{"id":14918,"date":"2020-12-08T11:28:51","date_gmt":"2020-12-08T11:28:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/?p=14918"},"modified":"2024-02-04T22:35:22","modified_gmt":"2024-02-04T22:35:22","slug":"la-importancia-de-los-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/la-importancia-de-los-datos\/","title":{"rendered":"\u00bfPor qu\u00e9 son importante los datos?"},"content":{"rendered":"<div class=\"clearfix\">\n<div class=\"col-sm-8 \">\n<div class=\"recommendation\"><span style=\"color: #ffffff;\">La importancia de los datos<\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"col-sm-8 col-sm-push-3 \">\n<h2>Conceptos clave<\/h2>\n<ul class=\"takeaways\">\n<li>Pese al avance en el an\u00e1lisis de datos, casi todos los gerentes se basan en su instinto para tomar decisiones cr\u00edticas.<\/li>\n<li>La aceptaci\u00f3n de los datos y las decisiones basadas en la evidencia dan una ventaja competitiva a los ejecutivos de ventas.<\/li>\n<li>Los datos adecuados pueden ayudar a obtener conocimientos \u00fatiles para tomar decisiones mucho mejores.<\/li>\n<li>La m\u00e9trica del enfoque simple puede provocar aislamiento y batallas presupuestarias.<\/li>\n<li>Las empresas deber\u00edan determinar primero lo que impulsa e influye en las ventas.<\/li>\n<li>Re\u00fana datos limpios sobre cada factor o indicio clave del rendimiento.<\/li>\n<li>Use los datos para hacer an\u00e1lisis descriptivos y descubrir las tendencias esenciales.<\/li>\n<li>Apliquemos el an\u00e1lisis de diagn\u00f3stico para entender por qu\u00e9 las cosas ocurren de la forma en que lo hacen.<\/li>\n<li>Haga el an\u00e1lisis predictivo para ver qu\u00e9 le dicen los datos sobre lo que va a ocurrir.<\/li>\n<li>Use el an\u00e1lisis preceptivo para determinar lo que debe hacer a continuaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"col-sm-8 col-sm-push-3\">\n<h2>Resumen<\/h2>\n<h3>Una oportunidad poco com\u00fan para liderar<\/h3>\n<p>Los datos masivos y el an\u00e1lisis predictivo se usan en muchos campos, pero ninguna empresa opera un sistema de ventas basado por completo en los datos. La mayor\u00eda de los equipos de ventas conf\u00eda en la experiencia y el instinto, o usan datos hist\u00f3ricos que miden el rendimiento de las ventas, no su efectividad. Esas empresas son como un piloto que, ante el mal tiempo, apaga los instrumentos del avi\u00f3n: en lugar de conocer la velocidad, rumbo y altitud, el piloto vuela a ciegas.<\/p>\n<blockquote><p>\u201cEl conocimiento profundo de su empresa, unido a la destreza para el an\u00e1lisis de datos, es una combinaci\u00f3n exitosa\u201d.<\/p><\/blockquote>\n<p>Usted no necesita volar a ciegas. La tecnolog\u00eda y los m\u00e9todos anal\u00edticos actuales rastrean y analizan la interacci\u00f3n, los h\u00e1bitos de compra y los productos que prefiere el cliente, el rendimiento del empleado, los paquetes \u00f3ptimos de ventas, la efectividad de los socios de ventas, la magnitud del acuerdo y muchos otros factores que afectan a las ventas. Toda operaci\u00f3n de ventas que analiza los datos adecuados puede predecir qu\u00e9 clientes comprar\u00e1n, recomendar qu\u00e9 productos ofrecerle e indicar el apoyo que cada vendedor necesita, entre otra informaci\u00f3n \u00fatil. Ese es el prop\u00f3sito del an\u00e1lisis del rendimiento.<\/p>\n<h3>Solicite los datos que necesite<\/h3>\n<p>Con frecuencia, si surgen problemas en el departamento de ventas, los vendedores culpan a los gerentes de fijar objetivos imprecisos, al equipo de\u00a0<em>marketing<\/em>\u00a0por crear clientes potenciales p\u00e9simos y a producci\u00f3n por fabricar productos obsoletos. Producci\u00f3n cuestiona los conocimientos de los vendedores y aprendizaje y desarrollo (AyD) los culpa por no capacitarse. Los vendedores critican la capacitaci\u00f3n. Los gerentes de ventas censuran a recursos humanos por las contrataciones inadecuadas y RR. HH. culpa a ventas por las especificaciones de contrataci\u00f3n. Y todos piden m\u00e1s dinero.<\/p>\n<blockquote><p>\u201cCada conjunto de datos es \u00fanico y cada problema requiere una soluci\u00f3n creativa a la medida\u201d.<\/p><\/blockquote>\n<p>Como ejecutivo de ventas que desea poner fin a esa reacci\u00f3n en cadena, usted debe solicitar datos y pruebas. Cuando AyD pida que la capacitaci\u00f3n en ventas sea obligatoria, pida las pruebas que demuestren su efectividad: pregunte c\u00f3mo impuls\u00f3 el cambio de comportamiento que llev\u00f3 a m\u00e1s ventas. Si el vicepresidente de ventas insiste en que debe contratar m\u00e1s vendedores, pida pruebas. \u00bfPor qu\u00e9 el equipo actual no logra su cuota? \u00bfPor qu\u00e9 son peque\u00f1os los paquetes de ventas? \u00bfC\u00f3mo mejorar\u00eda los resultados tener m\u00e1s personal? Los datos y su an\u00e1lisis pueden sacarlo de ese atolladero. Las cuotas de ventas optimistas podr\u00edan resultar ser la causa, pero la informaci\u00f3n y el an\u00e1lisis son el mejor medio para fijar objetivos que las activen y dar a los vendedores la informaci\u00f3n para alcanzarlos.<\/p>\n<h3>Compartir los datos<\/h3>\n<p>La mayor\u00eda de los equipos de\u00a0<em>marketing<\/em>, AyD y producci\u00f3n recolectan algunos datos y pueden describir parte de la m\u00e9trica que usan para medir el avance. AyD se jacta de los muchos empleados que se capacitan y hacen excelentes comentarios despu\u00e9s del curso; y producci\u00f3n demuestra las caracter\u00edsticas de los nuevos productos. Por desgracia, RR. HH. no puede hablarle de la efectividad o lo id\u00f3neo de los reci\u00e9n contratados; AyD no tiene idea sobre si los asistentes a los cursos cambiaron un solo comportamiento; y el jefe de producci\u00f3n ignora todo sobre el uso que hacen los clientes de las nuevas funciones y sobre qu\u00e9 accesorios influyeron en su decisi\u00f3n de compra.<\/p>\n<blockquote><p>\u201cA medida que un proyecto anal\u00edtico avanza y los \u00e9xitos se acumulan, muchos que antes eran esc\u00e9pticos se vuelven creyentes; y algunos incluso ser\u00e1n sus embajadores y defensores\u201d.<\/p><\/blockquote>\n<p>La <a href=\"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/prestashop\/prestashop-metrics\/\">m\u00e9trica<\/a> de enfoque simple puede provocar aislamiento y batallas presupuestarias, pero usted puede lograr mejores resultados si todo el personal implicado entiende la forma como sus actividades afectan a todo componente del ciclo de ventas. Por ejemplo: saber cu\u00e1l fue el rendimiento de los vendedores en su primer a\u00f1o ayudar\u00e1 a RR. HH. a contratar personal con las habilidades y el comportamiento de los veteranos m\u00e1s exitosos. Con esos datos, AyD puede dise\u00f1ar programas de capacitaci\u00f3n que satisfagan las necesidades espec\u00edficas de cada vendedor. Compartir los datos un esca\u00f1o m\u00e1s arriba, entre las divisiones que impulsan y apoyan a ventas, resulta en mejores discusiones y mejor trabajo en equipo.<\/p>\n<h3>Formaci\u00f3n del equipo de an\u00e1lisis de datos<\/h3>\n<p>Asegure el liderazgo de un alto ejecutivo cre\u00edble e importante. Con un jefe o un alto ejecutivo como patrocinador, seleccione al departamento de ventas y a cada equipo que lo apoye. Pida voluntarios, pero elija a los que acepten el cambio y a los que pueda confiar datos confidenciales. Busque innovadores con influencia. Reclute al menos un esc\u00e9ptico que desaf\u00ede sus hallazgos. Si necesita experiencia externa, elija con prudencia. Considere el estado de sus datos y sopese la contrataci\u00f3n externa contra el desarrollo interno de la capacidad. A menudo, combinar la pericia externa con la interna funciona mejor, pues es posible que los consultores externos no conozcan su giro comercial.<\/p>\n<blockquote><p>\u201cCuando no hay datos de calidad, es dif\u00edcil obtener informaci\u00f3n \u00fatil sobre lo que impulsa las ventas; y, sin comprender qu\u00e9 las impulsa, es dif\u00edcil solucionar problemas\u201d.<\/p><\/blockquote>\n<p>Si necesita ayuda externa, busque un experto en datos con capacidad comercial y anal\u00edtica y con buenas referencias y recomendaciones. Ya reunido su equipo, establezca una comunicaci\u00f3n clara sobre su pol\u00edtica de datos y sus intenciones \u00e9ticas respecto a su recolecci\u00f3n y uso. Debe evitar que los empleados se sientan manipulados u obligados debido una percepci\u00f3n err\u00f3nea de que la firma podr\u00eda hacer un mal uso de su informaci\u00f3n personal; permita que opten por no participar.<\/p>\n<h3>Indicadores clave del rendimiento (ICR)<\/h3>\n<p>Empiece a transformar su fuerza de ventas en una operaci\u00f3n basada en los datos, identificando las variables que influyen en las ventas. Considere las relaciones entre las variables y repres\u00e9ntelas en un diagrama. Es el inicio de su \u201cmapa ICR\u201d, que lo ayudar\u00e1 a ver las relaciones que hacen que su negocio funcione. Determine las variables principales de sus ICR; por ejemplo: si su equipo de ventas no genera ingresos suficientes, \u00bfse debe a que tiene muy pocos vendedores o a que no hacen suficientes ventas? Pregunte cu\u00e1ntos logran o exceden su cuota. Reducir el problema al n\u00famero de vendedores suele llevar a pocas soluciones que no sean pagar por m\u00e1s personal.<\/p>\n<blockquote><p>\u201cSolucionar el problema preciso con datos err\u00f3neos es mejor que invertir en un problema totalmente err\u00f3neo\u201d.<\/p><\/blockquote>\n<p>Cuantos m\u00e1s ICR encuentre su equipo, mejor. No critique sus ideas. Aseg\u00farese de que puede medir cualquier ICR que decida usar; por ejemplo: la satisfacci\u00f3n, motivaci\u00f3n y compromiso de los vendedores son una posible variable importante, pero casi todas las empresas declaran confidenciales las respuestas del personal a las encuestas de compromiso, por lo que esos datos no est\u00e1n disponibles. Si no puede medir el compromiso individual, elimine ese ICR. Cuando su equipo identifique los indicadores de \u00e9xito de las ventas, asegur\u00e9monos de que puedan expresarlos como ICR; por ejemplo: saber cu\u00e1ntas oportunidades de venta reales resultan de las ofertas a plazos es \u00fatil, pero no es un ICR. Mejor exprese la relaci\u00f3n entre las oportunidades de venta y las ventas exitosas a plazos como la \u201cduraci\u00f3n media del contrato\u201d que logran los vendedores. Al final, el resultado de la lluvia de ideas ser\u00e1 algo as\u00ed como un gr\u00e1fico org\u00e1nico de los ICR.<\/p>\n<blockquote><p>\u201cCrear una estrategia hol\u00edstica y sin\u00e9rgica y un enfoque sistem\u00e1tico de los datos y las ventas es una idea cuya hora ha llegado\u201d.<\/p><\/blockquote>\n<h4>Variable principal<\/h4>\n<p>Su variable principal \u2013el resultado cr\u00edtico al que todos los otros ICR llevan\u2013 debe aparecer en la parte superior de su gr\u00e1fico; por ejemplo: total de reservas de los vendedores. Abajo, incluya las categor\u00edas de ICR; as\u00ed, si el tama\u00f1o medio del trato es importante para el total de reservas de los vendedores, p\u00f3ngalo en el siguiente nivel. Bajo \u00e9l, registre todos los IRC que impulsan el tama\u00f1o medio del trato. Su gr\u00e1fico puede terminar con cientos de ICR: por ahora, conserve los que sean significativos y mensurables.<\/p>\n<h3>Re\u00fana los datos<\/h3>\n<p>Una vez listados sus ICR, defina cada uno, cite los datos que lo apoyan e identifique su m\u00e9trica; por ejemplo: si una variable tiene la magnitud media del trato por vendedor, identifique los factores que intervienen en la medici\u00f3n. En ese caso, quiz\u00e1 ser\u00eda el valor total de las oportunidades dividido entre el total de oportunidades por vendedor; acepte lo que constituya una oportunidad; y determine d\u00f3nde encontrar los datos. La mayor\u00eda de las grandes empresas conservan datos en m\u00faltiples sistemas, como los de informaci\u00f3n de RR. HH. y los de gesti\u00f3n del aprendizaje. A veces, los datos est\u00e1n solamente en algunas ordenadors o fuera de la compa\u00f1\u00eda: explique su necesidad de la informaci\u00f3n, y de su transparencia y revelaci\u00f3n completas, y obtenga el apoyo de quienes los posean.<\/p>\n<blockquote><p>\u201cEl an\u00e1lisis de datos es m\u00e1s valioso cuando no se considera simplemente como una herramienta para resolver problemas, sino como una forma de pensar para aumentar la efectividad en general\u201d.<\/p><\/blockquote>\n<h4>Limpiar datos<\/h4>\n<p>Cuando ya tenga los datos, debe \u201climpiarlos\u201d. Los errores de captura o los conjuntos incompletos arrojan resultados poco fiables. Encontrar y evaluar los datos tambi\u00e9n podr\u00eda eliminar algunos ICR. En algunos casos, no podr\u00e1 encontrar los datos que necesita; en otros, estar\u00e1n incompletos o corrompidos. Limite sus ICR y asegur\u00e9monos de que pueda comparar las variables restantes con los datos disponibles; por ejemplo: digamos que selecciona el precio de venta por unidad como un ICR; para derivar una cifra, necesita datos sobre el precio total de venta y el n\u00famero de unidades. Algunos ICR requerir\u00e1n m\u00e1s de dos campos de datos y podr\u00edan requerir f\u00f3rmulas complejas. Descarte los datos at\u00edpicos, n\u00fameros que parecen extremos contra la media. Si una variable usa una escala reducida, digamos de 1\u00a0a 10, y otra, de 1\u00a0a 100, normalice los datos para que sus resultados no se distorsionen.<\/p>\n<h3>Tipos de an\u00e1lisis<\/h3>\n<p>Ya limpios los datos, puede empezar su an\u00e1lisis. Haga cuatro tipos de an\u00e1lisis:<\/p>\n<ol>\n<li value=\"1\">\n<h4><strong>An\u00e1lisis descriptivo<\/strong><\/h4>\n<p>\u2013 La mayor\u00eda de las compa\u00f1\u00edas hacen este an\u00e1lisis, pero es el menos riguroso de los cuatro: se refiere al pasado. Descubre tendencias y las muestra en gr\u00e1ficos o tableros y los datos alertan a los l\u00edderes sobre problemas u oportunidades futuras. Un buen an\u00e1lisis descriptivo es resultado de preguntar sobre las variables y c\u00f3mo se afectan entre s\u00ed. Puede tener que hacer muchas preguntas para obtener una o algunas respuestas valiosas, pero que ser\u00e1n de gran impacto; por ejemplo: podr\u00eda enterarse de que los ingresos por las ventas son m\u00e1s una funci\u00f3n de las oportunidades generadas o una combinaci\u00f3n de los productos lanzados y la asistencia a cierto curso o de la titularidad de los vendedores, el tama\u00f1o del territorio y los resultados pasados.<\/li>\n<li value=\"2\">\n<h4><strong>An\u00e1lisis de diagn\u00f3stico<\/strong><\/h4>\n<p>\u2013 Este an\u00e1lisis es para saber por qu\u00e9 ocurri\u00f3 algo. Se basa en t\u00e9cnicas estad\u00edsticas m\u00e1s avanzadas para descubrir las relaciones entre los elementos de los datos; por ejemplo: al aislar decenas de variables para compararlas con una sola, puede estimar qu\u00e9 factor caus\u00f3 qu\u00e9 efecto. Asimismo, puede ayudar a determinar por qu\u00e9 algunos vendedores son altamente eficaces y otros languidecen. Puede dise\u00f1ar una mejor capacitaci\u00f3n, aconsejar a los vendedores en las \u00e1reas precisas donde necesitan ayuda y contratar vendedores m\u00e1s adecuados.<\/li>\n<li value=\"3\">\n<h4><strong>An\u00e1lisis predictivo<\/strong><\/h4>\n<p>\u2013 Normalmente, avanzar\u00e1 del an\u00e1lisis descriptivo al diagn\u00f3stico y, luego, al predictivo. Una vez que sepa qu\u00e9 y por qu\u00e9, usar\u00e1 los datos para obtener informaci\u00f3n m\u00e1s valiosa. Con los algoritmos, puede hacer pron\u00f3sticos m\u00e1s precisos al correr los datos a trav\u00e9s de miles, incluso millones de relaciones y correlaciones posibles. En ventas, puede incluir pron\u00f3sticos sobre qui\u00e9nes comprar\u00e1n qu\u00e9 productos y por qu\u00e9. Use grandes conjuntos de datos para \u201cadiestrar\u201d sus modelos predictivos.<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">Digamos que tiene un a\u00f1o de datos sobre los ICR de un vendedor en particular: para probar lo bien que el rendimiento del vendedor para lograr esos ICR predice las ventas reales, tome los primeros seis meses de ICR de la mitad de sus vendedores (grupo 1) y a\u00f1ada un a\u00f1o de sus \u201cdatos de cumplimiento\u201d y determine lo fuerte de la relaci\u00f3n entre los ICR y las ventas. Ese es ya su modelo predictivo; pero es necesario que sea bueno para tomar decisiones, as\u00ed que pru\u00e9belo primero: tome los datos de los ICR del resto de los vendedores (grupo 2) y c\u00f3rralos contra el mismo modelo. Por separado, corra el segundo conjunto de datos de los ICR de los vendedores contra su cumplimiento de todo el a\u00f1o. Cuanto menor sea la diferencia de los resultados entre los dos grupos tanto m\u00e1s v\u00e1lido es su modelo predictivo.<\/p>\n<ol>\n<li value=\"4\">\n<h4><strong>An\u00e1lisis prescriptivo<\/strong><\/h4>\n<p>\u2013 El saber lo que ocurri\u00f3, por qu\u00e9 ocurri\u00f3 y qu\u00e9 podr\u00eda ocurrir despu\u00e9s lleva a la pregunta l\u00f3gica: \u00bfqu\u00e9 se debe hacer? El an\u00e1lisis prescriptivo se basa en algoritmos complejos para, a partir de los datos prescriptivos y predictivos, sugerir decisiones \u00f3ptimas y sus consecuencias. Los resultados que obtenga de este an\u00e1lisis pueden dar a cada vendedor \u201cplanes de acci\u00f3n personalizados\u201d que detallen con precisi\u00f3n lo que deben hacer para lograr m\u00e1s ventas; por ejemplo: usted puede determinar qu\u00e9 productos deben agrupar para qu\u00e9 clientes, a qu\u00e9 cursos de capacitaci\u00f3n deben asistir y cu\u00e1ndo y a qu\u00e9 prospectos deben dar prioridad con base en modelos que predicen las probabilidades de un cierre.<\/li>\n<\/ol>\n<h3>De las adivinanzas al conocimiento real<\/h3>\n<p>El an\u00e1lisis de datos ayuda a las empresas a pasar de las adivinanzas al conocimiento basado en las pruebas que mejora los resultados. Al combinar la anal\u00edtica con el conocimiento de su negocio, puede obtener ideas que ayudar\u00e1n a sus vendedores a abandonar sus h\u00e1bitos improductivos. Aun los esc\u00e9pticos cambian de idea cuando la documentaci\u00f3n muestra que capacitarse o enfocarse en una combinaci\u00f3n particular de productos genera ventas. Apliquemos la anal\u00edtica a proyectos discretos espec\u00edficos. Atraiga conversos acumulando \u00e9xitos peque\u00f1os y comparti\u00e9ndolos en la empresa. Expanda gradualmente el alcance de sus iniciativas de datos para crear una cultura basada en los datos en toda la empresa.<\/p>\n<\/div>\n<h2>Sobre la autora<\/h2>\n<p class=\" stretchedText\">El Consejo Nacional de la Diversidad mencion\u00f3 a\u00a0<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/jdearborn\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><strong>Jenny Dearborn<\/strong><\/a>, vicepresidente s\u00e9nior y directora de aprendiz de <a href=\"https:\/\/www.conectasoftware.com\/apps\/sap\/\">SAP<\/a> Business One, como una de las \u201c50\u00a0mujeres m\u00e1s poderosas en tecnolog\u00eda\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La importancia de los datos Conceptos clave Pese al avance en el an\u00e1lisis de datos, casi todos los gerentes se basan en su instinto para tomar decisiones cr\u00edticas. La aceptaci\u00f3n de los datos y las decisiones basadas en la evidencia dan una ventaja competitiva a los ejecutivos de ventas. 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