El valor del dato. ¿Por qué se necesitan datos para tomar mejores decisiones?
En casi todas las empresas turísticas, cada vez generamos mayores volúmenes de datos y uno de los usos más valiosos que las empresas están encontrando para ellos es ayudarles a tomar mejores decisiones.
Tradicionalmente, el motor de la toma de decisiones ha sido la experiencia y el instinto de los líderes empresariales. Pero, desgraciadamente, esa es una de las principales razones que explican la inquietante estadística del fracaso del 90% de las pequeñas empresas y de las de nueva creación.
Una toma de decisiones más inteligente significa tomar las decisiones que más pueden ayudar a las empresas a avanzar hacia sus objetivos.
La mayoría de las empresas turísticas afirman que se basan en los datos en cierta medida. Es algo que está muy de moda. Pero a lo mejor solo lo está realmente cuando los datos coinciden con las creencias o los instintos de los directivos.
Esto significa que todas las decisiones, desde las de alto nivel directivo sobre la estrategia y los objetivos, hasta las cuestiones más operativas, relacionadas con los clientes o los empleados, muchas veces se tocan de oído.
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Los datos son clave para la toma de decisiones
Ser verdaderamente orientado a los datos significa considerar los datos como el único punto de verdad a la hora de tomar decisiones.
Es necesario tomar decisiones relacionadas con los clientes, los mercados y los competidores.
Comprender todo lo posible sobre quiénes son sus clientes y las opciones que tienen a su disposición. Así es como empresas líderes en retail y alimentación (Amazon, Walmart, Tesco, …) aprenden a publicitar determinados productos a personas concretas, a fijar sus precios para que la empresa sea competitiva y a saber cómo pueden adaptar con el tiempo su oferta a los nuevos hábitos de compra, a medida que el mundo cambia y las personas pasan por diferentes etapas de su vida.
Los datos nos permiten satisfacer más eficazmente de los clientes y adelantarnos a los rivales.
Pasar a basarse en los datos suele implicar una inversión en tecnología. Las iniciativas de datos más innovadoras y valiosas suelen estar automatizadas, implican enormes y variadas cantidades de datos (que entran en la categoría a la que solemos referirnos como BigData) y capacidades analíticas avanzadas como la IA. (Inteligencia artificial).
Requiere un enfoque estratégico, cuidando que los proyectos e iniciativas estén en consonancia con los objetivos y prioridades generales de la Empresa.
Pasar a decisiones tomadas por datos conlleva:
- Comprender todo lo posible sobre quiénes son sus clientes y las opciones que tienen a su disposición.
- Publicitar determinados productos a personas concretas.
- Impactar de la mejor manera en el momento adecuado.
- Fijar sus precios para que la empresa sea competitiva.
- Adaptar con el tiempo su oferta a los nuevos hábitos de compra.
Estar orientado a los datos significa desarrollar una cultura en la que todo el mundo en la organización, desde los niveles más operativos hasta los directivos, estén dispuestos a levantar la mano y decir "en realidad…".
La tecnología de datos debe fomentar, por tanto, no solo el acceso a los mismos, sino también la colaboración de forma sencilla para que toda la organización pueda descubrir nuevas ideas, proponerlas y sugerir, por ejemplo, que un curso de acción diferente podría ser más eficaz para diferentes tipos de tareas y acciones.
Los datos van a permitir a las empresas turísticas hacerse nuevas preguntas que antes no se había ni planteado.
Los directivos deben esperar que sus equipos pongan los datos sobre la mesa cuando pidan ideas y aportaciones…
… pero del mismo modo, los empleados deben esperar que sus jefes respalden sus decisiones con una línea clara de razonamiento derivada de los datos.
![Qué significa el Big Data para las empresas turísticas Qué significa el Big Data para las empresas turísticas](/uploads/s1/84/14/80/que-significa-el-big-data-para-las-empresas-turisticas_4_732x400.jpeg)
Qué significa el Big Data para las empresas turísticas
Los casos de uso más frecuentes son:
Marketing comercial
- Marketing Mix Modeling (MMM).
- Mejora de la experiencia de cliente.
- Segmentación de clientes.
- Recomendación de productos.
- Diseño de modelos de atribución.
- Predicción de la demanda.
- Pricing.
Finanzas y control de gestión
- Cuadros de Mando Integrales e Informes Financieros Dinámicos.
- Toma de Decisiones eficiente basada en KPI’s Certificados y datos en tiempo real procedentes de todas las fuentes de información de la empresa.
- Analítica de Costes versus Real y Presupuesto.
- Análisis Predictivos y Simulación de Escenarios.
- Control, Medición, Comparación y Corrección de los objetivos de rendimiento empresariales.
- Análisis detallado de contribución, costos e impacto de cada área de la organización en tiempo real.
- Generación y Distribución Automatizada de Información financiera.
- Análisis de desviaciones en tiempo real y sistemas de alerta automatizados.
Operaciones y explotación
- Optimización de stock
- Optimización de planes de mantenimiento predictivo de maquinaria e instalaciones.
- Detección de defectos en materiales y procesos.
- Clasificación de piezas/materiales e inventarios.
- Modelos de previsión de demanda (por productos, establecimientos …).
- Digitalización de los oficios (conocimiento y automatización).
Operaciones logísticas
- Optimización de rutas de reparto. Desde la lencería a la parte de F&B.
- Localización óptima de puntos de distribución.
- Modelos de previsión de demanda (por productos, establecimientos, …) a corto, medio y largo plazo.
- Impacto de las acciones logísticas en la satisfacción y rotación de clientes y proveedores.
- Recopilación de datos de todos los equipos y procesos logísticos (temperatura, tráfico, rutas, etc.), dentro y fuera de las empresas.
- Comprobación de zonas, y direcciones de entrega, así como de los horarios recomendados.
Atención al Cliente
- Modelización de satisfacción de clientes con servicio call center.
- Previsión bajas equipo call center.
- Experiencia de usuario omnichannel.
- Previsión de volúmenes de llamadas entrantes y dimensionamiento de recursos.
- Programación de chatbots.
- Optimización de la cadena de valor de atención al cliente.
Gestión de Recursos Humanos
- Optimización de plantilla (dimensionamiento, horarios) por establecimientos de venta.
- Impacto de acciones retributivas (perk) a datos de satisfacción, desempeño y retención de empleados.
- Detección de patrones comportamentales influyentes en satisfacción y el desempeño de los empleados
La toma de datos permite la simplificación de tareas y recursos, una acción generada y cuantificada afecta automáticamente en el resto procesos de la empresa de forma positiva.
*Jesús Menéndez López es CEO de Hotel Mystery Guest. Cuenta con MBA en Gerencia y Dirección hotelera por la Universidad Politécnica de Madrid y ha realizado estudios en UCC (University College Cork, Irlanda).