Conocer a los clientes se ha vuelto aún más importante ya que sus circunstancias y comportamiento han cambiado masivamente, ¿cómo deben adaptarse las empresas?
Cambiar los datos
Es posible que la información utilizada en el pasado se haya vuelto demasiado estática, demasiado imprecisa o ya no sea previsible. Por ejemplo, los bajos precios de la gasolina normalmente se correlacionarían con el aumento del tráfico en los restaurantes, pero esa relación obviamente se ha roto.
En algunas empresas, el análisis de las redes sociales puede utilizarse para aumentar otros datos. Los datos externos sobre los puntos calientes de la pandemia, los datos meteorológicos, los reglamentos gubernamentales, los datos sobre movilidad, el sentimiento de los consumidores y otras medidas se pueden correr a través de modelos de regresión o de redes neuronales de inteligencia artificial (IA) más avanzados para ver qué es lo que mejor se puede utilizar para aumentar e informar los pronósticos de las empresas.
Una empresa de consumidores con la que trabajamos hizo un brainstorm para decidir qué datos necesitaban para aumentar sus datos de ventas sindicadas típicas y otros datos para desarrollar una previsión más precisa y oportuna. Entre las entradas que eligieron estaban los datos meteorológicos, los datos de las torres de telefonía móvil, las menciones de los medios sociales de sus productos y los datos de desempleo a nivel de código postal. Su equipo de finanzas realizó un análisis de regresión para ver qué métrica mostraría la causalidad. El resultado fue pronósticos más precisos que ahora se actualizan en horas, en lugar de semanas.
Identificar dónde se encuentran los datos y "liberarlos".
Durante nuestro webcast, el 44% de los participantes dijo que el acceso a datos significativos y de calidad era uno de sus mayores impedimentos para realizar pronósticos oportunos y precisos. Cuando se incluye a los que respondieron a "todo lo anterior", más de tres cuartas partes de los participantes consideraron que el acceso a datos significativos y de calidad era una cuestión importante.
En algunos casos, como se ha mencionado anteriormente, es probable que la razón sea que los datos en los que se han basado en el pasado no son suficientes para el futuro. Pero también sabemos que en algunos casos, los datos son de difícil acceso porque se crean y almacenan en unidades de negocio, geografías y funciones organizativas y a menudo fuera de los sistemas de la empresa.
Las empresas deben establecer una cultura de intercambio rápido de datos en toda la organización y poner en marcha sistemas tales como tableros centralizados y sistemas de alerta. Estos sistemas pueden actualizar periódicamente los datos para los equipos de finanzas y de previsión estratégica, identificar cuándo los supuestos fundamentales pueden haberse vuelto cuestionables y permitir que los principales responsables de la toma de decisiones tomen decisiones informadas con mayor rapidez.