Analítica de ventas aumentada y tradicional: ¿cuáles son las diferencias?

Partiendo de que tanto la analítica de ventas tradicional como la analítica aumentada de ventas buscan mejorar el rendimiento comercial mediante la interpretación de los datos y su evolución, su enfoque y capacidades son distintas.

1. Fuente y procesamiento de datos:

• Analítica tradicional: Utiliza técnicas convencionales de análisis de datos como gráficos de tendencia, segmentación de clientes, previsión de ventas basada en datos históricos y análisis descriptivo. Los datos suelen ser estructurados y almacenados en bases de datos o hojas de cálculo, y su procesamiento es más manual.
• Analítica aumentada: Integra inteligencia artificial (IA) y machine learning (aprendizaje automático) para mejorar el análisis. Puede procesar grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados (por ejemplo, datos de redes sociales, registros de CRM, etc.), de manera automática y en tiempo real.

2. Capacidades de predicción y prescripción:

• Analítica tradicional: Se centra en el análisis descriptivo (qué ocurrió) y, en menor medida, en el análisis predictivo (qué podría ocurrir), pero con métodos menos avanzados.
• Analítica aumentada: Además de describir y predecir, puede sugerir o recomendar acciones, basándose en patrones detectados por algoritmos de IA. Estos sistemas generan sugerencias para optimizar estrategias de ventas, mejorar la experiencia del cliente o detectar oportunidades comerciales.

3. Interacción con los usuarios:

• Analítica tradicional: Requiere un mayor conocimiento técnico y experiencia analítica por parte de los usuarios. Los informes y gráficos a menudo son estáticos, y los responsables de ventas deben interpretar los resultados.
• Analítica aumentada: Tiene una interfaz más accesible, incluso para usuarios sin experiencia técnica. Puede incluir asistentes virtuales o chatbots que explican los datos y sugieren estrategias. Además, permite una interacción más fluida y natural a través de preguntas y respuestas basadas en lenguaje natural.

4. Automatización de procesos:

• Analítica tradicional: Los procesos de análisis suelen requerir tiempo y esfuerzo manual, como la recolección y limpieza de datos, la creación de informes o la actualización de gráficos.
• Analítica aumentada: Automatiza muchos de estos procesos, reduciendo el tiempo necesario para obtener insights. Además, contando con la inmediatez del análisis, las alertas que podemos incorporar al análisis aportan mayor valor debido, precisamente, a la inmediatez de la información.

5. Adaptación y aprendizaje continuo:

• Analítica tradicional: Los modelos analíticos suelen ser estáticos y necesitan ser actualizados manualmente en base a nuevos datos o eventos.
• Analítica aumentada: Los algoritmos de IA aprenden continuamente de los datos, lo que permite que los modelos se ajusten automáticamente a medida que cambian las condiciones del mercado o el comportamiento del cliente.

6. Escalabilidad:

• Analítica tradicional: Puede tener limitaciones en cuanto a la cantidad de datos que puede manejar de manera eficiente, especialmente cuando los datos provienen de múltiples fuentes.
• Analítica aumentada: Es mucho más escalable gracias a la capacidad de IA para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real desde diversas fuentes y ajustar los análisis en función de estos datos.

Conclusión:

• Analítica tradicional: Se basa en métodos manuales y convencionales para analizar datos estructurados. Su enfoque es más descriptivo, y el trabajo de interpretación y toma de decisiones recae sobre los responsables de ventas.
• Analítica aumentada: Utiliza IA, aprendizaje automático y procesamiento automatizado de datos. Además de analizar los datos, ofrece recomendaciones y acciones proactivas, lo que reduce la carga de trabajo y mejora la precisión y el tiempo de respuesta en la toma de decisiones.

Ambos tipos de analítica son útiles y, bien configurados y estructurados, ambos modelos aportan información de alto valor a la gestión del marketing y la venta. Sin embargo cabe destacar que la analítica aumentada permite una toma de decisiones más rápida y precisa, lo que la convierte en una herramienta clave en entornos comerciales de alta competencia y que se basan en el análisis de grandes volúmenes de datos.

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