¿Cómo un análisis de datos más rápido puede reducir los costos?

Las empresas dependen cada día más de sus datos, especialmente cuando se trata de tomar decisiones que generen más ingresos o, alternativamente, reduzcan costos. El análisis de big data puede ayudar a predecir las tendencias emergentes, reducir los costos operativos e invertir donde sea necesario.

En un estudio de 500 tomadores de decisiones de TI globales, el 86% de los encuestados señaló planes para aumentar el uso de datos para mejorar u optimizar los costos operativos más en 2023 a partir de 2022. ¿Cuáles son algunos de esos casos de uso clave para el análisis para reducir los costos?

Dirigir las campañas publicitarias: Big data ha ayudado a las empresas a ofrecer campañas de marketing efectivas en una era digital, pasando del marketing masivo a estrategias específicas y personalizadas.

Las empresas ahora pueden capturar datos de cada punto de contacto con el cliente, lo que les brinda una mejor comprensión tanto del comportamiento como de la intención del cliente. Al evaluar el comportamiento de los clientes, las empresas pueden crear planes de marketing estratégico que se dirijan a un grupo de clientes en particular, por ejemplo, ofreciendo recomendaciones personalizadas basadas en compras anteriores o actividad en las redes sociales.

En el caso del marketing de rendimiento, los costos de publicidad se facturan cuando un usuario en línea objetivo realiza una determinada acción, como hacer clic en un anuncio pagado. Utilizando datos de clientes que han realizado acciones similares, el análisis de big data puede identificar las variables que tienen más probabilidades de influir en el clic de un cliente. De esta manera, el análisis de big data genera menos desperdicio, lo que hace que la publicidad sea más relevante y menos costosa de realizar. De hecho, un estudio de Forrester encontró que el 37% de los especialistas en marketing desperdician el presupuesto innecesariamente debido a la mala calidad de los datos.

Evitar el impacto financiero de las interrupciones de la cadena de suministro: Las cadenas de suministro generan cantidades masivas de datos, incluidos datos de ventas históricas internas, registros de rendimiento de proveedores, datos de consumidores en puntos de venta y datos de costos descargados. A través de la digitalización, las empresas pueden recopilar y analizar estos datos para identificar patrones de problemas, cuellos de botella y otras oportunidades para reducir costos.

Según los datos recopilados por IBM, el 84% de los directores de la cadena de suministro (CSCO) informan que la falta de visibilidad de la cadena de suministro es el mayor desafío al que se enfrentan. La digitalización de la cadena de suministro puede mejorar los sistemas tradicionales con ubicación en tiempo real y datos comerciales de toda la cadena de suministro. Esto crea una única fuente central de información para la visibilidad de extremo a extremo, mejorando la eficiencia y evitando interrupciones.

La agilidad también es vital en la gestión de la cadena de suministro. Con una cadena de suministro digitalizada, las organizaciones pueden obtener información valiosa de los informes de estado en tiempo real, lo que da como resultado una toma de decisiones más rápida, una mayor capacidad para identificar brechas en el área de servicio y oportunidades para impulsar el rendimiento y optimizar las conexiones con clientes y proveedores.

Evitar pérdidas con una mejor detección de fraudes: El fraude puede ser costoso para una empresa en cualquier industria. Big data puede ayudar a las organizaciones a descubrir tendencias que apuntan a actividades sospechosas para reducir el fraude y frustrar los esfuerzos delictivos. El análisis del sistema SIEM y los datos de registro de seguridad también pueden ayudar a prevenir actividades maliciosas.

Mejorar el análisis de registros: Los eventos de registro, los registros de seguimiento de auditoría e incluso los registros simples pueden proporcionar información útil sobre la actividad que se produce en los sistemas. Luego, estos datos se pueden usar para comprender el comportamiento del usuario, mejorar los problemas de rendimiento de la aplicación o la infraestructura, mitigar el riesgo de manera proactiva y garantizar el cumplimiento de las políticas, auditorías y regulaciones de seguridad.

El análisis de registros también puede ayudar con la gestión de recursos. Pronosticar es un desafío, pero cuando comprendes el uso actual de los recursos y los requisitos futuros, puedes evitar el desperdicio o el gasto excesivo. Además, las empresas pueden detectar dónde sus sistemas necesitan capacidad adicional para un mejor rendimiento e identificar activos infrautilizados que pueden reestructurarse y optimizarse para mejorar la productividad, la eficiencia y el rendimiento.

Para los equipos de TI y DevOps, los conocimientos de los datos de registro pueden reaccionar a los problemas más rápido, lo que reduce el tiempo necesario para detectar y resolver los problemas de producción. El análisis de registros también puede brindar información sobre los problemas antes de que ocurran, lo que permite que los equipos sean proactivos al identificar los problemas y sus causas raíz antes de que provoquen tiempo de inactividad u otros problemas de rendimiento.

Apostar mejor en la mesa de servicio al cliente: Un mal servicio al cliente puede resultar en una pérdida de ventas, pero también evita que las empresas ganen valiosos clientes de por vida. En la mayoría de los casos, cuesta más ganar nuevos clientes que mantener contentos a los clientes existentes, ya que atraer nuevos clientes puede requerir campañas promocionales costosas.

Con big data, las empresas también pueden identificar las actividades que mantienen satisfechos a los clientes actuales. Los datos de encuestas, reseñas y otros mecanismos de comentarios de clientes en línea y fuera de línea pueden ayudar a las empresas a crear estrategias de posventa que mejoren la retención de clientes.

Los datos del sistema CRM pueden crear perfiles de clientes precisos que ayuden a los centros de contacto a ponerse al día rápidamente sobre los problemas de los clientes y brindar un servicio más rápido para resolver problemas. El análisis de datos puede ayudar a las empresas a identificar áreas débiles en sus estrategias de servicio al cliente para mejorar la forma en que interactúan con los clientes.

Impulsar la productividad y la eficiencia con datos en tiempo real: La disponibilidad de datos en tiempo real puede desempeñar un papel vital en la mejora de la productividad y la eficiencia operativa dentro de una empresa. Las soluciones de software de análisis se pueden utilizar para producir informes que eliminen el ruido que genera la recopilación de big data. Los gerentes, empleados y representantes de servicio al cliente pueden usar estos informes fáciles de digerir para identificar la información exacta que necesitan.

Los datos también pueden aumentar la productividad dentro de los equipos, mejorar los métodos de contratación para ayudar a los gerentes a reclutar y mantener el mejor talento, y brindar información sobre métodos efectivos de administración y capacitación que mejoran la satisfacción y el desempeño de los empleados.

A medida que haya más datos disponibles, la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático pueden brindar mejores conocimientos que mejoran la eficiencia operativa, conducen a una mayor eficiencia y ayudan a las empresas a brindar mejores servicios a sus clientes, todo lo cual contribuye a reducir los gastos.

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