En 2007, ella y Thomas Davenport co-escribieron Competing on Analytics, que CIO Insight citó dentro de su lista de "libros de negocios más provocativos y atractivos de todos los tiempos". El año pasado fue coautora de Analytics at Work. El periodista William Bulkeley entrevistó a Harris acerca de por qué las empresas deberían apoyarse más en el análisis de datos.
TR: ¿Hasta qué punto las empresas han llegado a reconocer el valor del análisis de datos desde que escribió su libro en 2007?
Harris: En 2007, cuando el libro salió a la luz, entre un 9 y un 10 por ciento de las empresas encuestadas señalaron que el análisis es un elemento clave de su capacidad estratégica. Nos centramos en 35 países y 19 sectores industriales. En cada uno de ellos encontramos varias empresas que afirmaban competir en análisis o aspirar a hacerlo en el futuro. Hoy día, y aunque no tenemos cifras concretas, el porcentaje realmente se ha disparado.
Pero, según usted, todavía hay margen de mejora.
Una encuesta que llevamos a cabo hace unos años reveló que a casi tres cuartas partes de los ejecutivos les gustaría tomar decisiones basadas en hechos. Sin embargo sólo el 40 por ciento señaló que habían tomado su última decisión importante basándose en hechos. Existe una gran brecha entre las aspiraciones y la realidad.
¿Cuál es la forma más efectiva en que las empresas pueden usar el análisis: para mejorar la eficiencia y reducir costes, o para mejorar las relaciones con los clientes y aumentar sus ingresos?
Depende de la industria. En general existen límites en el lado de la reducción de costes. Existen un gran potencial alcista en el lado del crecimiento de mercados. Gran parte de lo que resulta emocionante de todo esto reside en el espacio del análisis de clientes. A la hora de empezar, una organización puede centrarse en la mejora de la segmentación de clientes y la comprensión del comportamiento del comprador. Las organizaciones más avanzadas se basan en el análisis para optimizar todo el ciclo de vida del cliente. En las telecomunicaciones, por ejemplo, la gestión de la rotación prevé qué clientes tienen más probabilidades de abandonar la compañía y las mejores estrategias para mantenerlos.
¿Están las empresas exclusivas de Inte et muy por delante de las empresas con presencia física o híbridas?
Muchos emprendedores exitosos de Inte et tienden a ser más analíticos y a estar más cómodos con los números. Netflix, por ejemplo, es una empresa construida esencialmente en to o a un algoritmo. Cinematch [el algoritmo de Netflix] no sólo predice qué películas le van a gustar a un cliente, sino que también guía muchas decisiones de negocios. Las empresas de Inte et como Netflix tienen otras ventajas. Pueden analizar cada clic del ratón de los clientes, y no sólo los datos de ventas. También tienen menos barreras a la hora de integrar y analizar los datos del cliente. Además, las empresas de Inte et suelen tomar un enfoque experimental para afinar su página web y sus servicios, lo que les permite recoger más datos.
Sin embargo, se trata realmente de la cultura. Muchas empresas, como General Electric, Procter & Gamble, y Marriott, fueron fundadas por personas que desde el primer día se basaron en el análisis para llevar a cabo la gestión de sus negocios. Y cada organización posee una información única que, en potencia, puede cambiar las reglas de juego. Los comercios con sedes físicas poseen información sobre el comportamiento del cliente que las empresas puramente basadas en la web no pueden conseguir.
¿Por ejemplo?
Las tiendas físicas tienen la capacidad de utilizar sensores y capacidades de extracción de vídeo para proporcionar información sobre el comportamiento en las tiendas, lo cual puede afectar al diseño de la tienda y el merchandising. Los vendedores también pueden obtener comentarios más cualitativos de los clientes acerca de las mercancías y las devoluciones. Por ejemplo, pueden obtener detalles acerca de los productos defectuosos, por encima y más allá de la información que se recibe en una hoja de embalaje al devolver el producto, para así poder trabajar con los proveedores y corregir los problemas.
n¿Las empresas realmente conocen mejor a sus clientes hoy que hace una década?
Muchas de ellas conocen mejor a sus clientes. Pero no los conocen tan bien como los conocían hace 100 años. En cierto modo, el análisis es una manera de volver al conocimiento íntimo que el minorista típico tenía antes de la invención del automóvil.
¿El análisis hace que los clientes estén mejor?
Si una empresa utiliza el análisis de forma adecuada, la información sólo se utilizará para ayudar a los clientes del modo en que quieran ser ayudados.
Denos un ejemplo de cómo el análisis ha llevado a las empresas a entender mejor a los clientes.
Best Buy es una buena empresa a la hora de crear oportunidades de venta cruzadas. Cuando usted compra una cámara digital, saben que es poco probable que compre una impresora de fotos digitales al mismo tiempo. Pero también pueden predecir que dentro de cinco semanas usted habrá impreso algunas fotos en su impresora actual. Saben que probablemente no estará contento con el resultado. Ese es el momento en el que envían un e-mail con un cupón para una impresora fotográfica nueva.
¿El análisis elimina el elemento humano del marketing?
La mayoría de las hipótesis son generadas por humanos. No provienen de la minería de datos. La gente ve la analítica como algo muy cuantitativo y científico. Temen que pueda acabar con la creatividad. Nosotros pensamos lo contrario. Las empresas más analíticas son las más experimentales. Nadie diría que Google no es innovadora. Todo lo que pasa en esa compañía proviene de algún tipo de análisis cuantitativo.
¿Hacia dónde irá el análisis en los próximos cinco años?
La analítica se está moviendo rápidamente más allá de las cifras numéricas. Existe un tremendo interés por aprovechar los datos de los sitios de redes sociales. La gente quiere analizar la información de la red contenida en los videos, imágenes y gráficos. Podemos utilizar el reconocimiento facial para identificar a las personas en las fotos. Los servicios de localización nos permiten saber cuándo y dónde se tomó la foto. Las organizaciones están experimentando con aplicaciones de análisis de sentimientos para aprender cómo la gente realmente se siente acerca de la empresa y los productos.