«Big data» suena a algo para Amazon o los bancos. Pero cualquier empresa genera datos todos los días: ventas, clientes, visitas al sitio, cotizaciones. La pregunta es si los usas para decidir o solo los acumulas.
Esta infografía propone siete pasos para implementar big data sin complicarte.
Infografía: Sage.
Los 7 pasos
- Conoce sus posibilidades. Directivos y empleados deben entender qué es y cómo puede ayudar a los objetivos del negocio.
- Modelos analíticos. Aprende a analizar los datos para encontrar patrones de comportamiento y adelantarte a lo que buscan tus clientes.
- Define nuevos KPIs. ¿Qué necesitas saber para actuar en función de tus objetivos?
- Haz una buena limpieza. Quédate con los datos útiles y descarta los duplicados, incompletos o inexistentes.
- Piensa dónde recopilarás los datos. Además de tu operación diaria, hay fuentes que quizá no consideras: intranet, repositorios, etc. Haz una lista y conéctalas.
- Elige la herramienta. Necesitas un software para recopilar, analizar y reportar. La infografía, elaborada por Sage, menciona su solución Sage Live integrada con Salesforce.
- No rompas el banco. Hay alternativas para cualquier tamaño y presupuesto, incluso con pago mensual.
Versión pyme
No necesitas un equipo de científicos de datos para empezar:
- Un CRM como fuente única de clientes y oportunidades.
- Google Analytics 4 para tu sitio.
- Una hoja de cálculo o un tablero que reúna 5 a 10 indicadores.
- Una revisión mensual en la que cada dato lleve a una decisión.
El error más común no es tener pocos datos. Es tener muchos y no saber qué pregunta responden. Empieza por estos KPIs para tu sitio web y por ordenar tus operaciones de marketing.
Preguntas frecuentes
¿Cómo implementar big data en una empresa?
Entendiendo sus posibilidades, definiendo qué indicadores necesitas, limpiando los datos, identificando todas las fuentes, eligiendo una herramienta adecuada y empezando con un presupuesto acorde a tu tamaño.
¿Una pyme puede usar big data?
Sí, a su escala: con un CRM, analítica web y un tablero de indicadores que se revise periódicamente para tomar decisiones.
¿Por qué es importante limpiar los datos?
Porque los datos duplicados, incompletos o erróneos llevan a conclusiones equivocadas.
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Fernando Arturo Martinez Aguilar escribe en INBOUND sobre inbound marketing, ventas, negocios, emprendimiento y liderazgo.
