Olvídate de las suposiciones al gestionar tu negocio con un modelo de toma de decisiones basado en datos.
Antiguamente, los líderes empresariales confiaban en su intuición para tomar decisiones audaces, con poca investigación que respaldara sus ideas. Hoy, gracias a la mayor disponibilidad de datos, los equipos pueden priorizar un enfoque basado en ellos. Este auge en la toma de decisiones analíticas ha generado importantes beneficios para las organizaciones que se adentran en la nueva frontera del "big data".
Aplicar el modelo de toma de decisiones basada en datos (DDDM, por sus siglas en inglés) es fundamental para el éxito de tu equipo, pero su eficacia depende de la preparación, implementación y mantenimiento. Aprende a utilizar los datos para decidir, conoce los pormenores de este modelo y los pasos necesarios para optimizar el enfoque de tu empresa.
¿Por qué es importante la toma de decisiones basada en datos?
La toma de decisiones basada en datos es una filosofía empresarial que prioriza la analítica de datos por encima de todo para orientar las decisiones. Una empresa que utiliza el modelo DDDM decide basar sus tácticas de marketing, su modelo de negocio e incluso su identidad de marca en la mejora de métricas clave específicas. El objetivo es eliminar la intuición y las conjeturas de la ecuación, lo que permite obtener resultados más predecibles.
Aquí tienes algunos beneficios del modelo DDDM:
- Mayor transparencia y responsabilidad. Las métricas cuantificables son fáciles de compartir con el equipo, lo que garantiza que todos estén en la misma sintonía.
- Mejora continua. Realizar un seguimiento de las métricas clave y priorizar su importancia ayuda a establecer objetivos sólidos y a supervisar el progreso.
- Mayor coherencia. Cuando todos los miembros del equipo siguen los resultados y el progreso mediante las mismas métricas clave, la comunicación es directa y el rendimiento general del equipo es más cohesionado.
- Ahorro de costes. Las suposiciones implican un proceso de prueba y error, y cada error supone un gasto innecesario. Con un modelo basado en datos, verás más pruebas exitosas y evitarás invertir recursos en las iniciativas equivocadas.
Lufthansa, la aerolínea alemana, es un ejemplo increíble de cómo aplicar el modelo DDDM correctamente. Cuando adoptaron una plataforma de análisis unificada para sus más de 500 empresas subsidiarias, su eficiencia aumentó en más de un 30%. Esto solo fue posible cuando los líderes empresariales comenzaron a tomar decisiones coherentes basadas en datos.
Basado en datos frente a informado por datos
Una decisión basada en datos se fundamenta exclusivamente en métricas, mientras que una decisión informada por datos incorpora otros factores, como los objetivos de negocio y la identidad de marca. Ambas pueden dar buenos resultados, pero la decisión informada por datos sigue dependiendo en parte de la intuición. Los equipos que utilizan estrategias informadas por datos pueden enfrentarse a la parálisis por análisis más a menudo que cuando consideran los datos de forma aislada.
Por lo general, un modelo basado en datos es más sencillo que uno informado por datos y, por tanto, más fácil de automatizar. Por ejemplo, Netflix utiliza los datos de visualización de sus clientes para recomendar programas que podrían gustarles. Se trata de una estrategia automatizada basada en datos que aumenta la audiencia. Si Netflix utilizara un modelo informado por datos, podría recopilar la misma información, pero dependería de sus empleados para hacer recomendaciones a grupos específicos de clientes.
Componentes clave de las decisiones basadas en datos
El modelo DDDM se basa en dos componentes principales: datos precisos y relevantes, y sus correlaciones. Así es como estos aspectos trabajan juntos para lograr un modelo exitoso:
- Datos precisos y relevantes. Si tus análisis son inexactos o no son relevantes para el seguimiento de tus objetivos, tus decisiones se verán afectadas. Asegúrate de validar todas tus métricas antes de utilizarlas para tomar decisiones.
- Correlaciones de métricas. Las correlaciones entre métricas son un componente clave de la alfabetización de datos, ya que guían a los equipos a generar ideas creativas para alcanzar sus objetivos. Anima a tu equipo a preguntarse por qué las métricas son como son. De este modo, entenderán las dependencias de los datos y tendrán más confianza al abordar la manipulación de las cifras.
El estado de los sitios web en 2024
Descubre los principales retos a los que se enfrentan los equipos de marketing hoy en día, así como las oportunidades para las empresas en 2024.
Cómo tomar decisiones eficaces basadas en datos: 6 pasos
Una toma de decisiones basada en datos (DDDM) adecuada requiere establecer objetivos muy específicos y desarrollar soluciones dirigidas. Se necesita un esfuerzo considerable para elaborar una estrategia sólida basada en datos y luego realizar un seguimiento minucioso. Por suerte, los siguientes seis pasos pueden simplificar el desarrollo y mantenimiento de su proceso basado en datos.
1. Clarifique los objetivos de negocio
Su primer objetivo es identificar qué ganancias desea obtener. Comience con metas fáciles de medir, como aumentar el tráfico del sitio web y reducir los costos de recursos. Puede utilizar métricas sencillas para realizar un seguimiento de estos objetivos, y existen muchas formas de influir en sus resultados.
Tras algunas campañas exitosas, aplique su nueva experiencia a objetivos más ambiguos, como mejorar la retención de empleados o optimizar la experiencia del cliente. Estos objetivos también son medibles, pero requieren un análisis más creativo y métricas complejas.
2. Consulte a su equipo sobre las fuentes de datos vitales
Con objetivos claros en mente, debe identificar las métricas que utilizará para seguir el progreso. Determinar las mediciones correctas —y las herramientas necesarias para descifrarlas y aplicarlas— requiere una investigación de datos exhaustiva. Considere incorporar investigadores de datos cualificados en esta etapa para ayudar a orientar sus esfuerzos en la dirección correcta.
Afortunadamente, también puede confiar en las perspectivas de su equipo como una fuente constante de información. Su experiencia los hace idóneos para identificar las mejores herramientas de análisis y métricas para un objetivo determinado. Y cuando llegue el momento de avanzar hacia esa meta, estarán preparados y motivados porque ayudaron a darle forma.
3. Recopile y organice los datos esenciales
Ahora, acumulará los datos relevantes y precisos que son esenciales para la eficacia de la DDDM. Las herramientas de análisis rastrean una gran cantidad de métricas, así que sea selectivo y céntrese en las más estrechamente relacionadas con sus objetivos. Mantenga estos puntos de datos ordenados a medida que los recopila; no permita que sus métricas se desorganicen o se fragmenten en silos de datos.
Las mejores herramientas de visualización y análisis de datos cuentan con paneles, tablas y hojas de cálculo exportables integrales. Optimice estos recursos y asegúrese de que todos tengan acceso: cuanto más informado esté su equipo, mejores serán sus ideas.
4. Analice y navegue por los conocimientos de los datos
En este punto, debería tener una montaña de métricas que examinar. Ahora es el momento de desenterrar las joyas más valiosas. Cuando identifique los conocimientos fundamentales para una toma de decisiones informada, discútalos ampliamente con su equipo para revelar aspectos interesantes de sus hallazgos clave.
Anime a su equipo a hacer preguntas que les ayuden a comprender mejor los datos y cómo se interconectan. Extraer conclusiones precisas de un gran conjunto de datos requiere alfabetización y experiencia en datos, por lo que puede volver a consultar con investigadores expertos para ayudar a guiar el proceso de análisis.
5. Utilice los datos para tomar decisiones
Con todos sus análisis en mano y una lista de conocimientos clave, es hora de actuar. Afortunadamente, una filosofía DDDM hace que las acciones correctas sean evidentes por sí mismas. Los conocimientos que analizó deberían revelar el mejor curso de acción con poca o ninguna intuición.
Por ejemplo, si su objetivo es reducir costos, sus métricas deberían mostrar exactamente dónde puede recortar gastos. Y si su objetivo es aumentar el tráfico del sitio web, debería ver fácilmente qué estrategias funcionan y cuáles no.
A veces, los conocimientos que descubra no se traducirán fácilmente en acciones, lo que significa que necesita más datos o datos diferentes. Tome la mejor decisión con la información disponible, pero considere ajustar lo que rastrea en el futuro.
6. Supervise el impacto de su decisión siguiendo las métricas
Después de dedicar una cantidad considerable de tiempo, dinero y esfuerzo a tomar una decisión basada en datos, es hora de vigilar de cerca cómo se desarrolla la elección. Continúe rastreando sus métricas para supervisar si su decisión está logrando su objetivo. Cuando haya reunido más conocimientos, vuelva al paso de análisis y busque oportunidades de mejora.
Alcance sus objetivos con Webflow
Pasar a un modelo de toma de decisiones basada en datos (DDDM) puede parecer un cambio complejo en tu estrategia empresarial, pero las herramientas y recursos adecuados pueden simplificar el proceso. Webflow Enterprise te permite integrar numerosas herramientas de análisis y optimización en tu sitio web para orientar tus decisiones basadas en datos. Con Webflow, puedes crear sitios web visualmente impactantes y fiables que se adaptan rápidamente a las necesidades crecientes de tu empresa.
Crea con Webflow
Webflow Enterprise ofrece a tus equipos la capacidad de crear, publicar y gestionar sitios de forma colaborativa y a gran escala.
