La precisión de los datos no es la respuesta a su problema de análisis

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La analítica es más que solo proporcionar números precisos. Se trata de proporcionar contexto y presentar datos de una manera que cuente una historia que dé como resultado resultados comerciales procesables.

Este enfoque en la "precisión" es un error. Centrarse en la precisión como objetivo distrae del objetivo real de extraer valor de esos informes.

A continuación, se ofrecen tres consejos para pasar de la precisión de los datos a la información empresarial.

1. Alinear la terminología y las definiciones

Si los consumidores de sus paneles no comprenden la terminología, entonces el panel no tiene valor. Además, trate de evitar acrónimos oscuros y confusos a menos que esté creando un diccionario de datos para acompañar el tablero. Cuanto más tiempo pasan las personas explicando o aprendiendo terminología confusa, menos tiempo dedican a comprender y analizar los datos.

2. Los informes de ventas y los informes de marketing deben contener los mismos objetivos y datos reales

Una forma segura de tomar decisiones comerciales incorrectas es basarlas en objetivos conflictivos. La forma más sencilla de evitar esto es asegurarse de que todos los informes de ventas y todos los informes de marketing utilicen los mismos datos subyacentes. 

3. Divida sus equipos de análisis en 3 áreas de enfoque

Muchas organizaciones piensan que todos en "análisis" tienen el mismo conjunto de habilidades y responsabilidades. Esto es un gran error. Por lo general, la función de "análisis" tiene tres áreas clave: informes, análisis y ciencia de datos.

  • Informes: Responsable de crear informes y cuadros de mando básicos y garantizar que los datos sean correctos. Esta persona debe centrarse en elementos como el consejo dos.
  • Análisis: responsable de responder preguntas comerciales clave, aprovechar informes, paneles y modelos personalizados. También responsable de garantizar que los usuarios comerciales comprendan los informes y los paneles de control (consejo uno)
  • Ciencia de datos: Responsable del modelado de datos predictivos, ingeniería de datos y pronóstico.

Con tres áreas de enfoque, puede responsabilizar a los miembros individuales del equipo de análisis de las responsabilidades que se alinean con sus conjuntos de habilidades individuales. No espere que la persona que informa comparta información y no espere que la persona de análisis cree modelos predictivos. Ponga a cada persona en una posición para tener éxito en función de su área de especialización.

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