La palabra recesión se ha convertido en un tabú en el mundo de los negocios. Esto particularmente aplica en América del Sur, donde muchas organizaciones están tratando de mantenerse a flote en un período de inestabilidad económica, aunque no necesariamente esto tenga que suceder así.

Cuando se trata de estrategias lideradas por los responsables del área tecnológica, la recesión suele ser un hecho que debe abordarse de forma pragmática, y una ruta obvia hacia ese objetivo es el desarrollo de estrategias basadas en el análisis de datos. Pero hay que cuestionarse, especialmente aquellas organizaciones que no cuentan con suficiente flujo económico: ¿Cuál es la ventaja de invertir en la analítica ahora mismo?

En situaciones difíciles donde la reducción de costos es un imperativo y las empresas carecen de presupuestos óptimos para estas acciones, los datos se vuelven aún más importantes de lo que eran antes de una recesión. Priorizar conduce a resultados reales, y los datos son la clave.

Al analizar la información correctamente es posible, por ejemplo, determinar y definir qué clientes tienen mayor probabilidad de abandono de un negocio o cuáles se encuentran insatisfechos. Es posible anticipar el fracaso de un equipo. Asimismo, también se pueden optimizar diferentes procesos de negocio mediante las capacidades de pronóstico. Por ejemplo, se puede especificar la cantidad de efectivo que un cajero automático o una sucursal requieren tener en un día determinado.

¿Cómo justificar esta inversión? Estos ahorros tangenciales son precisamente la respuesta. Es decir, obtener una disminución del churn (abandono de clientes) y aumentar la retención es posible mediante las soluciones de experiencia del cliente [customer experience]; prevenir el fraude mediante la detección de las transacciones que tienen más probabilidades de ser perpetradas por delincuentes; tener una cultura consciente de los riesgos para optimizar el capital y la liquidez mientras se satisfacen las demandas regulatorias. Estos sólo son algunos ejemplos de áreas donde puede generar ahorros que hacen que la inversión valga la pena. Y podría pensar en muchos más ejemplos que puedan ayudar a construir su caso de negocio.

Las organizaciones de Sudamérica que están bajo mi responsabilidad, desde Colombia hasta Argentina, están siendo más conscientes de que la analítica per se ya no sólo es una opción. Si bien algunos sectores son más avanzados que otros, el hecho es que los tomadores de decisión están comprendiendo la importancia de la analítica de datos, y los CIOs entienden la urgencia de invertir en ello.

En este contexto, también existen desafíos y aquí les comparto algunos:

El estado de los datos. Si no tiene datos limpios, es más difícil tomar buenas decisiones basadas en ellos. Afortunadamente SAS cuenta con soluciones para mejorar la calidad de los datos, la integración y las estadísticas aplicadas, así como servicios de consultoría. Sin embargo, de forma frecuente los datos se encuentran en un estado que los ejecutivos de TI denominan “un montón de espaguetis”.

Desarrollo de habilidades. A pesar de que la analítica es una palabra de moda, todavía hay mucho trabajo por hacer con respecto a las habilidades. Los gobiernos deberían dar mayor énfasis a la educación basada en datos para el futuro de las empresas. El sector privado está cada vez más involucrado en la solución de este tema; ​​SAS es un ejemplo y podré compartirles con más detalle en una próxima publicación. Entre tanto, este es un proceso en el cual los países deberán esforzarse más.

Necesidad de más casos de negocio. Es muy importante para los usuarios comprender la analítica con mayor profundidad. Para que esto sea posible, es clave contar con más casos de negocio donde la aplicación de la analítica sea una realidad en los procesos internos, externos y en las relaciones con sus clientes. Aunque puede resultar abrumador conversar sobre proyectos iniciales, es necesario que la gente comience a compartir sus experiencias de negocio.

Para aquellos que aún no se animan a incursionar en el mundo de analytics, es posible comenzar con proyectos pequeños, como el uso de la analítica predictiva para una mejor próxima oferta al cliente. Se trata de una solución relativamente simple de implementar y permite evidenciar rápidamente los resultados que lo pueden llevar a convertirse en un héroe del negocio.

Todo esto ayuda a generar resultados rápidos que permiten introducir más fácilmente una cultura analítica basada en datos y predicciones. Sin duda, estos aspectos de negocio son la clave del éxito, principalmente en medio de un contexto económico desafiante como el que atravesamos.

(*) Gustavo Gutman: Gerente General de SAS Argentina