Cuando decidiste emprender (o si estás a punto de hacerlo), seguro te tomaste un tiempo en decidir que servicio ibas a ofrecer. ¿Cómo te decidiste y qué tuviste que hacer? Tuviste que conocer tus necesidades, lo que te interesa, las opciones que tienes, cuáles te favorecen y cómo podrías llevarlas a cabo. En los negocios, este proceso se conoce como Data Analytics y, en el siguiente artículo, te explicamos qué es y cómo puedes aplicarla en tu startup. 

data analytics

¿Qué es Data Analytics?

El análisis de datos (Data Analytics, en inglés) es una serie de procedimientos que permiten identificar tendencias y métricas que se encuentran en una base de datos. Esto se logra mediante la obtención e interpretación de datos cuantitativos y cualitativos.

¿Por qué y para qué hacer Data Analytics?

El Data Analytics permite que las empresas optimicen su rendimiento. Si se implementa correctamente, las startups pueden reducir costos al identificar formas más eficientes de operar. Es posible encontrar tendencias que de lo contrario habrían sido omitidas dentro de la gran cantidad de información con la que se trabaja. De hecho, casi cualquier tipo de información puede someterse a estas técnicas a fin de optimizar las operaciones de la empresa. 

Las startups suelen capturar una gran cantidad de datos sobre los productos, las operaciones y sus clientes. Analizando esta información, las unidades de negocio podrán tomar decisiones rápidas y hacer que los equipos se enfoquen en lo que es realmente importante. Esta es una práctica común en empresas tecnológicas como Airbnb, Stripe y Amazon; y permite que avancen a un ritmo mucho más rápido, ya que logran optimizar sus procesos y mejorar el rendimiento de sus estrategias. 

La importancia de ser Data Driven en una startup

Un profesional con enfoque data driven es aquel que basa la toma de decisiones y planificación estratégica en la recopilación y análisis de información. Sin embargo, la cultura data driven es mucho más que solo recolectar datos. Es una estrategia que exige que todos los trabajadores de la startup vean el valor real que tiene la información creada a partir de datos. 

La digitalización ha hecho que sea cada vez más fácil capturar información, por ello las organizaciones pueden transformar sus operaciones dando prioridad a la data. Tener una cultura data driven permite que las empresas tengan una visión más clara de su negocio y mejoran su capacidad para aprovechar oportunidades, anticipar tendencias e incluso potenciales problemas.

¿Qué necesitas para aplicar Data Analytics en tu startup?

En la actualidad, cualquier tipo de startup puede aplicar Data Analytics. No obstante, su implementación no es inmediata. Primero, debes adquirir una serie de habilidades para su correcta ejecución.

Domina la estadística

Cada día aplicas la estadística, aunque no apliques Data Analytics, ya que si no te habías dado cuenta, todos los días tomamos decisiones en base a esta. La estadística es una ciencia que toma un conjunto de datos para analizarlos y a partir de eso predecir o hacer inferencias. Entonces, pedir el Uber 15 minutos antes para evitar el tráfico o utilizar Cornershop para las compras del supermercado, porque es más eficiente que ir tú mismo, son decisiones basadas en estadística. 

La importancia de dominar la estadística se ve reflejada también en tu empresa y va más allá de conocer la situación actual. Esta ciencia permite saber en qué estado se encuentra la startup, hacia dónde va y lo que tienes que mejorar. Por ejemplo, podrás saber si tu nivel de ventas tienen una tendencia a la alza o a la baja, lo que te ayudará a prepararte para los meses complicados.

Recolección y procesamiento de data

Otro punto importante, en Data Analytics, es la recolección y procesamiento de la data. Debes aprender técnicas efectivas para hacer las preguntas que te ayuden con el análisis de la información. No toda la información es relevante. Debes decidir qué datos recopilar y cómo organizarlos.

Tomemos como ejemplo el ya famoso caso de Airbnb para explicarte estas habilidades. Cuando sus fundadores, Brian Chesky, Joe Gebbia y Nathan Blecharczyk, se dieron cuenta que a pesar de que la plataforma funcionaba bien y el tráfico a la web había aumentado, el número de reservas seguía siendo bajo, decidieron hablar con sus usuarios. 

Recolección de data:

  • ¿Hablaron con todos sus usuarios?: no, ellos eligieron sólo a los de Nueva York, ya que en esa ciudad se encontraba la mayoría de sus usuarios. 
  • ¿Cómo supieron qué preguntar o pedir a los usuarios?: Identificaron si había un patrón común en todos ellos. 

Procesamiento de data:

  • ¿Cómo supieron qué información era útil?: Si lo que les decían los usuarios se repetía constantemente, sabían que debían tomarlo en cuenta. 

Análisis e interpretación 

Otra habilidad necesaria es saber analizar e interpretar la información que obtienes. El propósito es obtener información que sea fácil de usar y que también sea útil. La interpretación, independientemente de la naturaleza de los datos, ya sean cualitativos o cuantitativos, debe describir y resumir los datos, identificar relaciones o diferencias entre variables, pronosticar resultados, entre otros.

Sigamos con el ejemplo de Airbnb para explicar esta parte del análisis e interpretación de la data:

Análisis: 

  • El patrón que encontraron en todos los usuarios fue que las fotos que publicaban eran de baja calidad. 

Interpretación: 

  • Se dieron cuenta de que ese podría ser el motivo por el que no lograban obtener reservas. Las personas no veían realmente qué tipo de habitación se estaba ofreciendo. 

Storytelling 

El storytelling es el arte de contar una historia. Esta técnica consiste en conectar a tu público con el mensaje que estás transmitiendo. Aplicado al proceso de Data Analytics, te permite traducir los análisis de datos a términos más simples para influir en las decisiones del negocio.

Para lograr tener esta habilidad deberás saber cómo utilizar los datos, las imágenes y la narrativa. Usando estos tres componentes podrás explicar los resultados de tus análisis de forma entretenida y visual, logrando que la audiencia capte el mensaje que quieres transmitir. 

Volviendo al ejemplo, la parte de storytelling en la historia de Airbnb se centra en cómo lograron transmitir su mensaje, el potencial de crecimiento que tenían y los insights que habían identificado, a los inversionistas para animarlos a invertir en ellos. Esto lo lograron haciendo un buen pitch acompañado de un pitch deck lleno de información concisa, sencilla y visual (puedes encontrar el pitch deck de Airbnb aquí).

Herramientas del Data Analytics

Existen varias herramientas que facilitan el análisis de datos. Cada una funciona de manera diferente y tiene capacidades específicas. Debes conocer bien las necesidades de tu startup para poder elegir las que mejor se adapten a ellas. Algunas que te pueden ser de utilidad son:

Excel

Excel es una herramienta básica, es muy versátil y se utiliza en prácticamente todas las industrias. Esta herramienta es muy útil para el análisis de los datos internos e incluso tiene una opción avanzada de business analytics.

Microsoft Power BI

Power BI es la herramienta analítica de Microsoft. Esta ofrece visualizaciones interactivas de datos, así como una integración sencilla con otras aplicaciones.

Programación en R

Programación R se utiliza principalmente para el modelado de datos y estadísticas. Es fácil de usar y hace posible manipular y presentar los datos de múltiples formas.

Tableau Public

Tableau Public es un software gratuito en línea que conecta diferentes fuentes de datos y crea dashboards, mapas y visualizaciones. Estos se pueden actualizar en tiempo real.

Qlik View

QlikView es una herramienta de business intelligence que permite recolectar datos y modelarlos para facilitar su manejo. Los usuarios pueden ver al instante las conexiones y relaciones entre los datos, al mismo tiempo pueden presentarlos de forma muy visual.

Casos de uso de Data Analytics

Si aún no estás convencido sobre porqué usar Data Analytics y cómo podría aplicarse a tu empresa, los siguientes casos de uso podrían ayudarte a aclarar tus dudas. 

Ofrece productos útiles a tus clientes: El análisis de datos brinda a los desarrolladores de productos información sobre los presupuestos de los clientes y las características del producto que los usuarios quieren. Los datos influyen en el diseño y beneficios de la nueva tarjeta de Nubank o en el tipo de financiamiento que te puede ofrecer Kavak para la compra de tu carro.

Campañas de marketing estratégicas: El marketing y el análisis de datos a menudo van de la mano. Los equipos de marketing usan el análisis de datos de forma regular para poder evaluar el éxito de sus campañas y realizar cambios si es necesario. El Data Analytics está detrás del porqué recibes una alerta de un descuento en Rappi en un producto específico y tus amigos la reciben para otros.

Reducir ineficiencias: Es cada vez más frecuente el uso de información para identificar y abordar las ineficiencias en los procesos. Si no puedes ver y analizar la información a tiempo real, tendrías que esperar meses para conocer los problemas que afectan tu negocio. 

Por ejemplo, si no se le hace el mantenimiento adecuado a los robots de delivery de Kiwibot, estos dejarían de funcionar sin previo aviso, lo que representaría gastos para la empresa y malestar en los usuarios. Pero ¿cómo saber cuándo hacerle el mantenimiento? el análisis de datos te puede decir con exactitud después de cuántos kilómetros debes hacerlo.

¿Cómo aprender más?

Si al terminar de leer este artículo sientes que es momento de aplicar el Data Analytics en tu startup, y comenzar a tomar decisiones basadas en data, te recomendamos revisar esta propuesta de una de las startup edtech más conocidas de la región:

Crehana ofrece un MicroDegree en Data Analytics con una certificación digital. La duración es de 4 meses y el programa ha sido diseñado por Crehana y la Universidad Latinoamericana (ULA). 

Los participantes aprenderán a generar insights basados en datos que facilitarán la toma de decisiones. Este programa está dirigido a profesionales con conocimientos básicos en análisis de datos, instrumentos de obtención de datos y herramientas digitales de trabajo.

Las clases inician este 02 de agosto. Para más información aquí.

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