Los análisis de autoservicio permiten a los usuarios descubrir perspectivas y ejecutar informes y visualizaciones sin la ayuda de profesionales de TI.
¿Por qué es importante la analítica de autoservicio?
Los usuarios de las distintas líneas de negocio ya no tienen que solicitar al equipo informático la creación de informes. Los proveedores han desarrollado nuevas capacidades para facilitar a los usuarios la creación de potentes cuadros de mando informatique décisionnelle (BI) para sus funciones empresariales específicas.
La principal razón para adoptar este nuevo paradigma es permitir a los usuarios operar de forma autónoma sin depender de las funciones centrales de TI. Los paquetes de iniciación, las guías en vídeo, la ayuda en contexto y las suscripciones basadas en la nube permitirán a los usuarios de la línea de negocio explorar sus propios datos operativos y tomar decisiones basadas en datos con mayor agilidad.
Principales funciones de los análisis de autoservicio
Las siguientes características ayudan a que el BI tradicional sea autoservicio:
Facilidad de uso
La interfaz de usuario de BI debe ser intuitiva, con gráficos sencillos de arrastrar y soltar, para que los usuarios empresariales tengan éxito con los análisis de autoservicio.
Asistencia AI
La inteligencia artificial (IA) permite el autoservicio al proporcionar una interfaz de lenguaje natural para escribir consultas en lugar de escribir consultas SQL más complejas. El lenguaje natural puede adoptar un enfoque conversacional basado en el chat, solicitando al usuario la información requerida. La consulta SQL que el usuario está construyendo puede mostrarse a medida que se completan las indicaciones para enseñar al usuario a escribir consultas de forma más directa. El segundo ámbito en el que la IA puede ayudar es facilitando la selección de algoritmos adecuados para analizar e interpretar los datos empresariales y elaborar previsiones.
Prestación de servicios en la nube
Los usuarios departamentales suelen tener cuentas de gastos operativos, que pueden utilizar para financiar suscripciones de análisis de autoservicio sin implicar ciclos de adquisición lentos y engorrosos.
Formación integrada
Las demostraciones en contexto y la formación en vídeo hacen que la curva de aprendizaje inicial de la aplicación de BI sea menos pronunciada.
Plantillas prediseñadas
Muchos proveedores de análisis albergan mercados que contienen plantillas diseñadas para ofrecer una ventaja. Las plantillas prefabricadas pueden centrarse en casos de uso de líneas de negocio horizontales y verticales. Algunos ejemplos de cuadros de mando para casos de uso horizontales podrían ser Cliente 360, marketing, ventas y finanzas. Estos cuadros de mando utilizan fuentes relevantes de aplicaciones como ERP, redes sociales y sistemas CRM.
Ventajas de la analítica de autoservicio
A continuación se enumeran algunas de las muchas ventajas de la analítica de autoservicio:
- La experiencia analítica se desarrolla en toda la empresa delegando la analítica a personas de las líneas de negocio para que puedan reducir su dependencia de expertos centralizados en BI y TI.
- Se utilizan más activos de datos corporativos para la toma de decisiones porque más personas pueden acceder a herramientas de autoservicio.
- Mayor capacidad de respuesta de las empresas a los cambios en el comportamiento de los clientes y en las condiciones del mercado, ya que los usuarios están más en sintonía con dichos cambios.
- Proporcione una mayor experiencia analítica a los departamentos y permítales compartir información con cuadros de mando compartidos.
- Democratizar la analítica poniéndola al alcance de más usuarios empresariales, gracias a una mayor facilidad de uso y comodidad.
- La mejora de la toma de decisiones se traduce en una mayor eficacia y rentabilidad.
Ejemplos de análisis de autoservicio
Atención al cliente
Los análisis de autoservicio pueden ayudar a la organización de atención al cliente a ser más proactiva. Los análisis básicos de atención al cliente hacen un seguimiento del número de llamadas activas en distintos niveles de gravedad y del tiempo que se tarda en cerrar las incidencias. Un análisis más sofisticado implica correlacionar la gestión de cuentas, las ventas y las actividades de asistencia para garantizar que los problemas de asistencia no afecten a la renovación de licencias. Si se analizan las personas que abren más casos de asistencia, se pueden descubrir oportunidades de formación, o se pueden ofrecer niveles más altos de asistencia, incluidas auditorías in situ, para que las configuraciones deficientes sean menos propensas a errores.
Ventas
Los análisis de autoservicio pueden ayudar a los equipos de ventas a ser más receptivos. Si el departamento de ventas tiene acceso directo a los datos de los sistemas de marketing que realizan un seguimiento del recorrido del comprador, el equipo de ventas internas podría convertir los contactos de Marketo en contactos activos llamando a los clientes potenciales minutos después de descargar un activo cerrado en lugar de esperar a recibir una notificación de Salesforce.
Los equipos de retención de clientes pueden realizar un seguimiento proactivo de los contactos que visitan los sitios web de la competencia o buscan palabras clave específicas para poder llegar con su mejor oferta y garantizar una renovación.
Marketing
La mayoría de los equipos de marketing tienen dificultades para obtener una visión coherente de los clientes potenciales en cada etapa de su recorrido de compra por el embudo. Los cuadros de mando de autoservicio que muestran la actividad de búsqueda orgánica y de pago, las visitas a la página de destino, las descargas, las pruebas y la actividad de prospección de ventas salientes proporcionan la visión global que necesitan. El marketing debe justificar el gasto en campañas, etc., por lo que los cuadros de mando que demuestran el rendimiento de las diferentes campañas y tácticas ayudan a justificar la repetición de las actividades.
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Preguntas frecuentes
El análisis de autoservicio permite a los usuarios obtener información, generar informes y crear visualizaciones sin necesidad de recurrir a profesionales de TI, lo que permite a los usuarios empresariales trabajar de forma autónoma.
De este modo, los usuarios ya no tienen que solicitar informes a los equipos de TI, lo que permite a los usuarios de las distintas áreas de negocio analizar sus datos operativos y tomar decisiones basadas en datos con mayor agilidad.
Entre sus principales funciones se incluyen interfaces intuitivas de arrastrar y soltar, asistencia mediante IA con consultas en lenguaje natural, prestación de servicios en la nube, recursos de formación integrados y plantillas prediseñadas para diversos casos de uso empresarial.
La IA ofrece una interfaz de lenguaje natural para redactar consultas en lugar de utilizar código SQL complejo, utiliza indicaciones conversacionales para guiar a los usuarios y ayuda a seleccionar los algoritmos adecuados para analizar datos empresariales y elaborar previsiones.
Entre las ventajas se incluyen el desarrollo de competencias analíticas en toda la empresa, un mayor uso de los activos de datos corporativos, una mejor capacidad de respuesta de la empresa ante los cambios del mercado, un acceso democratizado a los análisis y una mejora en la toma de decisiones que se traduce en una mayor eficiencia y rentabilidad.
El servicio de atención al cliente puede realizar un seguimiento de las llamadas activas y de los tiempos de resolución de los tickets, relacionar las actividades de asistencia con la gestión de cuentas y las ventas para garantizar las renovaciones, e identificar oportunidades de formación mediante el análisis de los usuarios que abren más casos de asistencia.
Los equipos de ventas pueden acceder a flujos de datos en tiempo real procedentes de los sistemas de marketing para ponerse en contacto con los clientes potenciales inmediatamente después de que descarguen los recursos, y los equipos de fidelización pueden realizar un seguimiento proactivo de los contactos que visitan las páginas web de la competencia para ofrecerles ofertas competitivas.
Los equipos de marketing pueden obtener una visión global de los clientes potenciales a lo largo de todo su proceso de compra, realizar un seguimiento de la actividad de búsqueda tanto de pago como orgánica, las visitas a las páginas de destino, las descargas y las pruebas de producto, y demostrar el retorno de la inversión de las distintas campañas para justificar el gasto.
