Las empresas generan grandes cantidades de información a través de las ventas, el marketing, las finanzas, las interacciones con los clientes y las operaciones diarias. Sin embargo, recopilar datos es solo el primer paso. Las organizaciones también necesitan formas eficaces de comprender esa información y utilizarla para tomar mejores decisiones.

La analítica empresarial suele dividirse en cuatro tipos principales: descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva. Cada enfoque responde a una pregunta diferente y puede ayudar a las organizaciones a pasar de comprender el rendimiento pasado a evaluar posibilidades futuras y posibles acciones.

¿Cuáles son los cuatro tipos de analítica?

Los cuatro tipos de analítica ofrecen perspectivas distintas sobre la información empresarial:

  • Analítica descriptiva: ¿qué ha pasado?
  • Analítica diagnóstica: ¿por qué ha pasado?
  • Analítica predictiva: ¿qué podría pasar a continuación?
  • Analítica prescriptiva: ¿qué acciones podrían tomarse?

Estos enfoques pueden utilizarse de forma independiente, pero suelen resultar más útiles cuando se combinan. En conjunto, ofrecen un marco para comprender el rendimiento empresarial y respaldar la toma de decisiones basada en datos.

Analítica descriptiva: entender qué ha pasado

La analítica descriptiva examina datos históricos y actuales para explicar lo que ya ha sucedido.

Las empresas suelen utilizar paneles, informes, resúmenes e indicadores clave de rendimiento para supervisar métricas como los ingresos, el volumen de ventas, el tráfico web, la captación de clientes o los costes operativos.

Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico podría comparar las ventas mensuales de distintas categorías de producto. Un equipo de marketing podría examinar el rendimiento de sus campañas e identificar qué canales generaron más tráfico o conversiones.

La analítica descriptiva sienta las bases para análisis posteriores, ya que las organizaciones necesitan una comprensión clara del rendimiento actual e histórico antes de investigar las causas o las posibilidades futuras.

Analítica diagnóstica: entender por qué ha pasado

Mientras que la analítica descriptiva se centra en lo que ha pasado, la analítica diagnóstica investiga por qué ha pasado.

Las organizaciones pueden comparar distintas variables, segmentos, periodos o actividades de negocio para identificar relaciones y posibles factores influyentes.

Por ejemplo, si las ventas disminuyen durante un periodo determinado, el análisis diagnóstico podría examinar cambios en los precios, la demanda de los clientes, la actividad de marketing, la disponibilidad de productos o el rendimiento geográfico.

El objetivo es ir más allá de informar sobre un resultado e investigar los factores asociados a él. Esto ayuda a los responsables de la toma de decisiones a entender dónde puede ser necesario prestar más atención o profundizar en la investigación.

Analítica predictiva: estimar lo que viene

La analítica predictiva utiliza datos históricos y actuales para estimar posibles resultados futuros.

Las organizaciones pueden emplear modelos estadísticos, técnicas de previsión y aprendizaje automático para identificar patrones que aporten información sobre la demanda futura, el comportamiento de los clientes, el rendimiento financiero o los posibles riesgos.

Por ejemplo, un minorista podría analizar patrones de compra anteriores y tendencias estacionales para estimar la demanda futura de productos. Una empresa también podría utilizar los datos de sus clientes para identificar patrones asociados a un posible abandono.

La analítica predictiva no garantiza un resultado concreto. En cambio, ofrece estimaciones que pueden ayudar a las empresas a prepararse para distintos escenarios posibles.

Analítica prescriptiva: evaluar posibles acciones

La analítica prescriptiva va un paso más allá al examinar las posibles acciones y sus consecuencias potenciales.

En lugar de limitarse a preguntar qué podría pasar, las organizaciones pueden utilizar enfoques prescriptivos para evaluar distintas respuestas ante una situación de negocio.

Por ejemplo, una empresa que se enfrenta a un aumento de la demanda podría evaluar diferentes estrategias de inventario, plantilla o precios. Los modelos analíticos pueden ayudar a comparar posibles escenarios y aportar información adicional a los responsables de la toma de decisiones.

Por tanto, la analítica prescriptiva puede respaldar una planificación más estructurada, sobre todo cuando las organizaciones necesitan evaluar varias acciones posibles.

Cómo utilizar los cuatro tipos de forma conjunta

Los cuatro tipos de analítica pueden conformar un proceso de toma de decisiones conectado:

¿Qué ha pasado? → ¿Por qué ha pasado? → ¿Qué podría pasar a continuación? → ¿Qué podríamos hacer?

Pensemos en una empresa cuya retención de clientes está disminuyendo. La analítica descriptiva puede identificar el descenso y determinar dónde se está produciendo. La analítica diagnóstica puede investigar los posibles factores asociados a ese cambio.

A continuación, la analítica predictiva puede estimar qué clientes corren un mayor riesgo de marcharse, mientras que la analítica prescriptiva puede ayudar a evaluar posibles estrategias de retención.

Esta progresión permite a las empresas pasar de la elaboración de informes al análisis, la previsión y la acción.

Hoja de ruta de implantación y buenas prácticas

Las organizaciones pueden empezar a desarrollar una estrategia de analítica vinculando cada enfoque analítico a una pregunta de negocio concreta.

En primer lugar, conviene establecer fuentes de datos fiables y definiciones coherentes para las métricas importantes. A continuación, hay que determinar qué tipo de análisis es el adecuado para la decisión que se está considerando.

Las empresas también deben esforzarse por comunicar con claridad los resultados analíticos. Los modelos complejos pierden utilidad cuando los responsables de la toma de decisiones no entienden cómo se relacionan los resultados con un problema de negocio práctico.

Por último, las organizaciones deben medir los resultados una vez aplicadas las decisiones. Comparar los resultados reales con las expectativas ayuda a los equipos a mejorar sus análisis futuros y a perfeccionar sus procesos de toma de decisiones.

Retos habituales

Uno de los retos más habituales es la calidad de los datos. Una información incompleta, incoherente o inexacta puede afectar a los resultados analíticos en todas las fases.

Otro reto es seleccionar el método analítico adecuado. No todas las preguntas de negocio requieren modelos predictivos o aprendizaje automático avanzado. En muchas situaciones, un análisis descriptivo o diagnóstico bien diseñado puede proporcionar la información necesaria.

Las organizaciones también deben distinguir entre correlación y causalidad. Que exista una relación entre dos variables no significa necesariamente que una haya causado directamente la otra.

Por último, la analítica debe respaldar el criterio empresarial, no sustituirlo. El contexto, la experiencia, las limitaciones operativas y la incertidumbre siguen siendo importantes a la hora de interpretar los resultados analíticos.

El futuro de la analítica empresarial

Los avances en inteligencia artificial, aprendizaje automático, computación en la nube y visualización de datos están haciendo que la analítica sea cada vez más accesible para organizaciones de distintos tamaños.

Las herramientas modernas de analítica empresarial pueden automatizar parte de la preparación de datos, la elaboración de informes, la previsión y la identificación de patrones. Esto permite a los equipos dedicar más tiempo a interpretar los resultados y a considerar posibles acciones.

Es probable que los cuatro enfoques analíticos sigan siendo importantes aunque la tecnología cambie. Comprender qué ha pasado, por qué ha pasado, qué puede pasar a continuación y qué acciones podrían considerarse ofrece un marco práctico para convertir los datos empresariales en conocimiento útil.

En definitiva, las organizaciones que saben aplicar la analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva pueden desarrollar un enfoque más estructurado de la toma de decisiones basada en datos y de la planificación empresarial.

Referencias