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Analítica comercial

¿Qué es Business Analytics?

Business Analytics, o analítica comercial, es el proceso de análisis de datos mediante métodos estadísticos y cuantitativos para tomar decisiones que contribuyan a mejorar los resultados de negocios.

Los principales métodos cuantitativos utilizados para resolver un problema comercial son los siguientes:


Descriptive Analytics
Analítica descriptiva: análisis de datos históricos para identificar patrones y tendencias
Predictive Analytics
Analítica predictiva: análisis de datos históricos y actuales para predecir resultados futuros
Prescriptive Analytics
Analítica prescriptiva: utiliza resultados predictivos y descriptivos para determinar qué acciones se deben tomar

¿Por qué es importante la analítica comercial?

Business Analytics les proporciona a las organizaciones la información que necesitan para mejorar los procesos y realizar cambios positivos. Las empresas que no utilizan la analítica comercial se arriesgan a volverse ineficaces y obsoletas, y a quedarse rezagadas con respecto a la competencia que utiliza la analítica comercial a su favor.

Business Analytics ofrece lo siguiente:

  • Más visibilidad del rendimiento empresarial
  • La capacidad de identificar tendencias y predecir resultados
  • La capacidad de tomar decisiones más rápidas y exactas
  • Formas de anticipar lo inesperado y de responder a ello
  • Insights que fomentan un cambio positivo e innovación

Afortunadamente, las empresas en la actualidad pueden implementar tecnología que permita que el proceso de analítica comercial completo sea eficiente y sencillo, sin importar el nivel de conocimiento de los empleados con el análisis de datos.

Los fundamentos de Business Analytics

El objetivo de la analítica comercial es comprender lo que funciona, lo que no funciona y sus motivos, y, luego, utilizar esa información para definir la estrategia comercial y cambiar el comportamiento a fin de obtener resultados más favorables.

La analítica comercial requiere lo siguiente:

  • Comprender el problema comercial que se debe resolver
  • Saber dónde se encuentran los datos y obtener acceso a ellos
  • Preparar y explorar los datos
  • Analizar los datos con el método cuantitativo adecuado
  • Llegar a una conclusión sobre cómo resolver el problema que genere resultados comerciales favorables

¿Qué diferencia a la analítica comercial de la analítica de datos, BI y data science?

El proceso de la analítica de datos y de la analítica comercial es prácticamente el mismo, ya que ambos utilizan métodos estadísticos y cuantitativos para sacar conclusiones. Sin embargo, si bien la analítica de datos se puede utilizar en una gran variedad de situaciones, la analítica comercial se encarga exclusivamente de mejorar los procesos y resultados comerciales.

Business Intelligence está más relacionada con la entrega de las conclusiones, después del análisis, a los encargados de la toma de decisiones. Es un subconjunto de la analítica comercial que se centra en generación de informes, visualizaciones y paneles de control que ayudan a los líderes empresariales a utilizar fácilmente los datos y los insights.

Tanto data science como business analytics implican la recopilación de datos, el modelado y la obtención de insights relevantes a partir de los datos, pero suele suponer la formulación de preguntas más amplias y generales que no están específicamente relacionadas con la actividad comercial.

Por ejemplo, si una persona abre una cafetería, data science puede ayudarla a responder a preguntas como las siguientes: “¿cuál es la demografía típica del consumidor de café promedio?” y “¿en qué mes del año vendo más café?”.

La analítica comercial respondería a preguntas como las siguientes: “¿estoy generando ganancias?” y “¿qué opción del menú no se está vendiendo y debería quitarla para ahorrar dinero?”.

¿Cuáles son ejemplos de Business Analytics?

Una gran variedad de sectores puede aprovechar la analítica comercial. Con tantos datos disponibles, sería un error que una organización no los utilizara para resolver problemas comerciales y maximizar las ganancias.

Por ejemplo, Southwest Airlines utilizó la analítica comercial para ayudar a administrar los costos de la tripulación, un verdadero desafío para cualquier aerolínea. Con Alteryx, el equipo pudo proporcionarle al sector de programación los pronósticos de las reservas de la tripulación junto con los pronósticos de los vuelos abiertos. De esta manera, los programadores de asistentes de vuelo y pilotos pudieron anticipar el cálculo entre los vuelos de reserva y los vuelos abiertos antes de tomar decisiones con respecto a las asignaciones para el día siguiente.

El uso de la analítica comercial para pronosticar la demanda revolucionó la forma en que Southwest Airlines administraba los costos de la tripulación. Obtén más información sobre este caso práctico específico en este seminario web informativo.

Otros ejemplos de analítica comercial en acción incluyen lo siguiente:

  • Big Lots optimiza las rutas de envío de paquetes para ahorrar tiempo y dinero
  • SEGA Games Co., Ltd. crea promociones de marketing personalizadas según los hábitos de juego y el historial de ventas
  • La University de Dayton aprovecha los datos para comprender mejor el comportamiento de los estudiantes y desarrollar programas que aborden la retención y el éxito de ellos
  • Signet Jewelers creó recientemente una estrategia de reapertura después del cierre debido a la pandemia del COVID-19 y, después de volver a abrir, registró un crecimiento de un 15 % en el tercer trimestre del 2020

Desafíos de Business Analytics

Lograr que los líderes de la organización se sumen a una estrategia de analítica comercial puede ser un desafío, por lo que es importante comunicarla y presentarla como un complemento necesario de otras estrategias ya implementadas. 

Es posible que también haya que convencer al departamento de TI si no está dispuesto a cambiar la infraestructura tecnológica actual y abandonar las herramientas existentes.

También es necesario que los usuarios finales se interesen y se comprometan a dedicar el tiempo necesario para desarrollar y perfeccionar los modelos analíticos, lo que se traducirá en mejores resultados.

¿Qué habilidades se necesitan para tener éxito como analista comercial?

Los analistas comerciales deben ser personas curiosas y detallistas que quieran ayudar a las empresas a tomar decisiones más inteligentes con los datos. Deben disfrutar de analizar críticamente los problemas comerciales y cómo resolverlos.

Un buen analista también debe ser un gran comunicador y tener la capacidad de expresarles adecuadamente sus ideas y conclusiones a los encargados de la toma de decisiones y a los líderes empresariales.

¿Hasta dónde ha llegado la analítica comercial?

En el pasado, la realización de análisis empresariales significativos y detallados requería conocimientos de computación y programación.

Ahora, gracias a las plataformas analíticas accesibles y de autoservicio, los empleados con diferentes conocimientos pueden realizar análisis comerciales. Muchas herramientas hacen que sea lo suficientemente fácil que trabajadores sin experiencia técnica analicen datos, descubran tendencias y ayuden a informar decisiones de negocios.

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