Análisis de datos para pequeñas empresas: cómo la ciencia de datos puede impulsar su empresa

La mayoría de los propietarios de pequeñas y medianas empresas se sienten intimidados por el big data. Piensan que esta tecnología sólo se aplica a grandes corporaciones que tienen equipos de científicos de datos a su disposición. Según una encuesta de 2020 de pequeñas y medianas empresas (PYME) dirigida por el Instituto de Tecnología de Singapur, alrededor del 70 por ciento de los encuestados no están adoptando ninguna solución de análisis de datos. La mayoría se apega a hojas de cálculo y bases de datos probadas sin aprovechar las tecnologías basadas en la nube.

Sin embargo, la inteligencia empresarial para las pequeñas empresas es absolutamente fundamental para el éxito. El análisis de datos puede proporcionar información detallada que puede guiar las decisiones comerciales, incluidas la estrategia, la producción, las operaciones y el marketing. Lo que nos demostraron las perturbaciones de los últimos años es que aferrarse a las formas tradicionales de operar puede generar grandes pérdidas. Para evolucionar y adaptarse a las tendencias y condiciones del mercado en constante cambio, las pequeñas empresas deben dejar atrás sus hojas de Excel y unirse a la migración de datos a la nube.

Casos de uso de análisis de big data para pequeñas empresas

Primero hay que aclarar una cosa. Los macrodatos por sí solos no ayudarán a las pequeñas empresas a transformar sus estrategias de la noche a la mañana. Es vital que las PYMES analicen primero sus procesos existentes, los tipos de datos que ya tienen y las tecnologías que analizarán mejor estos conjuntos de datos y los convertirán en puntos de acción significativos.

Veamos algunas de las soluciones de inteligencia empresarial disponibles para pequeñas empresas.
Gestión inteligente de inventario
Uno de los mayores desafíos actuales para las empresas globales son las interrupciones en la cadena de suministro causadas por la pandemia. Los retrasos en los envíos y la escasez de mano de obra han provocado desabastecimientos. Por un lado, esto es particularmente crítico para las pequeñas empresas que no tienen acceso a grandes almacenes para almacenar suministros y productos. Por otro lado, hay casos en los que los proveedores entregan demasiado y las pequeñas empresas terminan con productos estropeados.

Con el análisis de datos, las pequeñas empresas pueden:

• Establecer niveles de existencias para productos críticos para evitar que se agoten.
• rastrear las entregas y errores de su almacén
• establecer descripciones precisas de los productos
• optimizar las existencias en función de las previsiones meteorológicas, los comentarios de los clientes y los problemas de la cadena de suministro global

También se puede agilizar todo el proceso de pedido para que no haya retrasos y los clientes puedan recibir sus compras a tiempo o antes.
Experiencia y servicio al cliente intuitivo
La forma en que los clientes interactúan con los sitios web de pequeñas empresas es fundamental para comprender la experiencia del usuario. Estas son algunas de las preguntas sobre el comportamiento del cliente que el análisis de big data puede responder:

• ¿Cuáles son las páginas de productos que más visitan los clientes?
• ¿Cuánto tiempo permanecen en determinadas páginas?
• ¿Los chatbots están cumpliendo con las expectativas y respondiendo consultas con precisión?
• ¿Los algoritmos recomiendan productos y servicios adecuados?

Depender de los comentarios de los clientes ya no es suficiente. Comprender los patrones de compra subyacentes y el comportamiento de los clientes ayudará a las pequeñas empresas a mejorar el diseño de sus sitios web, sus productos, el servicio poscompra y la construcción de relaciones con los clientes. Conocer las necesidades del cliente también ayudará a las pequeñas empresas a lanzar campañas de marketing específicas que sean relevantes.
Identificando tendencias
Hay tres formas en que las pequeñas empresas pueden utilizar la ciencia de datos para obtener inteligencia de mercado y anticipar las necesidades y deseos de los clientes. El primero es recopilar información de compra de los consumidores, incluidos los métodos de compra (a través de un teléfono inteligente o una tableta, por ejemplo) e incluso el momento específico en que las compras son altas. De esta manera, las pequeñas empresas saben cuándo realizar ventas e incluso qué productos se pueden agrupar.

A continuación, el análisis de datos puede ayudar en el análisis de sentimientos, particularmente en las redes sociales:

• ¿Qué dicen los clientes en línea sobre la empresa y qué sienten con respecto a sus compras?
• ¿Hay algún producto que desearían que estuviera disponible?
• ¿Cómo comparan los productos de la empresa con los de la competencia?

Lo importante que hay que recordar es que esta información debe traducirse en acciones. Por ejemplo, ¿hay productos que deben reformularse, cambiarse de marca o reenvasarse?

Finalmente, los big data se pueden utilizar para evaluar campañas de marketing y determinar las actividades que generan la mayor participación del cliente. ¿Se trata de obsequios o de estar activo en plataformas de redes sociales específicas? Además, al saber cómo interactuar eficazmente con sus mercados objetivo, las pequeñas empresas pueden anticipar las tendencias emergentes.

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