La toma de decisiones basada en datos (DDDM, por sus siglas en inglés) se ha vuelto cada vez más popular gracias a los avances en las tecnologías de IA y aprendizaje automático. Al extraer datos de toda la empresa, estas soluciones permiten a los líderes empresariales tomar decisiones informadas en una fracción del tiempo necesario.
Este cambio dio origen a las empresas basadas en datos, negocios que valoran los datos como un activo estratégico y los utilizan para tomar decisiones. Según Google, las organizaciones basadas en datos tienen tres veces más probabilidades de reportar una mejora significativa en la toma de decisiones.
Pero los humanos hemos evolucionado para tomar decisiones basadas en nuestros instintos. Así es como sabemos que no debemos entrar en un callejón oscuro por la noche. O no comer ese pollo con un olor extraño que podría haber estado demasiado tiempo en tu refrigerador. Lo mismo ocurre con la toma de decisiones empresariales; el instinto sigue siendo la opción predeterminada para muchos de nosotros.
Por esta razón, cambiar a decisiones basadas en datos requiere un esfuerzo consciente, especialmente cuando los datos reflejan una realidad diferente de lo que esperamos o deseamos.
En este artículo, te ayudaremos a entender qué es la toma de decisiones basada en datos, por qué es útil y cómo puedes comenzar a beneficiarte de este enfoque.
Esto es lo que cubriremos:
¿Qué es la toma de decisiones basada en datos (DDDM)?
La toma de decisiones basada en datos (o toma de decisiones basada en datos) implica el uso de hechos y métricas relevantes para tomar decisiones.
Este tipo de toma de decisiones puede adoptar muchas formas, desde aprovechar las pruebas de usuario al decidir sobre una nueva característica del producto hasta agregar beneficios adicionales para los empleados basados en los resultados de encuestas de satisfacción. Un hilo común es que se usan datos en lugar de instintos, puntos de vista subjetivos y corazonadas.
La evidencia empírica te da más confianza al enfrentar decisiones difíciles que podrían impactar a todo tu negocio. Te permite convertir datos brutos en conocimientos prácticos que puedes usar para abordar puntos débiles, detectar oportunidades de desarrollo potenciales y estimular la rentabilidad.
Por lo tanto, no es sorprendente que la investigación muestre que el 65% de las organizaciones de ventas B2B transitarán hacia la toma de decisiones basada en datos para 2026.
Las empresas pueden aprovechar las decisiones basadas en datos independientemente del tamaño, la industria o los productos y servicios. Sin embargo, implementar la toma de decisiones basada en datos lleva tiempo y esfuerzo.
En la siguiente sección, explicaremos por qué los beneficios valen mucho la pena.
Ventajas de la toma de decisiones basada en datos
Adoptar un enfoque más basado en datos trae beneficios significativos para los líderes empresariales y, lo que es más importante, para las empresas que dirigen. A medida que sus equipos adopten esta nueva forma de tomar decisiones, puede esperar:Greater Transparency and Sense of Ownership
- mayor transparencia y sentido de apropiación
- colaboración más estrecha
- mejores predicciones del futuro
- mayores ingresos y rentabilidad
- y mayor agilidad
Veamos cada uno en más detalle.
Las decisiones basadas en datos dan a tus equipos consistencia y conocimientos basados en hechos, permitiéndoles tomar decisiones mejor informadas.
Todas las decisiones se toman basándose en datos que se comparten proactivamente en toda la empresa. Como resultado, todos saben hacia dónde se dirige la empresa y qué desafíos necesita superar.
Un resultado típico de esta mayor transparencia es un mayor sentido de pertenencia. Cuando las personas son conscientes de los objetivos de la empresa y de cómo su trabajo impacta directamente en el éxito general, es más probable que asuman la responsabilidad de su trabajo. Esta pertenencia conduce a una mayor motivación, productividad y satisfacción laboral en general.
Colaboración más estrecha que conduce a la innovación y el intercambio de conocimientos
La toma de decisiones basada en datos fomenta una mejor colaboración al proporcionar múltiples perspectivas sobre un solo problema. A medida que los diferentes equipos combinan sus puntos de vista únicos a través de los datos, tienes la oportunidad de mirar un problema desde varios ángulos antes de tomar una decisión.
La colaboración más estrecha dentro y entre equipos a menudo conduce a discusiones más abiertas y honestas. Y estas discusiones son un gran incubador para la innovación.
Además, el intercambio continuo de datos y el trabajo en equipo más cercano ayudan a cultivar la transferencia de conocimientos y habilidades. De esa manera, los colegas senior pueden compartir sus experiencias con los recién llegados mientras se exponen a nuevas ideas y pensamientos innovadores.
Predicciones más precisas de futuras oportunidades
Cuantos más datos de mercado recojas y analices, más fácil será detectar patrones emergentes. Estos nuevos patrones te permiten identificar brechas o oportunidades potenciales en el mercado donde otros solo ven desafíos.
Pero la verdadera magia ocurre cuando combinas IA generativa y análisis de datos. Al permitir que el modelo analice grandes cantidades de datos de mercado pasados, puedes entrenarlo para generar escenarios futuros que sigan los mismos principios.
Al ajustar ciertas variables en estos escenarios futuros – por ejemplo, cambios en el sentimiento del cliente o interrupciones en las cadenas de suministro globales – puedes planificar tus pasos futuros con mayor precisión y aprovechar al máximo tus conexiones, proyectos y asociaciones.
Mayor ingresos y rentabilidad
Cuando sabes lo que a tus clientes les gusta o disgusta, lo que quieren y necesitan, es más fácil decidir qué nuevos productos o servicios ofrecer. Esa es una de las razones por las cuales las organizaciones basadas en datos superan a su competencia en rentabilidad y productividad.
Por ejemplo, una investigación de Forester Consulting de 900 líderes empresariales mostró que las empresas basadas en datos tienen un 162% más de probabilidades de superar los objetivos de ingresos.
Por lo tanto, no es sorprendente que los minoristas, que tienen que luchar arduamente por cada aumento en su margen de beneficio, hayan adoptado agresivamente el enfoque basado en datos. Hasta un 62% de los minoristas encuestados informaron que el análisis de datos proporciona una ventaja sobre la competencia. Este cambio va acompañado del uso generalizado de IA en el comercio minorista para ayudar a encontrar patrones en el comportamiento del cliente que no son visibles para los analistas humanos.
Mayor Agilidad
Una vez que la recolección y el análisis de datos estén en funcionamiento, puedes disponer de datos en tiempo real cuando los necesites. Como resultado, tú y tus equipos pueden tomar decisiones en segundos o minutos en lugar de horas.
Gracias a la mayor agilidad, puedes pivotar rápidamente y aprovechar nuevas oportunidades de negocio o mitigar riesgos a medida que aparecen.
Experimentamos este beneficio de primera mano, trabajando con uno de nuestros clientes, una marca de servicios de energía reconocida por su asequibilidad. Para ayudar a garantizar que sus clientes siempre obtengan la mejor oferta, creamos un panel automatizado que rastrea los precios en el mercado, alerta a su equipo en caso de que los precios sean más altos que los de la competencia y sugiere un cambio de precio basado en varios otros factores.
Como resultado, el trabajo manual se reduce al mínimo (antes del cambio, los equipos tenían que verificar los precios del mercado manualmente), mientras que las decisiones se toman basándose en la situación del mercado a medida que se desarrolla.
A continuación, exploraremos un par de ejemplos de marcas de renombre mundial que utilizan este enfoque para ilustrar mejor los beneficios de las decisiones basadas en datos.
Ejemplos de toma de decisiones basada en datos
Google – Revisiones de desempeño, encuestas y análisis
En 2002, Google eliminó a todos sus gerentes de proyecto como parte de un experimento para determinar si era necesario tener gerentes. No sorprende que la respuesta fuera un sí rotundo.
Sin embargo, Google también quería saber por qué los gerentes importan. Así que establecieron un Departamento de Análisis de Personas para averiguarlo y garantizar que todas las decisiones futuras relacionadas con recursos humanos se basaran en datos.
Google tenía objetivos claros (descubrir las cualidades que hacen a un gran gerente) y sabía qué información buscar. Revisaron las evaluaciones de desempeño y las encuestas a empleados y entrevistaron a personas en toda la empresa.
Con base en todos esos datos, Google identificó los ocho factores que hacen a un gerente excepcional. Luego, para reforzar su enfoque basado en datos, introdujeron una encuesta de retroalimentación bianual para seguir aprendiendo de sus mejores personas.
Netflix – Datos y analítica avanzada
Netflix siempre ha sido líder en lo que respecta al uso de la toma de decisiones basada en datos. Cada una de sus decisiones, incluida la elección de paletas de colores, se basa en conocimientos científicos y hechos. Por eso han invertido mucho en la construcción de equipos de ingenieros de datos, analistas y visualizadores de datos.
Además, al elegir nuevos programas, confían en herramientas avanzadas de datos y analítica de contenido para evaluar el rendimiento de programas similares en el pasado. Como resultado, minimizan los riesgos de decisiones tan importantes.
Estos ejemplos destacan el esfuerzo detrás del enfoque basado en datos y sus beneficios. Ahora, es hora de mostrarte cómo implementar la toma de decisiones basada en datos en tu trabajo y en toda tu organización.
Cómo tomar decisiones basadas en datos
La mejor manera para que los líderes promuevan la toma de decisiones basada en datos es predicar con el ejemplo. Hay muchas maneras diferentes de tomar una decisión basada en datos, pero algunos de los pasos comunes incluyen:
- establecer tu objetivo
- elegir fuentes de datos
- organizar tus datos
- realizar el análisis
- llegar a una decisión
Establece tus objetivos
Formula tus metas y comprende lo que quieres resolver, identificar, prevenir o lograr.
Cualquiera que sea tu objetivo, asegúrate de que esté claramente definido, sea medible y esté bien documentado. Recuerda que el análisis solo puede ser efectivo si todos tienen claro lo que estás tratando de lograr y lo que harás con los datos.
Por ejemplo, digamos que quieres aumentar tus cifras de ventas para este año
Elige Tus Fuentes de Datos
Elige las fuentes que usarás para obtener tus datos. En nuestro ejemplo, esto incluiría las cifras de ventas de años anteriores. Sin embargo, deberías incluir datos de campañas de marketing, análisis de redes sociales o del sitio web, y encuestas de retroalimentación de clientes.
Con tantas fuentes, es crucial asegurarte de tener acceso a todos los datos relevantes para tus objetivos. Los silos de datos pueden dañar significativamente la capacidad de una organización para ver el panorama general, resultando en malas decisiones e incluso en pérdida de dinero.
Finalmente, considera si puedes usar los datos para múltiples proyectos. Si es así, necesitas planificar la estructura de la información para acomodar diferentes escenarios
Limpiar y organizar los datos
Los datos solo son útiles si son precisos y están organizados de manera que tengan sentido para todos. Por lo tanto, antes de comenzar a analizarlos, necesitas eliminar o corregir datos irrelevantes, erróneos o incompletos.
Esta práctica dio lugar a un tropo familiar: los científicos de datos pasan el 80% de su tiempo buscando, limpiando y organizando datos, y solo el 20% realizando el análisis.
En nuestro caso, una plataforma de datos de clientes sería útil, ya que unificaría todos los datos de clientes en un solo lugar y los presentaría de una manera fácil de digerir.
También puedes pedir a tu equipo de datos que desarrolle tablas visuales y diccionarios de datos para organizar las ideas y catalogar las variables. Este paso es necesario para una conclusión precisa y valiosa.
Analizar los datos
Una vez que los datos han sido recopilados y limpiados, es hora de realizar el análisis. Tener las habilidades y herramientas adecuadas es crucial para este paso. Es genial si tu equipo actual puede hacerlo internamente, pero muchas empresas necesitan ayuda experta en esta parte.
Utilizarán modelos estadísticos (por ejemplo, árboles de decisión, clustering, series temporales, regresión logística) para analizar los datos y decidir la mejor forma de presentar la información.
Alternativamente, puedes recurrir a soluciones de IA especializadas para realizar el análisis por ti. Sin embargo, es prudente siempre incluir a un humano en el proceso, ya que las versiones actuales de estos modelos son propensas a «alucinaciones» y pueden proporcionar conclusiones falsas.
Convertir Datos Abstractos en Ideas Accionables
En el paso final, depende de ti utilizar la información para tomar una decisión. Esto incluye convertir los conocimientos que has generado en pasos accionables para ayudarte a lograr el objetivo que te has propuesto inicialmente.
En este paso, debes ser capaz de presentar los datos y tus hallazgos de manera que todos en tu organización puedan entender cómo llegaste a tu conclusión.
Esta comprensión asegurará más confianza en tu decisión y promoverá la toma de decisiones basada en datos en toda tu organización.
Apoyando sus decisiones con la tecnología adecuada
Elegir la tecnología adecuada es crucial para apoyar eficazmente la toma de decisiones basada en datos dentro de su organización.
La solución que elija debe depender de dos factores.
- Primero, debe asegurarse de que la tecnología se ajuste a sus necesidades y a los objetivos que está tratando de alcanzar, y no al revés.
- Segundo, busque soluciones que integren diversas fuentes de datos, pero que también se conecten entre sí. No importa cuántos datos tenga si no puede analizarlos.
Una vez que haya resuelto estos dos puntos, tendrá una idea aproximada del tipo de solución que necesita. Si está principalmente interesado en los datos de clientes, una plataforma de datos de clientes sería una gran solución. Por otro lado, si desea unificar datos de toda su organización, un almacén de datos sería una mejor opción.
Cuando trabajamos con clientes, siempre comenzamos discutiendo sus objetivos comerciales y evaluando el estado actual de su entorno técnico. De esta manera, nuestras soluciones consideran tanto las perspectivas tecnológicas como comerciales, asegurando su éxito futuro.
Preguntas Frecuentes (FAQ) Sobre DDDM
¿Cuáles son los principales desafíos de la toma de decisiones basada en datos y cómo puedo superarlos?
Los dos desafíos críticos de la toma de decisiones basada en datos son la sobrecarga de datos y los datos de baja calidad. Resolver la sobrecarga de datos requiere priorizar los datos críticos que influyen directamente en tus decisiones. Por otro lado, abordar la calidad de los datos y el sesgo implica una gobernanza rigurosa, control de calidad y educación continua en alfabetización de datos.
¿En qué métricas o KPIs específicos debo enfocarme al implementar la toma de decisiones basada en datos?
Las métricas específicas en las que te enfocarás dependen principalmente de tus objetivos, industria y el aspecto del negocio que deseas mejorar. Las métricas estándar que podrías elegir incluyen los puntajes de satisfacción del cliente, niveles de compromiso de los empleados, medidas de eficiencia operativa y KPIs financieros como ingresos, rentabilidad o ahorros de costos. Estate preparado para revisar y ajustar estas métricas regularmente a medida que tu negocio y el entorno evolucionen.
¿Qué consideraciones éticas y regulatorias debo tener en cuenta con respecto a la toma de decisiones basada en datos?
Las consideraciones éticas son cruciales en la toma de decisiones basada en datos, particularmente en lo que respecta a la privacidad de los datos, el consentimiento y el sesgo. Las mejores maneras de proteger tu marca de daños y evitar multas regulatorias sustanciales son recopilar y usar datos en cumplimiento con las leyes relevantes, obtener el consentimiento cuando sea necesario y proteger los datos personales de tus clientes.
