Dominar el ROI de las ventas en la fabricación: navegar a través de un mar de datos con análisis e informes estratégicos

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¿Qué es el análisis de datos?

El proceso de recopilar, inspeccionar, limpiar, analizar o transformar datos se llama análisis . Como resultado de este proceso, las empresas pueden recopilar información valiosa sobre escenarios, estrategias y procesos internos, así como sobre factores externos como la dinámica del mercado. El proceso se puede aplicar a cualquier conjunto de datos, independientemente de su tamaño y otras especificidades. El análisis de datos se ha convertido en un elemento básico dentro de las organizaciones, especialmente como base para la toma de decisiones.

¿Por qué son importantes los análisis para las empresas manufactureras?

En el mundo de los negocios, el conocimiento es poder. ¿Y cómo se obtiene este conocimiento? A través de datos. Pero los datos sin procesar pueden resultar abrumadores. Ahí es donde entran los análisis y los informes.

Para los fabricantes, el análisis de datos es una parte fundamental de sus establecimientos. Con la ayuda de análisis, puede acceder a información en tiempo real y obtener recomendaciones para mejoras de procesos, mantenimiento predictivo y más.

En esta nueva era tecnológica, el futuro de la fabricación son las instalaciones conectadas, donde los datos procedentes de todos los departamentos y máquinas fluyen hacia un depósito central, donde se procesan y están listos para usar. El análisis de datos es esencial para las empresas manufactureras porque puede ayudar a mejorar los procesos, asegurar una mejor posición en el mercado y cultivar mejores relaciones con los clientes actuales y potenciales . También puede ayudar a los fabricantes a:

  • Evaluar riesgos
  • encontrar tendencias
  • Predecir resultados
  • Evaluar la satisfacción del cliente
  • Mejorar el proceso de toma de decisiones

Tipos de análisis de datos

Existen varios tipos de análisis de datos, cada uno de los cuales tiene un propósito diferente. A continuación se detallan algunos de los principales tipos de análisis de datos.

Análisis predictivo

Como su nombre lo indica, el análisis predictivo se utiliza para responder preguntas hipotéticas dentro de una empresa. ¿Qué pasará este verano con nuestra producción, en función de factores internos y externos? Este método aprovecha los datos históricos para evaluar tendencias y estimar la posibilidad de resultados similares en el futuro. SugarPredict , por ejemplo, aprovecha amplias fuentes de datos externos para analizar factores que sus datos no cubren y realiza predicciones que permiten a las empresas tomar mejores decisiones y centrarse en las actividades de ventas de mayor prioridad. Este tipo de herramientas utilizan inteligencia artificial para ofrecer a tu empresa una serie de beneficios:

  • Obtenga un conocimiento total de la situación de su negocio y de sus clientes basándose en datos históricos y recorridos de los clientes.
  • Descubra la previsibilidad en todos sus procesos internos que ayude a sus representantes de ventas a centrarse en las oportunidades adecuadas en el momento adecuado.
  • Transforme sus datos sin procesar en cuadros y gráficos fáciles de entender para facilitar la toma de decisiones
  • Evalúe la opinión del cliente con análisis de opinión y detecte con precisión oportunidades de mejora.
  • Acelere los procesos reduciendo el tiempo, los costos y la experiencia técnica que normalmente se requieren para el análisis predictivo de IA basado en proyectos.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo se utiliza para identificar la probabilidad de diferentes resultados mediante el análisis de grandes conjuntos de datos. Se utiliza principalmente en escenarios críticos donde los tomadores de decisiones se sienten inseguros acerca de las decisiones que deben tomar.
Por ejemplo, SugarCRM interviene para traducir esos datos en conocimientos prácticos. No más rascarse la cabeza por números confusos. Estas herramientas transforman sus datos sin procesar en cuadros y gráficos fáciles de entender.

Supongamos que fabrica bombas industriales y desea saber cuál es su producto más vendido durante el último trimestre. Las herramientas de análisis de SugarCRM pueden proporcionarle rápidamente esta información, presentándola en un formato visual claro. Esto le permite identificar dónde deben centrarse sus esfuerzos de marketing y ventas.

Análisis de diagnóstico

Este tipo de análisis se utiliza para ofrecer información sobre las causas por las que ocurrió un evento. Por ejemplo, si necesita descubrir por qué sus KPI no son tan excelentes como esperaba, el análisis de diagnóstico puede ayudarle a:
Detectar anomalías en los datos

  • Recopilar los conjuntos de datos correctos que le ayudarán a obtener información valiosa sobre el “por qué”.
  • Utiliza técnicas estadísticas para explicar las anomalías identificadas.

En pocas palabras, este tipo de análisis le ayudará a comprender por qué sus equipos no cumplen con los KPI, por ejemplo.

Análisis descriptivo

Este es el tipo de análisis más sencillo que puede utilizar como fabricante, y no solo. Este tipo de análisis ofrece explicaciones claras de por qué ocurrieron ciertos eventos dentro de su empresa al observar los conjuntos de datos que ya tiene.

Para aprovechar adecuadamente el análisis de datos, debe aprovechar ciertas tecnologías que normalmente funcionan juntas sin problemas:

  • Gestión de datos : los datos sin procesar no son útiles debido a una gestión de datos insuficiente. Antes de utilizarlos con fines analíticos, los datos deben limpiarse y transformarse. Debe existir un protocolo y un estándar para la recolección y procesamiento de datos, un protocolo que asegure la calidad.
  • Minería de datos : la minería de datos es el proceso de tomar grandes conjuntos de datos y encontrar patrones. Sólo así las organizaciones podrán aprovechar dichos datos para la toma de decisiones.
  • Aprendizaje automático : el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. Permite que el software aprenda patrones y automatice modelos. Trabaja en el análisis de conjuntos de datos internos y externos y en la generación de predicciones complejas.

La receta de SugarCRM para análisis e informes

Sabemos que los datos en su forma cruda no son de mucha utilidad. Es por eso que traducimos esos datos en conocimientos prácticos con la ayuda de análisis predictivos, informes personalizados y análisis de ROI. Para análisis detallados, Sugar Discover es la herramienta perfecta que puede utilizar. Esta función le permite profundizar en los análisis del ROI. Puede analizar sus datos de varias maneras y encontrar información que de otro modo no habría visto. Supongamos que ha tenido un aumento en las ventas pero no está seguro de por qué. Sugar Discover puede ayudarle a analizar este repunte, identificando los factores específicos que contribuyeron: una tendencia estacional o una promoción de ventas efectiva.

FUENTE: sugarcrm.com

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