Cómo las organizaciones pueden desarrollar la agilidad analítica

Oct. 13 2020

En una era de cambios constantes, las capacidades de análisis y datos de las empresas deben adaptarse rápidamente para garantizar que la empresa sobreviva, no importa que compita. Las organizaciones buscan información a partir de sus datos para informar las prioridades estratégicas en tiempo real, sin embargo, gran parte de los datos históricos y los modelos que se aplicaban anteriormente para predecir el comportamiento futuro y guiar las acciones están demostrando ser mucho menos predictivos, o incluso irrelevantes, en nuestra normalidad actual con COVID. 19.

Para sobrevivir a las crisis, detectar tendencias de manera proactiva y responder a nuevos desafíos, las empresas deben desarrollar una mayor agilidad analítica. Esta agilidad proviene de tres áreas: mejorar la calidad y las conexiones de los datos en sí, aumentar la “potencia” analítica a nivel de la organización y aprovechar el talento que es capaz de unir las necesidades comerciales con la analítica para encontrar oportunidades en los datos.

Las respuestas están en los datos

La búsqueda de mejores datos no es nueva, pero el costo de no tenerlos es más fácil de corroborar y comprender en tiempos de crisis. Las brechas en la calidad de los datos, ya sea con retraso en el tiempo, desconectadas, insuficientes en granularidad o mal curadas (lo que hace que el análisis sea lento o imposible), se vuelven intolerables en medio del caos cuando las empresas deben actuar con rapidez. Las crisis pueden ser oportunidades para aumentar la calidad de los datos y enriquecerlos aún más para brindar un mejor servicio a los clientes y a la empresa.

Hacer el caso empresarial para las inversiones en datos de repente tiene sentido a medida que los líderes empresariales superan las implicaciones de la brecha de datos en tiempo real. La monetización de los datos suele provenir de cuatro fuentes:

• Conectando datos con otros datos de manera diferente que antes.
• Obtener nuevas fuentes de datos o niveles más específicos de los mismos datos que ya tenía.
• Darle un mejor uso o más rápido a los datos que la competencia.
• Obteniendo datos más rápido.

Los líderes de datos y análisis deben enmarcar las inversiones en el contexto actual y priorizar las inversiones en datos de manera inteligente al tener una visión completa de lo que está sucediendo en el negocio en una serie de funciones. Por ejemplo, los clientes realizan operaciones bancarias de manera muy diferente en tiempos de crisis y esto requiere que los bancos cambien la forma en que operan para adaptarse a ellos. La pandemia de COVID-19 obligó a los bancos a echar otro vistazo a los múltiples canales que atraviesan sus clientes (sucursales, telefonía móvil, banca en línea, cajeros automáticos) y cómo cambiaron sus niveles de comodidad con cada uno.

La forma en que los clientes realizan operaciones bancarias y los viajes que realizan, en qué momentos y en qué secuencia, son todos muy relevantes para ayudarlos a lograr sus objetivos financieros. La rápida recopilación y análisis de datos de todos los canales, junto con factores económicos clave, proporcionó un contexto que permitió a los bancos brindar un mejor servicio a los clientes en el momento. Fuentes de información nuevas y diferentes, ya sean datos a nivel de transacciones, comportamientos de pago o información de las agencias de crédito en tiempo real, pueden ayudar a garantizar que el crédito de los clientes esté protegido y que la actividad fraudulenta se mantenga a raya.

Hacer el caso empresarial para las inversiones en datos de repente tiene sentido a medida que los líderes empresariales superan las implicaciones de la brecha de datos en tiempo real.

Cada equipo de datos y análisis tiene una lista de demandas de datos que superan los presupuestos. Las inversiones fundamentales en datos a menudo languidecen y están perpetuamente subfinanciadas porque su valor es difícil de aislar y describir a los demás. Eventos como COVID-19 señalan inversiones que probablemente ya estén en la lista, pero que carecen de suficiente aceptación organizacional para impulsarlas. Como dice el adagio, nunca dejes que una buena crisis se desperdicie; utilízala para enriquecer tus datos y la comprensión del cliente.

Aumenta la potencia analítica con parámetros comerciales

Los analistas experimentados reconocen que todo análisis requiere una combinación de arte y ciencia. Sin embargo, la naturaleza de las crisis y los eventos inusuales significa que los analistas simplemente no tienen las ventanas de observación estándar sobre las cuales construir sus proyecciones típicas y formular líneas de base. La historia ya no es tan útil. Además, las condiciones del mercado que cambian rápidamente requieren que los equipos reajusten constantemente los modelos y los enfoques analíticos para mantenerse actualizados. Esto requiere un sentido de datos adecuado (una combinación de hechos analíticos e intuición empresarial) para establecer los parámetros correctos y optimizar el negocio.

A menudo pensamos en las reglas de negocio como la antítesis de las decisiones o modelos basados ​​en datos, porque introducen una capa de subjetividad en un mundo que prospera con la objetividad. Sin embargo, en una crisis irreconocible, establecer estos parámetros es importante para que una empresa funcione de manera práctica y tome decisiones analíticas básicas.

En nuestro ejemplo bancario, considera las conversaciones con los clientes que ocurren dentro de una red de sucursales a lo largo de COVID-19. Históricamente, ha habido una capacidad establecida disponible para manejar y cumplir con las solicitudes y la naturaleza de las conversaciones, ya sean controles financieros, renovaciones de hipotecas o esfuerzos para garantizar que los clientes tengan las soluciones financieras adecuadas para satisfacer sus necesidades inmediatas basadas en la vida emergente. eventos (ha sido conocida y basada en modelos).

En la realidad actual, ese problema de optimización basado en restricciones se ha vuelto del revés porque las necesidades de los clientes son muy diferentes, la disponibilidad del personal está cambiando, los horarios de las sucursales están cambiando y la organización de conversaciones efectivas con los clientes requiere nuevos análisis.

Aumentar el proceso con reglas comerciales ayuda a definir los parámetros de lo que se puede hacer. A continuación, es necesario volver a calibrar todo el enfoque para la optimización de la conversación con el cliente (en las sucursales y en todos los canales) en función de las circunstancias que cambian a diario porque lo que está optimizando ha cambiado. Aunque el aprendizaje automático y la automatización pueden ayudar, la gran aberración en los datos de la pandemia significa que tomará tiempo para que tales soluciones se adapten y se vuelvan relevantes.

Esto revela la necesidad de un enfoque diferente y aumentado de la analítica que se adapte al momento. Requiere una mayor combinación de “arte y ciencia”, de “hombre y máquina” y de reglas y modelos comerciales para navegar por las áreas grises.

Híbridos de análisis empresarial

Navegar por la incertidumbre y responder al cambio requiere una capa de traducción excepcional: un equipo de personas cuyos conjuntos de habilidades combinan una comprensión superior del negocio con la perspicacia técnica para transformar los datos en información. El mundo siempre está hambriento de estas habilidades, y en el futuro marcará la diferencia entre las marcas que son ágiles y prosperan y las que languidecen.

La pandemia de COVID-19 se ha caracterizado por una rápida imprevisibilidad y tendencias nunca antes vistas. Para que las empresas se adapten y realicen cambios estratégicos clave en poco tiempo, necesitan equipos con habilidades híbridas, capaces tanto de encontrar oportunidades en los datos como de ejecutar de forma rápida y precisa cuando la empresa sabe lo que quiere hacer.

En una crisis, los datos y el análisis pueden abrumar a los líderes y evitar que actúen rápidamente debido al volumen, el ritmo y el cambio continuo de datos. Para romper las tendencias emergentes y contextualizarlas adecuadamente, las funciones organizacionales deben unirse de nuevas formas. Si bien pocas empresas anticiparon la necesidad de transformarse para operar como fuerzas de trabajo completamente remotas, muchas están viendo que la intensa colaboración y conectividad de su gente ha formado sólidas redes virtuales que están en el corazón de su supervivencia.

Una cultura de análisis y colaboración empresarial

Cuando los equipos se unen para interrogar datos nuevos y cambiantes desde múltiples perspectivas, comienzan a sentirse cómodos al establecer más “conocimientos” en un mundo desconocido. El resultado es que los líderes pueden tomar las mejores decisiones posibles en el período de tiempo más rápido. Si se hace bien, esto ayudará a las empresas a prosperar en la disrupción y a obtener una ventaja competitiva, pero requiere un alto nivel de conocimientos analíticos en toda la empresa y lo que es más importante, una cultura de colaboración.

La facilitación de estos intercambios continuos puede ocurrir en una variedad de foros, que van desde el formal (como foros de optimización de clientes e intercambios de riesgo) hasta el informal (como paneles de control en tiempo real y vistas de cálculos sobre la marcha). Es importante que esta colaboración sea continua, interactiva e inclusiva, con la presencia de equipos de negocios y analíticos para que los datos se interpreten correctamente y todas las partes interesadas comprendan las acciones que se requieren.

Para detectar y responder a eventos disruptivos con agilidad, las empresas deben aumentar su capacidad analítica y desarrollar una memoria muscular fuerte cuando se ponen a prueba. Navegar por la pandemia a menudo se siente como correr un maratón a la velocidad de un sprint en la oscuridad y un enfoque ágil de datos y análisis será el faro que las empresas no pueden prescindir.

SOBRE EL AUTOR

Lori C. Bieda es una líder de pensamiento en análisis, tecnología y marketing con más de 20 años de experiencia impulsando un crecimiento empresarial rentable a través del uso estratégico de datos y análisis. Es directora de datos y análisis, banca personal y comercial de América del Norte, en BMO Financial Group.

Síguenos en Google News