baja demanda y cambios en el comportamiento de los clientes.

7. No convertir los datos en decisiones

Tal vez el error más importante es quedarse solo en el análisis. Muchos negocios generan reportes y gráficos interesantes, pero esos análisis no se traducen en acciones concretas.

La analítica solo genera valor cuando los datos se utilizan para tomar decisiones como:

• Ajustar estrategias comerciales

• Mejorar procesos

• Crear nuevos productos

• Optimizar la experiencia del cliente

  
  

La analítica es un proceso, no un proyecto

Empezar con datos no significa transformar todo el negocio de un día para otro, es un proceso gradual en el que las empresas comienzan a entender mejor su información y a utilizarla para mejorar sus decisiones.

Los negocios que logran avanzar en este camino descubren algo importante:los datos no reemplazan la experiencia del negocio, pero la complementan y la potencian.

En un entorno cada vez más competitivo, las empresas que saben aprender de sus datos tienen una ventaja clara sobre aquellas que siguen tomando decisiones únicamente por intuición.