Es un resumen muy visual que nos muestra el progreso de las métricas más importantes del negocio, los resultados obtenidos y los esfuerzos realizados.

En muchas ocasiones se tienen la mentalidad de que este tema queda reservado únicamente para técnicos o gente de marketing, sin embargo, no incumbe únicamente a los departamentos de Marketing y ventas, sino que por el contrario, inlcuye y aporta beneficios para todas las áreas de la empresa, administración, finanzas, IT, comercial, logística, etc.

Cada organización debe tener un dashboard personalizado, que refleje los indicadores alineados con su visión estratégica. Para que el dashboard sea útil a la empresa debe:

• Mostrar mediciones objetivas sobre el rendimiento.
• Hacer accesibles los datos tras una rápida visualización.
• Acelerar la toma de decisiones.
• Alinear objetivos de distintas áreas.
• Servir de base para planificar acciones.

Se debe monitorear los dashboards de los  procesos de negocio por dos motivos:

1.- Muestran la esencia del negocio.

2.- El proceso de negocio sirve para obtener beneficio. Sea cual sea la inversión, es necesario que se verifique la efectividad para evaluar si continuar invirtiendo o desviar el presupuesto hacia otras iniciativas.

¿Cómo hacer un cuadro de mando?

Muchas veces empezamos a diseñar desde la tecnología, resultando en que el dashboard no responde a la esencia de la compañía ni a los objetivos establecidos. Para prevenirlo, es necesario comprender las claves del negocio. A partir de ahí, se pueden realizar muchas mediciones. Para no perdernos, es necesario construir un plan priorizado de mediciones.

Para que las mediciones o KPIs y pantallas sean útiles, deben ser:

• Intuitivas (Sencillas de interpretar)
• Directas (Enlazan claramente con la toma de decisiones)
• Objetivas (No son ambiguas)
• Atractivas (Los miembros de la organización son los primeros interesados en usarla)

Ahora que lo importante ha sido definido, es la hora de entrar en detalles técnicos:

• Análisis exploratorio y Limpieza de datos
• Construir el modelo de datos y los cubos
• Diseñar la apariencia y contenido de las pantallas

Objetivos

Algunos objetivos que se pueden conseguir mediante dashboards:

• Incrementar las ventas.
• Encontrar las áreas más eficientes y divulgar las mejores prácticas.
• Maximizar el ratio de fidelización o mejorar el impacto de las campañas de marketing.
• Optimizar costes y reducir ineficiencias.
• Reducir “tiempos muertos” y “cuellos de botella” en los procesos.
• Identificar capacidad ociosa

Ahora que ya tenemos los datos..¡Tomemos decisiones!

Tenemos herramientas muy potentes para poner orden en nuestra gestión: la segmentación y los modelos predictivos.

¿Cuál es el propósito de la segmentación?

Nos permite poner orden en la cartera de clientes, identificando segmentos similares. Podemos ofrecer una propuesta de valor adaptada a cada segmento y, llevándolo al extremo, usar la información disponible para personalizar cada interacción con cada cliente.

Por ejemplo:

• En negocios financieros, la segmentación ayuda a definir productos con parámetros específicos de interés, rentabilidades y/o horizontes temporales
• En retail, aporta información de qué secciones hay que reforzar en el layout o planograma de las tiendas, en base al peso de cada segmento de clientes
• En redes de distribución, nos permite dimensionar la red de agentes y decidir si creamos secciones especializadas

Y…, ¿por qué necesito modelos predictivos?

Los modelos predictivos generan un ranking de los clientes para satisfacer un criterio preestablecido, por ejemplo, con quienes tendré más éxito en una campaña concreta, qué clientes potenciales tendrán más valor para nuestra marca, dónde hay más riesgos.

De esta forma, los modelos, nos ayudan a usar los recursos de una forma más eficaz, obteniendo mejores resultados. Los modelos predictivos son tanto más valiosos, cuanto más limitados sean nuestros recursos, ya que estamos obligados a aplicar los recursos al target más idóneo.

Algunos modelos predictivos muy beneficiosos para la toma de decisiones calculan:

• Propensión de éxito a la venta incremental: up-selling, cross-selling
• Valor actual y futuro de cada cliente
• Nivel riesgo: VAR (value at risk), fraude
• Afinidad a canales de relación: tienda, teléfono, correo, RRSS, app, …
• Sensibilidad al precio
• Predicen el momento de la próxima compra
• Nivel de satisfacción
• Etc

Pero…, ¿cómo construyo mi segmentación y modelos predictivos?

Lo primero es ordenar tus objetivos. A partir de ahí, transformamos los datos en las directrices que dan respuesta a esos objetivos. No nos olvidemos de trasladar esas directrices a la organización, para que sepa sacarles partido.

Si así lo deseas, Data Equity pondrá a tu servicio las últimas herramientas analíticas, de manchine learning y su conocimiento de negocio para avanzar siguiendo tus objetivos.

Por lo tanto, es necesario utilizar máquinas cada vez más potentes. Será necesario contar con una buena CPU, a ser posible con un buen número de cores, de la misma manera, y en cuanto a la memoria RAM, es usual que los Data Scientists requieran una RAM de 64 o 128GB de memoria, aunque en ocasiones esto tampoco es suficiente.

Por otro lado, en técnicas tanto de Machine Learning como de Deep Learning, ha cobrado gran importancia el uso de las GPU, unidades de procesamiento que combinan capacidad de cálculo y memoria para acelerar los procesos de cálculo. Por ejemplo, dentro de los paquetes de Python, las librerías XGBoost o Keras  incluyen procesos optimizados para la aceleración de GPU.

Debido a este gran número de requerimientos que necesitan las herramientas de un Data Scientist, Nvidia ha lanzado recientemente una máquina que reúne todo el hardware y software necesario para el  Data Scientist. Algunas de las técnicas soportadas son:

Machine Learning 

• scikit-learn
•  pandas
• numpy
• scipy
• Xgboost

Deep Learning 

• TensorFlow
• Keras
• NLTK

No obstante, también se puede optar por la opción de los entornos cloud, ahora bien, ¿Qué es un Entorno Cloud? “Significa almacenar y acceder a datos y programas a través de Internet en lugar de hacerlo directamente al disco duro de nuestro ordenador.” ¿Qué combinación es mejor? No se puede establecer un ranking de mejor o peor, lo primero que se debe establecer es la siguiente pregunta; ¿Utilizaré esta herramienta con mucha frecuencia o no?, ¿Necesitaré escalabilidad? Una vez determinadas estas cuestiones es más fácil decantarse con una u otra opción.