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Todos los usuarios comerciales merecen análisis para obtener información de los datos

Hace poco más de una década, se habló mucho sobre el concepto del tablero. Lo mejor fue poder dividir y trocear datos en rutas de navegación predefinidas. Las empresas estaban comenzando a crear tableros para cualquier cosa, lo que provocó un gran aumento en la demanda de BI y tableros.

Las organizaciones estaban desarrollando un tablero con vistas a través de funciones, geografía e incluso conjuntos de audiencia específicos. A veces, incluso crearon dos versiones diferentes del mismo escritorio, ya que a los equipos comerciales dentro de un país o función no les gustaba ver sus números de la misma manera que sus contrapartes globales o multifuncionales.

Unos años más tarde, varias organizaciones dieron un paso al frente para darse cuenta de la dura verdad: los usuarios comerciales en las organizaciones rara vez utilizan estas oportunidades cuidadosamente construidas. Prefieren crear un análisis personalizado de las herramientas de traducción para que se adapte a sus necesidades específicas.

Cuando profundizamos en esto, nos damos cuenta de que los usuarios comerciales no ven el valor de estos tableros por las siguientes razones: se entregan demasiado tarde, no contienen los cortes de datos relevantes requeridos por los equipos comerciales, tienen un rendimiento lento o simplemente demasiado. complejo.

Lo que pasa con los tableros es que están hechos a la medida para algo específico y rara vez pueden manejar situaciones fuera de su alcance sin jugar con configuraciones complejas. Además, demuestran ser útiles solo cuando los usuarios saben qué preguntar y dónde buscar respuestas en su tablero. Esto requiere dedicar mucho tiempo a capacitar a los usuarios sobre cómo navegar por cada tablero.

En el mundo actual, a un usuario comercial solo le queda una de las siguientes opciones para comprender su negocio:

• Remangarse y analizar individualmente. Por lo general, esto implicaría trabajar con equipos de TI para recopilar los datos necesarios para el análisis a fin de armar algo en una hoja de cálculo.

• Presentar una solicitud a los analistas internos o de negocios para un análisis ad-hoc. Esto suele llevar de días a semanas, según la complejidad de la cuestión empresarial.

Sería apropiado emparejar analistas humanos con todos los usuarios comerciales para ayudarlos a obtener información de los datos. Sin embargo, no es un modelo escalable. Las organizaciones deben esforzarse por proporcionar a los usuarios empresariales la siguiente mejor opción: analistas de IA que puedan:

1. Responder a sus preguntas ad hoc de la forma más natural posible

2. Comprenda qué los mantiene despiertos por la noche y motívelos de manera proactiva a las áreas que deben conocer en su negocio.

3. Anticiparse a lo que está por suceder para que puedan tomar medidas de precaución

4. Ayúdelos a identificar fácilmente las razones de sus indicadores clave de rendimiento

Los analistas de IA deben ir más allá y observar cualquier KPI de manera holística y brindar la siguiente información al usuario empresarial:

Descriptivo

• ¿Ha aumentado o disminuido el KPI durante el período base?

• ¿La tasa de crecimiento o disminución es más rápida o más lenta que la del mercado?

Diagnósticos

• ¿Qué áreas de negocio están contribuyendo al crecimiento o al declive?

• ¿Qué palancas comerciales están impulsando el cambio? ¿Qué impacto tienen en el KPI?

Profético

• ¿Cuál es la tendencia esperada del KPI en los próximos períodos?

• ¿Una disminución en el precio conduciría a un aumento en los ingresos?

preceptivo

• ¿En qué áreas comerciales debe enfocarse el usuario para mejorar sus KPI?

Responder a estas preguntas comunes a las que se enfrentan los usuarios empresariales a diario de forma inteligente y automatizada con análisis de IA eliminará el tiempo perdido en obtener información de los datos, lo que permitirá tomar decisiones más rápidamente basadas en datos.

Editorial TNH

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