PYME: Cómo hacer que los datos tengan sentido y sean útiles

En el mundo de hoy, hay datos a nuestro alrededor. Toda esta charla sobre big data y análisis de negocios significa que estamos tomando decisiones comerciales más inteligentes, ¿verdad?

Bien quizás.

Con la prevalencia de big data, puede ser fácil sumergirse en los números y pasar por alto el contexto detrás de las métricas. Sin embargo, la falta de contexto puede causar una multitud de problemas cuando se trata de tomar decisiones comerciales estratégicas basadas en datos.

Por ejemplo, pueden surgir problemas importantes como:

– Métricas sin sentido

– falta de comunicación- Desalineación en KPI– Falta de impacto empresarial

Por lo tanto, es fundamental tener el contexto a la vanguardia de todos los análisis de datos. Deje que la estrategia empresarial controle la forma en que analiza los datos, en lugar de que la forma en que analiza los datos impulse la estrategia empresarial.

Revisaremos los pasos clave sobre cómo adoptar un enfoque integrado para el análisis de datos y permitir decisiones comerciales basadas en datos que generen un alto impacto en el resultado final.

Cómo analizar sus datos cuando tiene informes aislados

Primero, comencemos con una situación común que puede enfrentar en el trabajo. Debe decidir dónde asignar el presupuesto de marketing para generar más ingresos, pero tiene informes de rendimiento aislados. Por lo tanto, solicita datos de rendimiento de los administradores de canales de cada equipo: Amazon, comercio electrónico y venta minorista.

Estos son los 3 informes que su equipo le entrega:

Mirando estos datos, ¿Qué decisión comercial tomará?

¿Invierte la mayor parte de su presupuesto en Amazon o comercio electrónico? ¿Y conoces el contexto y el significado detrás de estos números de rendimiento? Por ejemplo, ¿un ROAS de 8.14 en comercio electrónico significa que está superando un 21.74% de ACos en Amazon?

En general, estos informes hacen que sea difícil tener una decisión clara sobre la asignación del presupuesto. Para tomar decisiones comerciales efectivas y extraer información procesable de los datos, necesita contexto y estrategia al principio.

Para pasar de un enfoque de análisis de datos aislados a uno integrado y procesable, hay 4 pasos clave para hacer que los datos sean procesables:

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