De la información al impacto: maximizar el análisis de datos para el éxito de una startup

Imagínese embarcarse en un viaje por carretera a través del país sin aplicaciones de navegación ni ayuda direccional. Usted sabe que las probabilidades de perderse o encontrar atracos serían bastante altas.

De manera similar, para las nuevas empresas que recorren el desafiante camino hacia el éxito, confiar únicamente en el instinto y la suerte puede conducir a un resultado similar. Ayudar a las nuevas empresas a utilizar el análisis de datos como una poderosa hoja de ruta para navegar por los giros y vueltas del mundo empresarial.

Pero, ¿cómo pueden las empresas emergentes convertir los datos en decisiones impactantes que impulsen el crecimiento, la innovación y una ventaja competitiva?

Primero identifiquemos algunas de las formas en que se puede utilizar el análisis de datos en una startup.

Datos que son mejores que una decisión “instintiva”

Si estuviera dirigiendo una startup, ¿no preferiría basar sus decisiones en evidencia real en lugar de suposiciones o "corazones"?

Las empresas emergentes pueden infundir en sus decisiones datos extraídos de las interacciones con los clientes, las tendencias del mercado y las operaciones internas. Estos conocimientos les permiten identificar todo, desde oportunidades emergentes hasta desafíos potenciales.

Información obtenida directamente del comportamiento del cliente

Las empresas emergentes utilizan análisis de datos directamente relacionados con los comportamientos, preferencias y hábitos de compra de los clientes.

Si las empresas emergentes optimizan el conocimiento de sus datos, esto puede cambiar las reglas del juego en su industria. Les permite habilitar ventajas comerciales que los diferencian al adaptar productos o servicios para alinearse con los deseos y necesidades de los clientes.

Sin mencionar que comprender el comportamiento del cliente permite a las empresas emergentes personalizar sus estrategias de marketing, lo cual es fundamental considerando la rapidez con la que cambian las tendencias de marketing en el mundo digital actual.

Optimización de operaciones

En los primeros días de lanzamiento de su negocio, las startups pueden tener recursos limitados, pero la eficiencia es fundamental. El análisis de datos ayuda a abordar estas necesidades optimizando operaciones internas específicas a través de:

• Identificar cuellos de botella
• Agilización de procesos
• Distribuyendo recursos

Esto significa que el análisis de datos puede mejorar los flujos de trabajo y las operaciones al garantizar que los recursos se utilicen de manera que maximicen el potencial de crecimiento.

Prediciendo el futuro"

Con el análisis de datos, las startups no necesitan una máquina del tiempo para ver posibles tendencias y resultados del futuro. Puede imaginarse lo beneficioso que es predecir o anticipar cambios en la demanda del mercado.

Las empresas emergentes pueden utilizar estos datos para desarrollar o cambiar estrategias e identificar problemas potenciales en el proceso.

Procesos de mejora de refinación

Cuando inicia un nuevo negocio, encontrará algunas áreas críticas de mejora. Sin embargo, la forma en que maneje la identificación y aplicación de modificaciones podría afectar el éxito de la empresa a corto y largo plazo.

El análisis de datos proporciona un circuito de retroalimentación que las empresas emergentes pueden utilizar para iterar y perfeccionar sus productos o servicios. Al recopilar y analizar los comentarios de los usuarios y las métricas de rendimiento, encuentran áreas relevantes que necesitan mejorar y ajustan sus ofertas en consecuencia.

Potenciar las estrategias de marketing

Hemos cubierto cómo se utiliza el análisis de datos para aprovechar los datos de los clientes. Estos conocimientos también pueden ayudar a una startup a crear campañas de marketing altamente específicas.

Si las startups pueden utilizar eficazmente el análisis de datos en sus campañas de marketing, sus mensajes deberían resonar más eficazmente entre sus consumidores. El uso eficaz del análisis de datos puede generar mayores tasas de participación y conversión.

Analizar los resultados y optimizar los datos también puede ayudar a las startups a gestionar los presupuestos de marketing de forma más eficiente, garantizando un mayor retorno de la inversión.

Medición de indicadores clave de rendimiento (KPI)

Hablando de resultados, el análisis de datos proporciona a las empresas emergentes las herramientas para definir y monitorear indicadores clave de desempeño (KPI). Algunos ejemplos incluyen:

• Costo de adquisición de clientes
• Valor de vida del cliente
• Medidas de conversión

El análisis periódico de los KPI ayuda a las empresas emergentes a evaluar su desempeño, realizar ajustes basados ​​en datos y mantenerse al día con su trayectoria de crecimiento.

Cómo las empresas emergentes pueden asegurarse de obtener suficiente valor de los datos

Es importante saber que el acceso a los datos no es suficiente para garantizar el éxito de una startup. De hecho, un ex analista jefe de datos de una startup de Silicon Valley le dice a la gente que los datos no tienen valor a menos que se pueda interpretar que significan algo.

Además, Maximilian Speicher dice que la clave para esto es tener un equipo de análisis de datos que coopere estrechamente con un equipo de UX (así como con casi todos los demás equipos de la empresa para interpretar los datos de manera efectiva).

Mientras estuvo en HoloBuilder Inc., trabajó con el gerente de marketing (Harry Handorf) para garantizar que la organización adquiriera análisis de datos significativos . Su informe semanal de KPI se centró en tres preguntas clave:

1. La primera pregunta enfatizó la identificación de los datos recopilados.
2. La segunda pregunta profundizó en descifrar las razones detrás de los patrones y tendencias de los datos.
3. La tercera pregunta se centró en determinar las acciones necesarias que se deberían tomar en función de los conocimientos recopilados, como revertir el cambio de la interfaz de usuario.

Esto combinó las perspectivas de la plataforma y del marketing, lo que requirió una amplia colaboración entre varios equipos, incluidos ingenieros de software, diseñadores, expertos en UX y profesionales de marketing y ventas.

La cuestión es que las interpretaciones están estrechamente vinculadas a los datos procesados ​​y a las preguntas específicas que se abordan, priorizando los conocimientos relevantes sobre las meras especificaciones técnicas. Recuerde que el valor de los datos depende en gran medida de una interpretación exhaustiva y de aportaciones externas.

¿Cuáles son algunas formas en que las empresas emergentes pueden hacer que funcione el análisis de datos?

Piyanka Jain es una conocida experta en ciencia de datos y alfabetización en datos. También es directora ejecutiva y presidenta de Aryn, una empresa de consultoría de análisis de datos. Ofrece cinco consejos para hacer que el análisis de datos funcione para una startup centrada en la cultura, la experimentación, el seguimiento, la recopilación y la toma de decisiones basadas en datos.

Si hace que los datos formen parte de su cultura, todos querrán acciones y decisiones respaldadas por datos relevantes. La experimentación le ayuda a aprender cómo desarrollar e implementar los procesos correctos basados ​​en datos en su organización: mantener pequeños los equipos de analistas de datos significa que no hay demasiados cocineros en la cocina, lo que facilita el ajuste y la optimización.

La libertad de probar diferentes procesos e ideas es una de las muchas razones por las que los empleados de los bootcamps de análisis de datos podrían querer trabajar en una startup como primer empleo. Al mismo tiempo, una startup podría valorar parte de la experiencia práctica y los proyectos que experimentó en el desarrollo de su bootcamp.

Después de todo, se puede ver por qué en el mundo de las startups, llamar al análisis de datos “una herramienta” no cuenta toda la historia. Una mejor elección de palabra podría ser “una brújula” que los guíe a través de sus desafíos y oportunidades. A medida que navegan por los giros y vueltas del mundo empresarial, las nuevas empresas equipadas con análisis de datos pueden allanar el camino para la innovación, el crecimiento y una ventaja competitiva sostenible.

Biografía del autor:

Anjani Vigha es redactora de contenido técnico y creativo en Thinkful, un servicio de Chegg. Es una persona extrovertida y la encontrarás cerca de libros, artes y explorará el milagroso mundo de la tecnología. Conéctese con ella en LinkedIn o Twitter.