Editado por el experto en análisis Thomas Davenport, el libro ofrece una visión general de la inteligencia de negocios que puede hacer o deshacer el desarrollo estratégico de big data. El verano pasado, obtuve una copia gratuita de la parada en Chicago de un road show de SAS para su nueva solución de virtualización de datos.
Debido a los diferentes autores involucrados, resaltaré las secciones que creo que vale la pena leer.
Los primeros capítulos superan a la analítica en sus diversas formas. Davenport comienza el capítulo uno explicando las diversas formas de análisis y sus diferencias, mientras que el capítulo dos, de Keri Pearson, proporciona un ejemplo financiero de ROI. Una lista que aparece al final del capítulo tiene algunas grandes lecciones aprendidas que consideran un orden de ocurrencia potencial. Este enfoque puede ayudar a la organización a enmarcar qué proyecto abordar.
Para mostrar lo que quiero decir, aquí hay un ejemplo de selección de proyectos con el mayor retorno de la inversión (retorno de la inversión):
Comience con el proyecto de alto ROI, no con el bajo o difícil de cuantificar. El primer proyecto normalmente conlleva el mayor costo porque el inicio generalmente implica configurar el almacén de datos. Si se puede hacer con un proyecto ROI grande, los proyectos futuros son mucho más fáciles de justificar …
El capítulo más relevante para las pequeñas empresas es el Capítulo 4. El autor, Bill Franks, brinda una buena base de cómo los datos web son la base para hacer más que contabilizar el tráfico web. Ofrece una vista renovada del valor del tráfico de no conversión: el 96% de los visitantes del sitio web que no hacen clic en un botón deseado o envían un formulario de llenado.
Este segmento vale la pena para las pequeñas empresas que buscan un razonamiento más profundo detrás del costo de modificar una solución de análisis o crear un panel personalizado. Muchos todavía tratan la analítica como una forma de contabilidad. Como dicen en los comerciales "¡Espera, hay más!" Bueno, Franks explica el "más" con el segmento del capítulo, Web Data In Action. Menciona algunos modelos, como el desgaste y el modelo de respuesta. Me gustó la forma en que los francos toman la imaginación para enfatizar los segmentos de clientes que las empresas pueden desarrollar, como este comentario:
Considere un segmento llamado Dreamers que se ha derivado exclusivamente del comportamiento de navegación. Los soñadores ponen repetidamente un artículo en sus cestas, pero luego los abandonan. Los soñadores a menudo agregan y abandonan el mismo artículo muchas veces … Entonces, ¿qué puedes hacer después de encontrarlos? Una opción es mirar lo que los clientes están abandonando.
Otro segmento sólido es el Capítulo 12: Participación del talento analítico. Esto fue escrito por Jeanne Harris (quien coescribió Analytics en el trabajo con Davenport y Robert Morison) y Elizabeth Craig. Ofrece una breve descripción general de cómo establecer objetivos de asignación que muestran que su organización comprende el talento analítico:
Proporcionar a los analistas información crucial sobre el negocio es una forma de mantener el talento analítico involucrado.
Las ideas fueron acertadas en lo que está sucediendo. Recordé el conocido estudio de una firma de reclutamiento que indicaba que los analistas estaban cambiando de trabajo, en parte debido a la falta de compromiso y apoyo significativo. Además, Harris y Craig muestran cómo identificar “4 razas de talento analítico” que transmite hábilmente el valor de cada talento.
Los problemas de privacidad se mencionan en el Capítulo 4, pero los defensores deben leer el Capítulo 13, Gobernanza para el análisis. Stacy Blanchard y Robert Morson establecen el proceso para establecer la gestión analítica, los procesos que en última instancia protegen los datos tanto como extraen valor:
El establecimiento de la gobernanza es una mezcla de ciencia y arte, donde las dinámicas de poder específicas dentro de la organización juegan un papel importante. No existe un modelo de gobierno único y correcto para el análisis, pero comúnmente se encuentran varios buenos principios y prácticas entre la organización con capacidades analíticas de alto rendimiento.
Los conceptos, aunque están destinados a grandes organizaciones, aún pueden adaptarse a una empresa de tamaño mediano, como los principios rectores y la comprensión de por qué la gobernabilidad es importante. La lista "Sabes que estás teniendo éxito cuando …" se puede modificar para las empresas más pequeñas que usan análisis y tienen partes interesadas remotas de sus operaciones.
En capítulos posteriores se presentan casos de grandes empresas. Algunos señalan el impacto de los análisis en industrias específicas, como la venta minorista (Sears) y la farmacéutica (Merck).
Nuevamente, este es un libro destinado a gerentes de grandes organizaciones. Pero para las pequeñas empresas que buscan crecer, puede ofrecer una visión general que fomente una apreciación más profunda de libros detallados como Analítica web 2.0 o Marketing de rendimiento con Google Analytics.
$config[code] not foundLa analítica, en general, obliga a una empresa a analizar críticamente cómo funciona. Libros como este proporcionarán el marco adecuado para administrar esas operaciones para su mejor desempeño comercial.
