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Qué son los KPI inteligentes

Los indicadores clave de rendimiento o KPI son un elemento fundamental en toda organización, para conocer si se han logrado los objetivos acordados, así como para la toma de decisiones. En una compañía data driven, las personas, los procesos y la tecnología se organizan en torno a unas métricas y a estos KPI. Sin embargo, estos KPI tal y como los conocíamos están evolucionando. Por ello, en este tipo de empresas, las prioridades de datos y analíticas, así como la autoridad de la toma de decisiones, se están redefiniendo a lo que ahora se llaman KPI inteligentes. ¿Quieres saber lo que son? En este post te lo cuento a través de un ejemplo. ¿Te van los datos? Entonces te va este post.

Si estás leyendo este post, es porque perteneces a una empresa sofisticada o estás en proceso de convertir tu negocio en uno en el que los datos no son un elemento más, sino una herramienta con la que mejorar y optimizar procesos, ventas y beneficios.

Con la llegada de la tecnología y su aprovechamiento por parte de la inteligencia artificial, muchos procesos y herramientas de management que teníamos asumidas se han visto revueltas, renaciendo versiones 2.0 de muchas de ellas. Este es el caso del KPI.

Todos sabemos qué es un KPI, ¿quién no los usa a menudo en su negocio? Sin embargo, seguramente tal y como los estás usando en tu empresa ahora mismo, no es la manera que se usará en el futuro más próximo. Por qué no decirlo… en la manera en la que se está usando hoy día en las empresas más punteras tecnológicamente y empresas data driven.

Esta nueva manera de utilizar el KPI, es lo que se denomina como KPI inteligente. No, no lo busques en Internet, ya que no encontrarás apenas referencias a este concepto, ya que es un término extremadamente novedoso, el cual, si lo aprovechas ahora mismo, es decir, a partir de hoy, podrás adelantarte decisivamente a tu competencia.

Un KPI inteligente es ir al segundo nivel, pasar a ese ‘next level’ al que toda empresa quiere llegar.

¿Quieres saber qué es un KPI inteligente? Vamos a por ello.

Habitualmente, los KPI se utilizan como medida de control de objetivos relevantes para el negocio. Un KPI inteligente, sin embargo, en un entorno de trabajo de Big Data e Inteligencia Artificial, no se queda en el simple hecho de ayudar a entender a posteriori qué ha sucedido. Un KPI inteligente te ayuda a predecir para prevenir proactivamente.

Por tanto, podríamos decir que una empresa que comience a utilizar KPI inteligentes pasaría de ser una compañía reactiva a otra muy diferente: una empresa proactiva. ¿Verdad que te gusta?

Sin embargo, conseguir esto no es nada fácil. Para lograr un KPI más anticipatorio y prescriptivo se necesita que este “aprenda” de él mismo. Para ello es necesario formar una maquinaria de Data Management que permita a la organización llevar a cabo este proyecto.

Dentro del Data Management, el gobierno del dato se convierte en un elemento fundamental para el éxito, así como la arquitectura del dato sobre el que se soportará toda la información necesaria.

Vamos a ver un ejemplo claro de cómo conseguir un KPI inteligente. En este caso con la tasa de abandono. Vamos allá

 

Cómo convertir la tasa de abandono en un KPI inteligente

Tasa de abandono como KPI inteligente

Muchas veces en otros posts relacionados he escrito que, el coste aproximado de adquirir nuevos clientes puede resultar entre cinco y veinticinco veces más caro que mantener los actuales.

En base a este dato, se establece el objetivo vital para muchas organizaciones, de aumentar la retención de sus clientes o reducir al mínimo la tasa de abandono.

Esta retención de clientes es crítica para cualquier negocio, si quiere garantizar la rentabilidad del mismo. Sin embargo, son las empresas de suscripción SaaS, financieras o de telecomunicaciones las que son especialmente sensibles a ello, siendo una prioridad estratégica reducir esa tasa de abandono.

Vamos a ver cómo empezamos… Lo primero de todo es comenzar con el gobierno de los datos. Este es realmente clave, ya que debemos distinguir entre la supuesta tasa de cancelación de clientes, o cuando un cliente deja de interactuar con la marca, y la tasa de cancelación de clientes absoluta, es decir, cuando un cliente cierra una cuenta o deja de usar un servicio.

Como hemos hecho con esto, habría que hacerlo con otras tasas como la reactiva y la prospectiva, las cuales determinan si un cliente se ha perdido por una mala experiencia, un cargo inesperado, un mal servicio, etc. Todo esto es más complicado de predecir, no obstante, es necesario poder correlacionar las experiencias negativas de los clientes con la propensión a la tasa de cancelación de clientes. De este modo, conoceríamos cuál es el comportamiento gradual que lleva a un cliente a la deconexión definitiva con la marca.

A través de analítica, de este modo, se podrían identificar diferentes grupos y segmentos que representen un mayor riesgo de fuga y así poder invertir en acciones sobre ellos.

Es habitual en estos casos, una vez tenemos una tasa de cancelación de clientes predictiva, alinearla con el KPI de CLV (Customer Lifetime Value), ya que suele ser necesario incorporar el valor de los ingresos a largo plazo y el potencial de ganancias que ese cliente aportaría.

Con esta incorporación, conseguimos alinear la urgencia del conocimiento circunstancial con la aspiración estratégica a largo plazo.

Para lograr esto, entra en juego otro elemento de Data Management que es imprescindible: la arquitectura de datos. Estos procesos de arquitectura de datos nos ayudan a conectar digitalmente el KPI, los datos, y la toma de decisiones estratégicas. Empresas como Amazon, Google o Netflix tienen esto muy claro, utilizándolo en su día a día, gracias a la gran digitalización de su negocio.

Gracias a esa arquitectura del dato y el gobierno de los mismos (si quieres saber más sobre ello, te invito a leer el post que escribí sobre: “Qué es el Data Governance”) se logra convertir los datos en un recurso estratégico.

 

La importancia del Data Governance para generar KPI inteligentes y decisiones automatizadas

El Data Governance en los KPI inteligentes

Si has leído hasta aquí, te habrás dado cuenta de que el gobierno correcto de los datos es fundamental para poder manejar de una manera óptima un KPI inteligente, ya que este es un importante medio para facilitar el KPI final.

El gobierno de datos amplía y recoge los análisis. En otras palabras, la finalidad y calidad de los análisis (sean regresiones crudas o clasificaciones de los tipos de aprendizaje profundo más sofisticados) dependen de la calidad, la cantidad, la exactitud y el origen de los datos, entre otros factores.

Y es que, cuando disponemos de un Data Governance correcto, y funcionamos con KPI inteligentes, los cuales son dinámicos, debemos pensar en una toma de decisiones que vaya a la misma velocidad que los KPI, es decir, una toma de decisiones automatizada, a través de máquinas. Te explico un poco a qué me refiero.

Una vez entras en la Era del KPI inteligente, debes poner la mente si o si en la toma de decisiones automatizada, es decir, aspirar a optimizar los KPI otorgando derechos de decisión a los algoritmos basados en datos que, técnicamente, aprenden más rápido, mejor, más barato y con más escalabilidad que cualquier ser humano.

Es más, una toma de decisión genera a su vez más datos, cambiando de nuevo la forma de medir el rendimiento. Todo ello en un ciclo infinito y cada vez más ágil.

Volviendo al caso de ejemplo anterior de la tasa de abandono, podremos definir cuándo realizamos una acción de manera automatizada y cuando a través del factor humano, en función de los resultados que nos de ese KPI inteligente. Por ejemplo, para perfiles de alto valor potencial, se pueden personalizar de una manera más dedicada de como lo podría hacer una máquina, algo que no haríamos en el caso de un perfil de valor más bajo.

 

Como ves, el dato, la tecnología y la inteligencia artificial están generando nuevas maneras de entender los procesos de negocio. Lo que ahora mismo suena complicado, en unos pocos años estará perfectamente asumido por cualquier empresa que quiera liderar su mercado, siendo necesario contar con un socio estratégico y operativo que permita afrontar los retos del dato y las decisiones basadas en información o data driven.

Si estás buscando dar ese salto, te invitamos a que te pongas en contacto con nosotros y llevarte hacia el mundo data driven.

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

“Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor
herramienta para asegurar una relación a largo plazo”

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