El análisis de la información como ventaja competitiva
Tradicionalmente, el capital, la localización física o la tecnología actuaban como variables diferenciadoras entre las empresas, de tal forma que una organización alcanzaba el éxito porque había logrado desarrollar un producto único o claramente identificable respecto a su competencia.
En la actualidad, diferenciarse en base a los mismos parámetros es prácticamente imposible, con independencia del sector de que se trate. Mayores esfuerzos económicos y humanos se traducen en pequeñas variaciones en los productos y las tecnologías, que rápidamente son copiadas e incluso mejoradas, por los competidores. Y lo que es más importante, muchas veces estas mejoras sólo son percibidas por la demanda a costa de grandes inversiones en comunicación, cualesquiera que sea el canal utilizado.
Ante esta situación,podemos refugiarnos en justificaciones autocomplacientes del tipo "nuestra empresa se mueve en un mercado muy competitivo" - ¿cuántas organizaciones se mueven en el entorno contrario? -, o pararnos a reflexionar sobre qué papel juega nuestra empresa dentro del sector.
¿Disponemos de una ventaja comparativa clara?, seguramente no. ¿Tenemos posibilidad de generarla?, posiblemente tampoco. ¿Podemos hacer algo para mejorar nuestra presencia en el mercado? Indudablemente, sí.
Desplazar el análisis desde las características intrínsecas del out-put generado por la empresa (llámese producto, aplicación, servicio, etc.) para centrarse en conocer cómo son los procesos internos que los originan, está en la base del éxito. Se trata por tanto, de conseguir ventajas competitivas a nivel de producto, servicio y personas, y que éstas formen parte de la estrategia general de la empresa.
Como señalaban recientemente Davenport y Jeanne G. Harris en su libro Competing on Analytics: The New Science of Winning :
"la alta dirección de las compañías se ha dado cuenta de que actualmente la única manera de competir con efectividad es teniendo en cuenta los mejores procesos. No obstante, para tener los mejores procesos es necesario disponer de los mejores datos y de las capacidades de análisis más avanzadas e integradas en dichos procesos".
La información que acumula la empresa y la que es capaz de generar es el eje de las estrategias de las organizaciones líderes en su respectivo sector. Utilizar los datos que ha ido acumulando la empresa a lo largo de los años, integrarlos y depurarlos para generar conocimiento útil y rentable, puede constituir una estrategia competitiva difícilmente imitable por el resto.
Pero existen otras razones enraizadas en el nuevo perfil de la demanda, que nos llevan a considerar la información y el conocimiento como un elemento clave dentro de la mejora de procesos.
Como consumidores, asistimos desde hace ya unos años, a un cambio respecto a cómo las empresas llegan a nosotros. Hemos pasado de relacionarnos de manera genérica e impersonal con las marcas a recibir comunicaciones periódicas de productos y servicios específicos dirigidos a nuestro nombre y que además, seguramente nos interesan, entre otras cosas, porque en algún momento, alguien se ha parado a preguntarnos. Evidentemente, Internet y el desarrollo de lenguajes que permiten la interacción con el usuario han supuesto un revulsivo en este sentido. Las campañas de marketing one to one se han hecho imprescindibles en la estrategia de comunicación de las grandes compañías, las cuales se han ido proveyendo de herramientas que permiten el tratamiento personalizado de grandes volúmenes de datos.
Esta especialización del discurso tiene su punto de contacto por la parte de la demanda, en su actual hiper-segmentación. El consumidor es cada vez más exigente en cuanto a los productos y servicios que demanda y en sus relaciones con las empresas, porque está mejor informado y porque dispone de un mayor abanico de opciones para escoger. Exige personalización de la oferta y presencia de la empresa en el momento en que decide efectuar la compra.
Este conjunto de nuevas premisas incrementan considerablemente los costes de captación y comunicación, así por ejemplo, mientras disminuyen los ratios de fidelización del cliente, se hace necesario destinar más recursos en publicidad para conseguir los mismos GRP´s que antes.
El mercado nos está diciendo claramente que preguntemos al cliente y adaptemos nuestra oferta, es decir, que comencemos a utilizar los datos que hemos estado recopilando a lo largo del tiempo como eje principal de la estrategia de negocio. A pesar de estas evidencias, el propio Davenport concluye: "no creo que nadie se haya parado a pensar esto antes: el análisis avanzado puede llegar a ser una parte integral de la estrategia de negocio".
Claves de una estrategia basada en el análisis de la información.
A la vista de lo expuesto, parece claro que merece la pena trabajar en la consecución de datos de alta calidad como base para mejorar los procesos científicos de obtención de conocimiento y, a la postre, convertir el análisis avanzado en un elemento distintivo de la organización.
Pero ¿cómo se pone en marcha una estrategia basada en el análisis avanzado?
- El primer paso es pues, disponer de datos y de la tecnología necesaria para tratarlos correctamente. Porque de nada sirve tener un gran volumen de información de nuestros clientes, si estos items existen inconexos en los diferentes departamentos de la compañía.
- Es imprescindible que estos datos sean "limpios", es decir, que hayan estado sujetos a procesos continuos de normalización, deduplicación y codificación.
- Es necesario enriquecer la información con datos sociodemográficos ajenos a la empresa.
- Llegados a este punto podemos generar modelos analíticos y predictivos dirigidos a la captación de clientes, su reactivación, la prevención del abandono, la localización de los prospectos más rentables, etc.
- Y por supuesto, cualquier intento de incidir de manera decisiva en la estrategia de la empresa ha de pasar por la concienciación de los mandos directivos, y su capacidad para transmitir a cada individuo de la organización la necesidad de "mimar" los datos desde el momento de la extracción, para que su análisis y la obtención de conocimiento sean una realidad en cada una de las fases de la cadena de valor de la información.
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