Cómo automatizar los informes (y entregar insights valiosos)

Cómo automatizar los informes (y entregar insights valiosos)

Si eres uno de los 247 millones de usuarios avanzados y expertos de Excel que hay en el mundo, probablemente lo hayas utilizado para automatizar partes de un proceso manual de generación de informes que requiere mucho tiempo. Hay numerosas funciones, fórmulas, scripts y otras características a tu disposición.

Otros servicios, como SQL y API, también resultan útiles.

Pero ¿los informes que generas entregan la información y los insights que las personas necesitan para tomar decisiones basadas en datos? ¿O solo son solicitudes puntuales diseñadas para responder una pregunta simple?

Además, ¿puedes automatizarlos de manera eficaz y dinámica y, luego, replicar y distribuir ese proceso a otras personas, quienes, a su vez, pueden replicar rápidamente los resultados y convertirlos en insights automáticos?

Lista de verificación para los informes automatizados

Para que tus informes sean de utilidad en el proceso de toma de decisiones, deben ayudar a que todos comprendan estas preguntas:

1. ¿Qué sucedió?
2. ¿Por qué sucedió?
3. ¿Qué podríamos hacer a continuación?
4. ¿Qué deberíamos hacer a continuación?

Sin embargo, crear informes que respondan a todas estas preguntas es un desafío cuando los procesos son manuales y difíciles de ajustar, y cuando se necesita más análisis para obtener la información requerida.

Por estas razones, la mayoría de los informes solo proporcionan información para el primer paso del proceso de toma de decisiones, y muchos analistas deben crear informes y paneles que brinden solo analítica descriptiva.

Pero el statu quo no siempre es el mejor camino. Tienes una oportunidad valiosa si puedes crear informes que ayuden a las personas a responder preguntas en todas las etapas del proceso de toma de decisiones.

Veamos por qué los informes (y paneles) que creas no entregan esa información y qué puedes hacer para mejorarlos.

Por qué la mayoría de los informes (y paneles) no son suficientes

Los informes y paneles son los dos tipos principales de reportes que utilizan las empresas para realizar un seguimiento de los KPI y otras métricas. La mayoría responde preguntas sobre el rendimiento, como cuánto cambió una métrica específica año tras año o en un trimestre en comparación con otro.

Ese tipo de inteligencia empresarial es excelente para comprender el crecimiento o la caída general del rendimiento de un KPI y es el primer paso del proceso de toma de decisiones, que consiste en comprender los resultados.

Sin embargo, no resulta tan útil para todos los pasos del proceso de toma de decisiones basadas en datos.

Veamos por qué.

El proceso de toma de decisiones basadas en datos

1. Comprender los resultados
2. Interpretar los resultados
3. Utilizar los resultados para determinar los próximos pasos posibles
4. Ejecutar la mejor opción

1. Comprender los resultados

Por lo general, estas son preguntas que se responden con sí, no, un número, una palabra o una frase.

• ¿Cuánto aumentaron o disminuyeron los ingresos?
• ¿Cuál fue el resultado de nuestra última campaña?
• ¿Estamos cumpliendo con nuestros objetivos para el año?

Para conocer esta información, se requiere una descripción general de alto nivel de los datos. Los informes y los paneles son herramientas excelentes para esto.

2. Interpretar los resultados

En este paso, las personas comienzan a preguntar por qué.

• ¿Por qué aumentaron o disminuyeron los ingresos?
• ¿Por qué nuestra última campaña tuvo este rendimiento?
• ¿Por qué cumplimos o no con nuestros objetivos del año?

Para comprender esto, deberás explorar los datos que yacen detrás de los resultados. Puedes encontrar esta información en informes y paneles creados en Excel. Sin embargo, esto requiere tiempo, conocimiento de Excel y más análisis, tanto de tu parte como de las personas que usan Excel.

3. Utilizar los resultados para determinar los próximos pasos posibles

En el paso 3, las personas reflexionan sobre todas las acciones que podrían realizar para impulsar el cambio y se preguntan qué podría pasar en diferentes circunstancias.

• ¿Qué podría suceder para que aumenten los ingresos?
• ¿Qué podría suceder para que aumente el rendimiento de la campaña?
• ¿Qué podríamos hacer para cumplir con nuestros objetivos este año?

Con el fin de comprender las respuestas a estas preguntas, se requiere analítica predictiva que proporcione coeficientes y puntajes de confianza. Esto se puede lograr en Excel con conjuntos de datos pequeños, pero el software de hoja de cálculo no está diseñado para manejar conjuntos de datos grandes o complejos.

Este proceso también requiere la preparación de los datos, lo que es más rápido y eficaz cuando se automatiza, especialmente en un flujo de trabajo. Los flujos de trabajo automatizados permiten que tú y otros lleven un seguimiento de los pasos de un proceso. Puedes usarlos para averiguar fácilmente cómo se modificaron los datos, lo cual es una tarea difícil si tienes que examinar las celdas y las fórmulas en una hoja de cálculo manualmente.

4. Ejecutar la mejor opción

En este paso, los encargados de la toma de decisiones tienen algunas opciones posibles entre las cuales elegir. Lo que quieren determinar es la mejor acción que deben realizar. Para hacerlo, se formulan preguntas del tipo “¿qué debería?”.

• ¿Qué deberíamos hacer para aumentar los ingresos?
• ¿Qué campañas deberíamos mantener o iniciar a continuación?
• ¿Qué deberíamos hacer para cumplir con nuestros objetivos del año?

Para saber cuál es la mejor opción, se requiere analítica prescriptiva. Nuevamente, puedes lograr esto en Excel si utilizas conjuntos de datos pequeños, pero no grandes.

Mejorar el proceso de generación de informes

Ahora que conoces el tipo de información que todos necesitan, hay cuatro cosas que puedes hacer para mejorar el proceso de generación de informes.

Cada informe que elabores debe ser:

1. Fácil de entender
2. Compartible
3. Autoservicio

A continuación, se muestra cómo cada uno de los tres criterios ayuda con el proceso de toma de decisiones para entregar insights útiles.

Fácil de entender

Todos los miembros del equipo deben poder comprender:

• El rendimiento sin preguntarse qué están viendo
• Los factores que contribuyeron a los resultados
• Los factores que podrían tener el impacto más significativo en el rendimiento futuro
• La mejor decisión que se puede tomar en cualquier situación para entregar resultados

Compartible

Todos los miembros del equipo deben poder:

• Compartir informes con cualquier persona que necesite los datos para tomar decisiones
• Mantener el cumplimiento, y proteger los datos confidenciales y personales mientras se visualizan
• Generar informes personalizados para regiones, socios y terceros
• Compartir informes con auditores o cualquier persona que tenga permiso para solicitar datos

Autoservicio

Todos los miembros del equipo deben poder utilizar informes para:

• Generar insights personalizados sin necesidad de tener conocimientos técnicos
• Consultar datos y descubrir qué factores contribuyeron al rendimiento
• Responder preguntas sobre las mejores opciones posibles sin necesidad de generar solicitudes puntuales
• Explicar por qué una acción específica es la mejor solución para un problema

Pasar de Excel a herramientas de generación de informes automatizadas

Si bien Excel ha sido genial para los analistas de datos durante las últimas décadas, no puede seguir el ritmo de las necesidades de la analítica moderna y los datos comerciales que muchas empresas requieren.

Como herramienta de paneles, requiere más capacidad de procesamiento para manejar grandes conjuntos de datos. Tiene problemas evidentes para cumplir con el mantenimiento de los datos. Y no se creó con la intención de compartir informes fácilmente.

Entonces, ¿qué deberías usar en su lugar?

Hay muchas opciones disponibles, pero aquí tienes una lista de verificación que puedes usar para seleccionar la opción que cumpla con todo lo que revisamos.

Lista de verificación para la generación de informes automatizados

• Importa y agrega datos de todas las fuentes que usas actualmente y que podrías usar más adelante, como ERP, almacenes de datos y más
• Lee y maneja todos los tipos de datos que usas actualmente y que podrías usar más adelante, incluida la información en tiempo real
• Se integra con otras herramientas analíticas y fuentes de datos
• Automatiza los procesos analíticos, como preparación, combinación, limpieza, análisis, analítica avanzada, aprendizaje automático, ciencia de datos, previsión y más
• Exporta los datos a servicios de visualización que podrías utilizar, como Tableau, etc.
• Proporciona funcionalidad para entregar informes programados
• Centraliza los activos de datos, incluidos los conjuntos de datos, los flujos de trabajo y los informes
• Permite controles de acceso para garantizar que solo las personas con los permisos correspondientes puedan acceder a datos específicos
• Ofrece un linaje de datos claro para auditorías y más
• Proporciona visualizaciones interactivas, paneles con informes y más, para que las personas con todos los niveles de experiencia y conocimientos técnicos puedan utilizarlos
• Revela insights automáticamente a los encargados de la toma de decisiones
• Ofrece opciones en la nube y locales
• Facilita el aprendizaje con interfaces intuitivas, curvas de aprendizaje breves y recursos
• Empodera y alienta a todos para que la usen como parte del proceso de toma de decisiones

El nuevo proceso de generación de informes en acción

Ahora que revisamos toda la información que debes incluir en un informe, cómo ayuda con el proceso de toma de decisiones y lo que necesitas del software de analítica para respaldar esta labor, veamos un ejemplo breve y simple de este proceso en acción.

En este ejemplo, mostraremos un caso hipotético de rendimiento comercial en el que se informa sobre las ventas de un nuevo electrodoméstico de cocina que acelera la preparación de la cena.

1. Comprender los resultados

Comienzas explorando diferentes informes comerciales de las ventas recientes del producto XYZ. Pueden incluir informes de ventas, informes de marketing, informes de redes sociales pagados y otros.

En lugar de comenzar con el procesamiento de los datos para producir un solo informe, anticipas las preguntas que podrían hacer los stakeholders, como las siguientes:

• ¿Qué factores contribuyeron al aumento o la caída de las ventas de XYZ?
• ¿Qué acciones podría realizar la empresa para mejorar o aumentar las ventas de XYZ?
• ¿Qué medida debería tomar la empresa para garantizar el resultado deseado?

Debido a que puedes utilizar herramientas de automatización de informes a fin de automatizar la preparación y el análisis de los datos, tienes más tiempo para buscar información adicional que enriquezca tu análisis.

Buscas un núcleo centralizado o un repositorio de todos los conjuntos de datos que puedan ayudar a responder todas estas preguntas, como rendimiento anterior, campañas de marketing y ventas, y más. También buscas fuentes de datos externas que te sirvan para mejorar la generación de informes, por ejemplo, sobre clima, factores económicos, encuestas, entre otros.

Una vez que tienes todo lo necesario, puedes automatizar el proceso en una herramienta de automatización analítica que prepara los conjuntos de datos o incluso puedes cargar los datos en un panel automatizado. Luego, cargas los datos en un software que genera insights de forma automática para cualquier persona que lo utilice.

Idealmente, el software utiliza IA, y puede detectar de manera automática anomalías, valores atípicos y tendencias para cualquier persona que lo utilice. Genera informes automáticamente y entrega los resultados a cualquiera que los necesite. Esto es muy útil, en especial, si integras la analítica automatizada con fuentes de datos que se actualizan con regularidad.

También puedes enriquecer esos resultados con datos de terceros, y aprovechar el aprendizaje automático para buscar correlaciones entre suministro, precios, campañas y más.

2. Interpretar los resultados

En este punto, las personas comenzarán a hacer preguntas. Las ventas de XYZ son altas en la región A, pero bajas en la región B.

Debido a que el software que utilizas genera insights automáticamente, algunas personas pueden explorar esto más a fondo e identificar los factores que provocaron el aumento de las ventas en la región A, pero tal vez necesiten más información para determinar qué provocó la caída en la región B.

En lugar de volver atrás y editar los informes, los paneles y la base de datos de Excel, puedes buscar nuevos datos e incorporarlos fácilmente en el flujo de trabajo automatizado, que luego los introduce en el software de generación de informes automatizado que utilizas.

Puedes ajustar el sistema de CRM para recopilar datos, ajustar tablas e insertar datos directamente en tu almacén de datos en la nube. Para simplificar el análisis de datos, también puedes usar muestras de conjuntos de datos en lugar de extraer todos tus datos de un almacén de datos en la nube, lo que permite ahorrar tiempo y dinero.

Por lo general, se necesitan ingenieros de datos para crear un pipeline de todo esto, pero la automatización lo convierte en un proceso de autoservicio.

En consecuencia, podrás encontrar más correlación entre los datos y quizá tu empresa descubra que una campaña publicitaria específica estuvo correlacionada con el aumento de las ventas en la región A, pero no en la región B.

3. Determinar los próximos pasos posibles

Ahora que la empresa sabe que una campaña publicitaria produjo más ventas en la región B, resulta urgente averiguar cuál campaña ejecutar.

Por lo general, las personas comenzarían a proponer ideas, pero ahora puedes usar la analítica predictiva para conocer qué factores de una campaña publicitaria podrían aumentar más las ventas.

En este punto, puedes realizar una encuesta en la región B y utilizar esa información para decidir qué tipo de campaña publicitaria ejecutar. O puedes analizar tus datos para encontrar la campaña publicitaria con mejor rendimiento que se haya ejecutado en esa región.

Sin importar el enfoque que utilices, tomas la decisión con base en datos mediante la recopilación de todos los conjuntos de datos que puedas y la automatización de la preparación de esos datos para el aprendizaje automático.

Te das cuenta de que los anuncios que más contribuyen a un alto rendimiento en la región B son aquellos que:

1. Incluyen descuentos y ofertas
2. Duran menos de 15 segundos
3. Muestran páginas y videos que están explícitamente relacionados con comidas que cualquiera puede hacer en menos de 20 minutos

4. Ejecutar la mejor opción

En este punto, solo queda crear algunas campañas publicitarias, calificarlas de la mejor manera posible para el aprendizaje automático y ejecutar un análisis prescriptivo.

Tu empresa crea tres conceptos de anuncios, y notas que el concepto C tiene la mayor probabilidad pronosticada de aumentar las ventas.

Los equipos desarrollan una campaña publicitaria, la ejecutan y esperan los resultados.

Conclusión

Obviamente, el proceso de generación de informes nunca es tan simple ni limpio como en el ejemplo hipotético anterior. Sin embargo, esperamos que te dé una idea de lo que podría ser el proceso de generación de informes y toma de decisiones.

Si bien Excel es una herramienta maravillosa para crear visualizaciones de datos, paneles e informes simples, puede procesar una cantidad limitada de datos, y no se puede agregar y analizar nueva información con gran rapidez.

Para mejorar la generación de informes y crear un proceso de toma de decisiones basadas en datos, deberás buscar maneras de automatizar tantos pasos de análisis de datos como sea posible. Esto te dará más tiempo para hacer preguntas que conducen a descubrimientos y encontrar los datos que necesitas para tomar decisiones.

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