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La inteligencia empresarial (BI) puede agregar valor a casi cualquier proceso comercial, creando una visión integral y capacitando a los equipos para analizar sus propios datos para encontrar eficiencias y tomar mejores decisiones diarias.

La transformación digital ahora se considera una iniciativa estratégica clave y las herramientas de inteligencia empresarial han evolucionado para ayudar a las empresas a aprovechar al máximo sus inversiones en datos. La respuesta es el surgimiento de las plataformas modernas de inteligencia empresarial que admiten el acceso a los datos, la interactividad, el análisis, el descubrimiento, el intercambio y el gobierno. Si bien hay algunos libros excelentes sobre inteligencia empresarial que detallan aplicaciones prácticas, este artículo mostrará cómo algunas compañías específicas y de renombre aprovechan las plataformas modernas de inteligencia empresarial.

Aquí hay 5 ejemplos del mundo real de plataformas de inteligencia empresarial en acción.

1. Informes de marketing digital centralizados de HelloFresh para aumentar las conversiones

 

Empresa: HelloFresh
Problema: los informes de marketing digital requieren mucho tiempo, son manuales e ineficientes.
Solución: para la empresa Hello Kit de comida HelloFresh , una solución de inteligencia de negocios centralizada ahorró al equipo de análisis de marketing 10-20 horas de trabajo por día al automatizar los procesos de informes. También permitió que el equipo de marketing más grande creara campañas de marketing digital individualizadas y regionales.

Basado en análisis agregados del comportamiento del cliente, HelloFresh creó tres personas compradoras para guiar sus esfuerzos. Ser capaz de 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 mayores tasas de conversión y una mejor retención de clientes.


2. REI aumentó las tasas de membresía para el minorista cooperativo

 

Compañía: REI
Problema: Dificultad para seguir las métricas de membresía con 90 terabytes de datos.
Solución: En este ejemplo, REI cooperativa minorista al aire libre utiliza una plataforma de inteligencia empresarial para analizar su membresía cooperativa. Los miembros de la cooperativa contribuyen a que la cuenta de REI represente más del 90 por ciento de las compras con el minorista, por lo que es fundamental realizar un seguimiento de métricas como adquisición, retención y reactivación. Toda esta información equivale a más de 90 terabytes de datos. La capacidad de analizar todos estos datos significa que los equipos de operaciones pueden determinar si invertir más en ventas minoristas físicas o experiencias digitales para sus miembros.

Esto conduce 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 Cliente 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 métodos de envío, gestión del ciclo de vida de los miembros y surtidos de categorías de productos.


3. Coca-Cola Bottling Company maximizó la eficiencia operativa

 

Compañía: Coca-Cola Bottling Company (CCBC), el socio de embotellado independiente más grande de Coca Cola
Problema: los procesos de informes manuales restringieron el acceso a datos de ventas y operaciones en tiempo real.
Solución: El equipo de inteligencia empresarial de Coca-Cola maneja los informes de todas las operaciones de ventas y entregas en la empresa. Con su plataforma de BI, el equipo automatizó los procesos 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 gestión de relaciones con los clientes (CRM) en manos de los equipos de ventas en el campo a través de paneles móviles que proporcionan información oportuna y procesable y una clara ventaja competitiva.

Una implementación de BI de autoservicio fomenta colaboraciones más efectivas entre TI y usuarios comerciales que maximizan la experiencia de los participantes. Los analistas y el departamento de TI pueden centrarse en la estrategia global y las innovaciones a largo plazo, como el gobierno de datos empresariales, en lugar de tareas manuales de investigación e informes.


4. Chipotle creó una vista unificada de las operaciones del restaurante.

 

Compañía: Chipotle
Problema: fuentes de datos dispares impidieron que los equipos vieran una vista unificada de los restaurantes.
Solución: Chipotle Mexican Grill es una cadena de restaurantes estadounidense con más de 2,400 ubicaciones en todo el mundo. Chipotle retiró su solución de BI tradicional para una plataforma de BI moderna y de autoservicio. Esto les permitió crear una vista centralizada de las operaciones para poder rastrear la efectividad operativa de los restaurantes 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 ahorró miles de horas. "Este fue el boleto para llevar todas las métricas y la comprensión al siguiente nivel", explicó Zach Sippl, Director de Business Intelligence.


5. Las Escuelas Públicas de Des Moines identifican y ayudan a los estudiantes en riesgo.

 

Organización: Escuelas Públicas de Des Moines
Problema: los informes manuales en Excel significaron que los administradores no podían ver datos actualizados como la asistencia, lo que impide una intervención oportuna.
Solución: Las Escuelas Públicas de Des Moines (DMPS) utilizaron análisis avanzados para mejorar las tasas de intervención de deserción y comprender mejor el impacto de varios métodos de enseñanza en los resultados individuales de los estudiantes.

El equipo de DMPS Research and Data Management usó un modelo de regresión lineal múltiple, conocido como el coeficiente de deserción, para sopesar los indicadores de los estudiantes y predecir qué estudiantes podrían estar en riesgo de abandonar la escuela. Utilizaron una plataforma de inteligencia empresarial para aprovechar el modelo. La visualización de datos facilitó que el personal identificara a los estudiantes individuales en riesgo y les brindara la atención que necesitan.

Los paneles establecidos por el Equipo de Investigación y Gestión de Datos entregaron análisis en tiempo real a 7,000 maestros y personal de DMPS para que pudieran adaptarse e intervenir antes, mejorando drásticamente las tasas de éxito de la intervención. La analítica en tiempo real fue respaldada por cinco años de datos históricos. Esto significaba que el personal podía profundizar en los datos históricos sobre el terreno para validar los conocimientos sobre los estudiantes actuales.

 

Originalmente publicado en: https://www.tableau.com/learn/articles/business-intelligence-examples