La inteligencia de negocios (BI) puede agregar valor a casi cualquier proceso empresarial, creando una vista integral y permitiendo a los equipos analizar sus propios datos para encontrar eficiencias y tomar mejores decisiones en el día a día.

La transformación digital ahora se considera una iniciativa estratégica clave y las herramientas de inteligencia de negocios han evolucionado para ayudar a las empresas a aprovechar al máximo sus inversiones en datos. La respuesta es el auge de las plataformas modernas de inteligencia de negocios que permiten el acceso a datos, la interactividad, el análisis, el descubrimiento, el intercambio y la gobernanza. Si bien existen algunos libros excelentes sobre la inteligencia de negocios donde se detallan sus aplicaciones prácticas, este artículo mostrará cómo algunas reconocidas empresas aprovechan las plataformas modernas de inteligencia de negocios.

A continuación te presentamos 5 ejemplos reales de plataforma de inteligencia de negocios en acción.

1. Informes de marketing digital centralizado en HelloFresh para aumentar las conversiones

Empresa: HelloFresh
Problema: Los informes de marketing digital requerían demasiado tiempo, eran manuales e ineficientes.
Solución: Para la compañía de kits de comidas HelloFresh, una solución de inteligencia de negocios centralizada ahorró al equipo de análisis de marketing de 10 a 20 horas de trabajo por día al automatizar los procesos de generación de informes. También permitió al equipo de marketing más amplio elaborar campañas de marketing digital regionales e individualizadas.

Con base en los análisis agregados del comportamiento del cliente, HelloFresh creó tres tipos de compradores para guiar sus esfuerzos. El hecho de poder ver y rastrear datos en tiempo real significa que el equipo puede reaccionar a los comportamientos de los clientes y optimizar las campañas de marketing. Como resultado, vieron un aumento en las tasas de conversión y una mejor retención de clientes.

Para leer más: Lee más ejemplos de departamentos de marketing que aprovechan la inteligencia de negocios.

2. REI aumentó las tasas de membresía de cooperativas minoristas

Empresa: REI
Problema: Dificultad para rastrear las métricas de membresía con 90 terabytes de datos.
Solución: En este ejemplo, REI, la cooperativa minorista de productos Outdoor, utiliza una plataforma de inteligencia de negocios para analizar la membresía de su cooperativa. Los miembros de la cooperativa contribuyen a la cuenta de REI en más del 90 por ciento de las compras minoristas, por lo que es fundamental realizar un seguimiento de métricas como la adquisición, retención y reactivación. Toda esta información equivale a más de 90 terabytes de datos. Poder analizar todos estos datos significa que los equipos de operaciones puedan determinar si invertir más en ventas minoristas tradicionales o en experiencias digitales para sus miembros.

Esto lleva a una mayor satisfacción del cliente y asociaciones positivas con la marca.
"Hemos visto un cambio completo en 2017 con la adquisición de nuevos miembros", observó Clinton Fowler, director de clientes y análisis avanzado de REI.

El equipo también utiliza su plataforma de BI para analizar la segmentación de clientes, lo que ayuda a informar decisiones como los métodos de envío, la gestión del ciclo de vida de los miembros y los surtidos de categorías de productos.

Para leer más: Lee sobre las 5 tendencias principales del análisis del comercio minorista.

3. Coca-Cola Bottling Company maximizó su eficiencia operativa

Empresa: Coca-Cola Bottling Company (CCBC), el mayor socio independiente de embotellado de Coca Cola
Problema: Los procesos de generación de informes manuales restringen el acceso a ventas y datos de operaciones en tiempo real.
Solución: El equipo de inteligencia de negocios de Coca-Cola maneja la generación de informes de todas las operaciones de ventas y entrega de la empresa. Con su plataforma de BI, el equipo automatizó los procesos de generación de informes manuales, ahorrando más de 260 horas al año, más de seis semanas de trabajo de 40 horas.

La automatización de informes y otras integraciones de sistemas empresariales ponen los datos de administración de relaciones con clientes (CRM) nuevamente en manos de los equipos de ventas en el campo mediante dashboards móviles que proporcionan información oportuna y accionable, y una ventaja competitiva que los distingue de los demás.

Una implementación de BI de autoservicio fomenta colaboraciones más efectivas entre los TI y los usuarios corporativos, lo que maximiza la experiencia de los participantes. Los analistas y TI pueden centrarse en una estrategia global y en innovaciones a largo plazo, como la gobernanza de datos corporativos, en lugar de en tareas de investigación e informes manuales.

Para leer más: Echa un vistazo a este documento sobre cómo empezar tu viaje en el análisis de las operaciones de ventas.

4. Chipotle creó una vista unificada de las operaciones de los restaurantes

Empresa: Chipotle
Problema: Las fuentes de datos dispares impedían a los equipos tener una vista unificada de los restaurantes.
Solución: Chipotle Mexican Grill es una cadena de restaurantes estadounidense con más de 2400 establecimientos en todo el mundo. Chipotle retiró su solución de BI tradicional y la cambió por una plataforma de BI moderna y de autoservicio. Esto les permitió crear una vista centralizada de las operaciones para que pudiesen realizar un seguimiento de la efectividad operativa del restaurante a escala nacional.

Ahora que el personal tiene más acceso a los datos, la velocidad de entrega de informes para proyectos estratégicos se ha triplicado de trimestral a mensual y se han ahorrado miles de horas de trabajo. "Este fue el boleto para llevar todas las métricas y la comprensión al siguiente nivel", explicó Zach Sippl, director de inteligencia de negocios.

Para leer más: Lee este informe sobre el enfoque moderno de la inteligencia de negocios.

5. Des Moines Public Schools identifica y ayuda a los estudiantes en riesgo

Organización: Des Moines Public Schools
Problema: Los informes manuales de Excel significaban que los administradores no podían ver datos actualizados como la asistencia, lo que impedía la intervención oportuna.
Solución: Des Moines Public Schools (DMPS) utilizó análisis avanzados para mejorar las tasas de intervención de deserción y comprender mejor el impacto de los diversos métodos de enseñanza en los resultados individuales de los estudiantes.

El equipo de investigación y administración de datos de DMPS utilizó un modelo de regresión lineal múltiple (apodado el coeficiente de deserción) para ponderar los indicadores de los estudiantes para predecir qué estudiantes podrían correr el riesgo de abandonar la escuela. Utilizaron una plataforma de inteligencia de negocios para aprovechar el modelo. La visualización de datos facilitó al personal la identificación de estudiantes individuales en riesgo y la atención que necesitaban.

Los dashboards establecidos por el equipo de investigación y administración de datos proporcionaron análisis en tiempo real a 7000 maestros y personal de DMPS para que pudieran adaptarse e intervenir antes, mejorando dramáticamente las tasas de éxito de las intervenciones. Los análisis en tiempo real estaban respaldados por cinco años de datos históricos. Esto significó que el personal podía profundizar en los datos históricos en el lugar para validar los conocimientos sobre los estudiantes actuales.

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