EL poder. información

Transcripción

1 nando a los ejecutivos una enorme y valiosa cantidad de información. Como consecuencia, los líderes se encuentran en mejores condiciones que nunca para saber lo que pasa (y podría pasar) en su negocio y, por supuesto, para tomar las decisiones correctas. En un estudio reciente realizado por Davenport entre 57 compañías que mejoraron la toma de decisiones publicado en Sloan Management Review, el 85 por ciento de las partiestrategia toma de decisiones EL poder oculto la de información Las empresas analíticas usan los datos para pronosticar el futuro, optimizar la estrategia, mejorar el desempeño y crear ventaja competitiva. El especialista Tom Davenport habla de La interpretación de los hechos. Entrevista de Viviana Alonso y Florencia Lafuente Mirar hacia atrás puede ser una forma de anticiparse a lo que está por venir. Un examen minucioso de los datos del pasado no sólo permite a las organizaciones entender por qué sucedieron las cosas, sino también calcular lo que podría pasar en el futuro. Las decisiones más efectivas provienen del análisis, dice el experto en competencia analítica Thomas Davenport. Hace más de un lustro que Davenport se dedica exclusivamente a investigar cómo las compañías emplean el análisis matemático y estadístico, y los modelos explicativos y predictivos para mejorar el desempeño organizacional, desde el área de marketing y ventas hasta el desarrollo de productos, la política de precios, la gestión del talento y la administración de la cadena de abastecimiento. Antes, las tareas analíticas eran responsabilidad del departamento de tecnología. Pero, en los últimos tiempos, ha pasado a ser una cuestión del directorio, explica Davenport. La integración de sistemas corporativos dispares como los transaccionales, de relaciones con el cliente, de punto de venta, comercio electrónico y hasta las plataformas de medios sociales está proporcio- Viviana Alonso es redactora de Gestión. Florencia Lafuente es periodista especializada en negocios. 64 GESTION V.16 N.1 ENE-FEB 2011 gestion.com.ar Fotos: istock y HSM Group

2 cipantes demostraron haber alcanzado el objetivo empleando herramientas analíticas de software; en promedio, cinco aplicaciones diferentes por cada decisión. Estas empresas, además, mantenían equipos de analistas que trascendían el trabajo técnico del área y eran responsables de construir el marco para la toma de decisiones, y de ayudar en la comunicación con los grupos de interés. Pero esto es una excepción, aclara Davenport. En la mayoría de las organizaciones, dice, los líderes siguen considerando la toma de decisiones como un espacio privado, donde la experiencia tiene más peso que el análisis. Todo ejecutivo debería contrastar su intuición con la calculadora, agrega. En qué se diferencia la competencia analítica de la inteligencia de negocios? Hay dos grandes actividades que se realizan bajo el paraguas inteligencia de negocios. Primero, la elaboración de informes. Esto implica mirar atrás, clasificar los datos pero sin darles sentido, sin buscar explicaciones de lo que pasó y sin usarlos para predecir el futuro. Y segundo la que nos importa, el análisis de los datos, que es estadística y matemáticamente más sofisticado y está compuesto por tres elementos: predicción, prescripción y optimización. El análisis de los hechos pasados habla sobre lo que pasará en el futuro (predicción) y sugiere lo que se debería hacer sobre la base de esos hallazgos (prescripción y optimización). Los competidores analíticos usan estas herramientas para identificar a sus clientes más rentables, ofrecerles los mejores productos al mejor precio, acelerar la innovación, optimizar la cadena de abastecimiento y mejorar el desempeño general del negocio. Podría explayarse sobre los conceptos de predicción, prescripción y optimización? No es algo complejo. Consideremos el ejemplo de la cadena de al- GESTION V.16 N.1 ENE-FEB 2011 gestion.com.ar 65

3 estrategia toma de decisiones Un hombre de método Thomas Davenport es experto en competencia analítica. Profesor emérito de Tecnología y Gestión de la Información en Babson College, Massachusetts, es autor de varios libros, incluyendo los primeros sobre reingeniería de procesos de negocios y extracción de valor de los sistemas corporativos, y el best seller Working Knowledge (Harvard Business Press, 2000) sobre gestión del conocimiento. Desde 2004 está dedicado a la investigación en competencia analítica. En Competing on Analytics: The New Science of Winning (Harvard Business School Press, 2007), escrito en colaboración con Jeanne G. Harris, se focaliza en cómo las empresas de alto desempeño construyen sus estrategias competitivas sobre la base del análisis. Su última obra, Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results (Harvard Business Press, 2010), gira en torno de las decisiones irreflexivas de las compañías que las llevan a cometer los mismos errores. Davenport se doctoró en Harvard, donde también se desempeñó como docente. Trabajó en las consultoras Ernst & Young, McKinsey, Accenture y CSC Index. macenes inglesa Tesco. La firma usa los datos sobre las compras de sus clientes para predecir a qué cupones de descuento es más factible que responda cada uno. Tesco tiene 12 millones de clientes sólo en Gran Bretaña y 12 millones de combinaciones diferentes de cupones. Cada persona recibe seis por trimestre: tres relacionados con productos que ya adquirió, y tres con productos que podrían interesarle según una estimación basada en las compras de otros clientes con perfiles similares. La tasa de uso de los cupones es del 40 por ciento. Este análisis predictivo es muy común, sobre todo entre minoristas online como ebay y Amazon. La prescripción le dice a la empresa lo que debe hacer. Una vez realizadas las predicciones sobre lo que podría ocurrir en el futuro, es posible pensar en cuál sería la mejor respuesta dados determinados recursos y variables. Imagine que quiere probar un nuevo formato de tienda para su negocio. Se instala en un área determinada de la ciudad y enseguida suben las ventas. Usted lo atribuye a la nueva tienda, pero resulta que si contara con todos los datos descubriría que la verdadera causa del éxito es la zona que se ha puesto de moda entre un sector de la población con alto poder adquisitivo. Entonces, si quiere obtener datos confiables para su análisis debería instalar dos tiendas: una en su versión tradicional y otra con el nuevo formato. La optimización también es una forma de prescripción, y consiste en identificar el valor óptimo de una variable determinada. La más común es el precio. Los hoteles y las tiendas minoristas suelen recurrir a las herramientas analíticas para saber cuál es el valor con el que pueden obtener el máximo nivel de beneficio de un servicio o producto específico. Históricamente, las aerolíneas han usado estas aplicaciones para detectar el precio con el que tenían más probabilidades de llenar un avión. Qué áreas del negocio pueden sacar más provecho de las herramientas analíticas? Diría que casi todas. Sin duda, el área de marketing ha sido la que más las ha usado. Actualmente, las compañías quieren unificar las iniciativas de ese departamento para los diferentes canales (televisión, medios gráficos, medios sociales) como una forma de concentrar la información de sus clientes. Algo difícil si se tiene en cuenta que muchas empresas ni siquiera saben si tienen las direcciones de correo electrónico correctas. Creo que el estado del arte del análisis en marketing puede resumirse de la siguiente manera: construir relaciones con el cliente que fluyan a través de múltiples canales y dejar de desarrollar diferentes acercamientos según el canal usado. Cómo se analiza un medio social? Todavía estamos en una etapa temprana. Para muchas organizaciones, analizar ese tipo de medios significa elaborar informes con algunas cifras que señalan lo que sus clientes hacen con la marca en el ambiente online. Pero no están estudiando los datos en profundidad. Yo creo que es posible encontrar correlaciones entre lo que dice la gente y su nivel de influencia. Si las empre- 66 GESTION V.16 N.1 ENE-FEB 2011 gestion.com.ar

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5 estrategia toma de decisiones sas detectan cuáles son los usuarios más influyentes, quiénes son los más escuchados en sus páginas de Facebook o Twitter, entonces podrían centrar sus esfuerzos en esas personas. Hoy, sólo un competidor analítico consigue este tipo de resultados del análisis. Pero es posible. para hacer su trabajo. L equivale a liderazgo. Los competidores analíticos tienen líderes fuertes, que predican interna y externamente sobre la importancia del análisis en la toma de decisiones, y constantemente se detienen para preguntarse: Lo pensamos o lo sabemos realmente?. T es por objetivo ( target en inglés). Las compañías con objetivos estratégicos claros y actividades analíticas claras se aseguran de que el análisis impulse su desempeño. Finalmente, A corresponde a analistas. Los competidores analíticos tienen profesionales que hacen el trabajo cuantitativo; pero no sólo eso, también son comunicadores efectivos, que construyen buenas relaciones con quienes toman las decisiones y pueden explicar en terminología de negocios lo que dicen los datos y cómo podrían impactar en la estrategia (ver recuadro). el mejor cliente, ese cliente debe ser el mejor también para el área de finanzas. Y esto no es fácil de lograr. La mayoría de los datos son potencialmente útiles para el análisis, pero hay que trabajar sobre ellos. Cada vez hay más datos no estructurados que pueden ser muy interesantes para analizar. Es el caso de la información generada en los medios sociales. Las automotrices y las firmas de electrodomésticos, por ejemplo, se están volcando al text mining (minería de texto) para el análisis de garantías. Esta tecnología, por ejemplo, les permite explorar foros en el ambiente online para identificar los problemas más comunes de sus productos. Actualmente, las empresas manejan mucha información, pero los competidores analíticos cuentan con datos únicos, que nadie tiene, y los usan de maneras originales. Cómo llega una empresa a ser un competidor analítico? Los competidores analíticos comparten cinco capacidades. Inventé un acrónimo para explicarlo fácilmente: el modelo DELTA. D corresponde a datos. Actualmente, las empresas manejan mucha información, pero los competidores analíticos cuentan con datos únicos, que nadie tiene, y los usan de maneras originales. Un ejemplo clásico es el sistema de calificación (scoring) que usan las empresas de seguros para estimar si usted chocará el auto y aplicar esa información al precio. E corresponde a empresa. Los competidores analíticos examinan los datos generados por todas las áreas organizacionales. Combinan la información de la cadena de abastecimiento con datos de marketing, por ejemplo, y pronostican las maneras en que la oferta afectará la demanda. Estas compañías crean equipos multidisciplinarios de analistas (matemáticos, tecnólogos, estadísticos) que comparten tecnología e información Existen datos más útiles que otros para el análisis? El filósofo del management irlandés Charles Handy dijo: La información reunida para un propósito, difícilmente sea útil para otro. En otras palabras, los datos siempre deben sufrir alguna transformación. Hay que limpiarlos, asegurarse de que sean precisos y que todos los departamentos organizacionales compartan la misma información. Si el área de marketing dice que tal persona es Qué elementos son críticos para tener éxito en el análisis? Contar con buenos datos, claro, y el interés del equipo directivo en mejorar la precisión y los resultados de las decisiones. Si los líderes sólo se dejan guiar por la intuición, no irán muy lejos. Cuáles son las habilidades clave del talento analítico? Hay cuatro capacidades fundamentales. Estar tecnológicamente preparado es importante, pero también se requieren habilidades matemáticas y cuantitativas, visión de negocios, y la capacidad de comunicarse y establecer una relación de confianza con quien toma las deci- 68 GESTION V.16 N.1 ENE-FEB 2011 gestion.com.ar

6 El modelo DELTA en acción Cuando se le pide que aplique el modelo DELTA a un ejemplo real, Davenport elige el caso de Progressive, una empresa de seguros históricamente innovadora en competencia analítica. Fueron los primeros en emplear la calificación crediticia (credit score) para fijar precios. Hoy, la firma D: ofrece a sus clientes un pequeño dispositivo que se coloca en el vehículo y recopila información acerca de cuán lejos y cuán rápido manejan. Si el cliente está dispuesto a usarlo y entregarle esa información a la compañía, obtendrá una póliza a precio diferencial. El análisis de Progressive está fuertemente orientado al negocio; toda la información que se mane- E: ja en la compañía es compartida por las diferentes áreas. En las firmas de seguros, por lo general, los actuarios son los responsables de realizar el análisis matemático, estadístico, jurídico y financiero. De hecho, esos profesionales suelen ser las únicas personas analíticas de la industria. Pero en Progressive son sólo un grupo más que se comunica con una gran variedad de analistas provenientes de todas las funciones. El presidente ejecutivo de la empresa había sido, previamente, el director de Tecnología, por lo cual estuvo L: muy involucrado en los primeros esfuerzos analíticos y su compromiso se ha fortalecido. El objetivo principal de la firma siempre fue claro; el T: costo del riesgo. Desde sus inicios, Progressive contrató analistas con A: diferentes perfiles profesionales. siones, un factor poco reconocido. Es complicado encontrar gente con este perfil. Muchas empresas prefieren contratar personas que entiendan del negocio y sean buenas en las relaciones, y luego capacitarlas en los aspectos tecnológicos y el análisis. Qué porcentaje de las grandes empresas globales son competidores analíticos? En un estudio que llevé adelante en 2004 entre 400 compañías, el 10 por ciento de los participantes señaló que el análisis era clave para su negocio. En Competing on Analytics me focalizo en ese 10 por ciento, pero creo que, hoy, del 60 al 70 por ciento de las organizaciones globales están perfeccionando la toma de decisiones basadas en el análisis. Quieren ser mejores, no necesariamente competidores analíticos. Podría nombrar algunos de los competidores analíticos más sobresalientes que conoce? Los bancos Citi y Barklays, la aseguradora Progressive, la cadena de hoteles Marriott, UPS, Fedex, Google, American Airlines fue pionera en el análisis de precios aunque perdió su liderazgo y AC Milan, el equipo de fútbol más analítico del mundo. AC Milan? Sí. Se centraron en la reducción y prevención de lesiones. Graban a sus jugadores y estudian sus movimientos bajo distintas condiciones (campos, climas) para predecir en qué circunstancias es más factible que se lesionen. Evitan hacerlos jugar en esos casos. Creen que esto les permite contratar jugadores de más edad y ser más exitosos. Es cierto que con Beckham y Ronaldo tuvieron algo de éxito. Pero el deporte que más ha probado la eficacia del análisis es el béisbol. Hay industrias que son más analíticas que otras? Sí, las industrias orientadas al consumo. Existe mucha información disponible en este segmento. Banca, turismo, transportes, telecomunicaciones; son todos sectores que manejan enormes cantidades de datos sobre el comportamiento de los consumidores y saben usarlos. Las industrias que tienden a ser menos analíticas son la de la salud y las B2B (business-to-business). Cree que todavía hay espacio para la intuición en la toma de decisiones? Sí, hay lugar para la intuición basada en la experiencia. Pero sostengo que lo ideal es respaldarla con números. Es la combinación más poderosa. Si uno tiene la sensación de que el pasado ya no es más un buen pronosticador del futuro, entonces debe pensar en modificar sus modelos analíticos. Cuál es el mayor obstáculo para el desarrollo de la competencia analítica en las empresas? Los mismos líderes. La mayoría no entiende el poder y el valor del análisis. Se sienten cómodos tomando decisiones de manera intuitiva, pero no saben verdaderamente qué datos están disponibles. Creo que la comprensión del management es el gran obstáculo. < Gestión GESTION V.16 N.1 ENE-FEB 2011 gestion.com.ar 69