Acercarse a sus datos con una mentalidad de producto
Por Jedd Davis, Dave Nussbaum y Kevin Troyanos
Desarrollo de productos
Harvard Business Review
Según un informe de International Data Corporation (IDC), al menos la mitad del PIB mundial se digitalizará para 2021. Desafortunadamente, como explica el informe, “Si bien la mayoría de las organizaciones están intentando [la transformación digital], solo un pequeño porcentaje lo está haciendo bien. "
En la mayoría de los casos, la tecnología no es el problema. El fracaso de muchas organizaciones para adaptarse a un panorama empresarial altamente digitalizado se debe a su incapacidad para convencer a los empleados de adoptar la toma de decisiones basada en datos. Una encuesta de NewVantage Partners encontró que el 48% de los ejecutivos citan los "desafíos de las personas" como la principal barrera para estar más orientados a los datos como organización, en comparación con solo el 19% que citan "tecnología". Como tal, si bien un equipo de análisis bien equipado es una condición necesaria para usar los datos para generar valor comercial, las organizaciones deben mirar más allá de la construcción de un equipo de profesionales de datos capacitados con las últimas herramientas y tecnologías de análisis si desean aprovechar los datos para mejorar su operaciones diarias.
Para contribuir más activamente al logro de resultados comerciales críticos, los equipos de análisis deberían comenzar a ver sus bosques y redes neuronales al azar a través de una lente de desarrollo de productos. Al llevar un enfoque de desarrollo de productos a la planificación y ejecución de análisis, las organizaciones pueden escalar los éxitos aislados en el tipo de toma de decisiones sostenida, basada en datos y toda la organización que sirve como la base de una verdadera transformación digital.
Uso de soluciones analíticas para abordar necesidades no satisfechas
La adopción es la métrica clave del desarrollo de productos, y como tal, identificar y abordar las necesidades no satisfechas de los usuarios finales es un imperativo central de casi todas las metodologías de desarrollo de productos. Actuar según este imperativo requiere que los profesionales de análisis salgan de sus zonas de confort y asuman más roles de colaboración de los que están acostumbrados.
En lugar de desarrollar de forma independiente un nuevo método de medición del rendimiento o un nuevo algoritmo para la segmentación automatizada de clientes, los profesionales de análisis deberían comenzar preguntando a sus colegas en cada departamento: "¿Qué preguntas comerciales clave están tratando de responder?" y, "¿Qué resultados estás tratando de lograr?" Un equipo de marketing podría estar tratando de resolver algo diferente a un equipo de TI, que podría estar tratando de resolver algo diferente a un equipo ejecutivo. Cada uno de estos equipos solo adoptará una solución analítica si resuelve sus propios problemas únicos, por lo que un equipo analítico debe realizar extensas entrevistas con las partes interesadas para desarrollar una comprensión clara de la diversidad de necesidades no satisfechas en toda su organización.
Solo después de que haya reunido todas estas necesidades no satisfechas, un equipo de análisis puede determinar qué conjuntos de datos y técnicas analíticas utilizará para desarrollar soluciones puntuales efectivas. Dicho esto, la agilidad y la capacidad de iteración también son imperativos centrales del desarrollo de productos, y los equipos de análisis deberían tratarlos como tales: nada sobre los datos requiere un enfoque demoledor y demoledor.
Como ejemplo, imagine que es un profesional de datos en un minorista importante que está tratando de navegar la interrupción causada por la pandemia de COVID-19. Si le pregunta a su Director de Comercio Electrónico, "¿Qué preguntas comerciales clave está tratando de responder?" es poco probable que su respuesta implique tráfico insuficiente: las trágicas circunstancias de la pandemia han obligado a un número excesivo de compradores en línea. Sin embargo, podrían notar que muchos compradores en línea circunstanciales tienen una baja propensión a comprometerse con mecanismos de captura de información como boletines u "ofertas secretas de descuento". Como tal, su directiva podría ser analizar los comportamientos en línea de estos compradores para descubrir la mejor manera para que el equipo de comercio electrónico capture cierta información que podría usarse para aumentar el valor de por vida del cliente de los compradores.
Al mismo tiempo, es probable que su EVP de ventas en la tienda ofrezca una respuesta dramáticamente diferente a "¿Qué preguntas comerciales clave está tratando de responder?" Con la mayoría de sus tiendas cerradas temporalmente, sus problemas más apremiantes podrían ser descubrir cómo ajustar su gestión de inventario de una manera que respalde el cambio repentino a operaciones exclusivas de comercio electrónico y cómo minimizar la fricción para los compradores tradicionales. a medida que hacen la transición a las compras en línea. Estos problemas requieren soluciones analíticas completamente diferentes que el problema del Director de comercio electrónico.
A pesar de sus diferencias, cada una de estas soluciones analíticas debe ser prototipada e iterada rápidamente para garantizar la viabilidad continua de su negocio. Aquí es donde la aplicación del tipo de metodología ágil de desarrollo de productos comúnmente utilizada en el desarrollo de software se vuelve invaluable. En una situación comercial de alta presión y alta volatilidad como la precipitada por COVID-19, debe entregar un nuevo mecanismo de captura de información a su Director de Comercio Electrónico y nuevas pautas de gestión de inventario a su EVP de Ventas en Tienda más de una semana o dos Su mejor opción es desarrollar algún tipo de soluciones analíticas para ponerlas en juego de inmediato, observar cómo las reciben tanto las partes interesadas internas como las externas e iterar según sea necesario.
Pasar de las soluciones analíticas a los productos analíticos
El ejemplo anterior ilustra cómo un minorista podría aportar un enfoque de desarrollo de productos para la creación de soluciones analíticas, pero no cubre la creación de productos analíticos completos. Su nuevo mecanismo de captura de información y las pautas de gestión de inventario pueden resultar tremendamente efectivas, pero solo son soluciones puntuales: soluciones a problemas empresariales altamente específicos.
La productividad implica abstraer los principios subyacentes de las soluciones puntuales exitosas hasta que puedan usarse para resolver una serie de problemas comerciales similares, pero distintos. Así es como esto podría desarrollarse en el contexto de nuestro ejemplo:
A medida que se acumulan estos tipos de descubrimientos, los productos analíticos de pleno derecho comienzan a tomar forma, productos que pueden hacer gran parte del trabajo de desmantelamiento de los silos organizacionales. Los descubrimientos en la primera línea podrían conducir a un producto que se puede utilizar para impulsar la participación del cliente en una amplia variedad de circunstancias. Los descubrimientos en la segunda línea podrían conducir a un producto que pueda utilizarse para la optimización de recursos en todos los departamentos de su empresa: marketing, ventas, tecnología, etc. La configuración de estos productos y los datos de origen variarán según el contexto, pero son fundamentalmente consistentes (aunque no necesariamente del todo estático) paquetes de herramientas y técnicas de análisis.
Conseguir la transformación digital correcta
El desarrollo de una cartera sólida de productos analíticos es un componente esencial para avanzar hacia una toma de decisiones sostenida, basada en datos y basada en toda la organización. Pero, como se mencionó anteriormente, fomentar la adopción de estos productos es igualmente esencial: es difícil caracterizar un producto que nadie usa como un éxito.
La adopción depende no solo de la medida en que los productos analíticos se calibran para satisfacer las necesidades no satisfechas, sino también de la forma en que los productos se empaquetan y presentan. Es inusual pensar en el análisis como algo más que hojas de cálculo masivas y algoritmos incomprensibles, pero la verdadera productividad implica tener en cuenta a los usuarios finales.
Un gerente de marca en su empresa minorista tendría dificultades para identificar, y mucho menos usar, un conjunto de soluciones de puntos de análisis abstractos sin nombre, pero podría utilizar fácilmente la plataforma de interacción con el cliente preempaquetada y de marca interna. En pocas palabras, los productos de análisis fácilmente identificables que ofrecen una funcionalidad lista para usar en una variedad de contextos comerciales son la clave para impulsar la toma de decisiones basada en datos en una organización.
En última instancia, la transformación digital no se trata de comprar una licencia de 1,000 usuarios para una herramienta popular de inteligencia empresarial o de visualización de datos y de alentar a los empleados a usarla, ni se trata de dar rienda suelta a un equipo de análisis para que haga lo que quiera en un silo Se trata de identificar las necesidades no satisfechas de cada equipo, desarrollar soluciones de análisis de puntos que aborden estas necesidades, resumir estas soluciones en productos de análisis que se puedan utilizar para abordar necesidades adicionales en el futuro y empaquetar estos productos de una manera que impulse la adopción por parte de las partes interesadas. la organización.
Este enfoque de análisis orientado a los productos desglosa los silos de equipo a través del proceso de desarrollo ágil, promueve la innovación tecnológica interna y maximiza el número de empleados que utilizan activamente los datos para informar su trabajo diario. Podría ser implementado tan fácilmente por un minorista de farmacia que intenta satisfacer la creciente demanda impulsada por la pandemia de COVID-19 como por un minorista de indumentaria que intenta adaptarse a un giro repentino a operaciones solo en línea. Se podría usar para ver a una organización en un momento de crisis tan fácilmente como se podría usar para optimizar las operaciones en un momento de calma. En resumen, independientemente de los detalles contextuales, sienta las bases para que las organizaciones de todo tipo aprovechen los datos para lograr resultados comerciales críticos.
Jedd Davis es el director de producto de Publicis Health.
Dave Nussbaum es el director de datos de Publicis Health.
Kevin Troyanos es jefe de análisis de Publicis Health.
Desarrollo de productos
Harvard Business Review
Según un informe de International Data Corporation (IDC), al menos la mitad del PIB mundial se digitalizará para 2021. Desafortunadamente, como explica el informe, “Si bien la mayoría de las organizaciones están intentando [la transformación digital], solo un pequeño porcentaje lo está haciendo bien. "
En la mayoría de los casos, la tecnología no es el problema. El fracaso de muchas organizaciones para adaptarse a un panorama empresarial altamente digitalizado se debe a su incapacidad para convencer a los empleados de adoptar la toma de decisiones basada en datos. Una encuesta de NewVantage Partners encontró que el 48% de los ejecutivos citan los "desafíos de las personas" como la principal barrera para estar más orientados a los datos como organización, en comparación con solo el 19% que citan "tecnología". Como tal, si bien un equipo de análisis bien equipado es una condición necesaria para usar los datos para generar valor comercial, las organizaciones deben mirar más allá de la construcción de un equipo de profesionales de datos capacitados con las últimas herramientas y tecnologías de análisis si desean aprovechar los datos para mejorar su operaciones diarias.
Para contribuir más activamente al logro de resultados comerciales críticos, los equipos de análisis deberían comenzar a ver sus bosques y redes neuronales al azar a través de una lente de desarrollo de productos. Al llevar un enfoque de desarrollo de productos a la planificación y ejecución de análisis, las organizaciones pueden escalar los éxitos aislados en el tipo de toma de decisiones sostenida, basada en datos y toda la organización que sirve como la base de una verdadera transformación digital.
Uso de soluciones analíticas para abordar necesidades no satisfechas
La adopción es la métrica clave del desarrollo de productos, y como tal, identificar y abordar las necesidades no satisfechas de los usuarios finales es un imperativo central de casi todas las metodologías de desarrollo de productos. Actuar según este imperativo requiere que los profesionales de análisis salgan de sus zonas de confort y asuman más roles de colaboración de los que están acostumbrados.
En lugar de desarrollar de forma independiente un nuevo método de medición del rendimiento o un nuevo algoritmo para la segmentación automatizada de clientes, los profesionales de análisis deberían comenzar preguntando a sus colegas en cada departamento: "¿Qué preguntas comerciales clave están tratando de responder?" y, "¿Qué resultados estás tratando de lograr?" Un equipo de marketing podría estar tratando de resolver algo diferente a un equipo de TI, que podría estar tratando de resolver algo diferente a un equipo ejecutivo. Cada uno de estos equipos solo adoptará una solución analítica si resuelve sus propios problemas únicos, por lo que un equipo analítico debe realizar extensas entrevistas con las partes interesadas para desarrollar una comprensión clara de la diversidad de necesidades no satisfechas en toda su organización.
Solo después de que haya reunido todas estas necesidades no satisfechas, un equipo de análisis puede determinar qué conjuntos de datos y técnicas analíticas utilizará para desarrollar soluciones puntuales efectivas. Dicho esto, la agilidad y la capacidad de iteración también son imperativos centrales del desarrollo de productos, y los equipos de análisis deberían tratarlos como tales: nada sobre los datos requiere un enfoque demoledor y demoledor.
Como ejemplo, imagine que es un profesional de datos en un minorista importante que está tratando de navegar la interrupción causada por la pandemia de COVID-19. Si le pregunta a su Director de Comercio Electrónico, "¿Qué preguntas comerciales clave está tratando de responder?" es poco probable que su respuesta implique tráfico insuficiente: las trágicas circunstancias de la pandemia han obligado a un número excesivo de compradores en línea. Sin embargo, podrían notar que muchos compradores en línea circunstanciales tienen una baja propensión a comprometerse con mecanismos de captura de información como boletines u "ofertas secretas de descuento". Como tal, su directiva podría ser analizar los comportamientos en línea de estos compradores para descubrir la mejor manera para que el equipo de comercio electrónico capture cierta información que podría usarse para aumentar el valor de por vida del cliente de los compradores.
Al mismo tiempo, es probable que su EVP de ventas en la tienda ofrezca una respuesta dramáticamente diferente a "¿Qué preguntas comerciales clave está tratando de responder?" Con la mayoría de sus tiendas cerradas temporalmente, sus problemas más apremiantes podrían ser descubrir cómo ajustar su gestión de inventario de una manera que respalde el cambio repentino a operaciones exclusivas de comercio electrónico y cómo minimizar la fricción para los compradores tradicionales. a medida que hacen la transición a las compras en línea. Estos problemas requieren soluciones analíticas completamente diferentes que el problema del Director de comercio electrónico.
A pesar de sus diferencias, cada una de estas soluciones analíticas debe ser prototipada e iterada rápidamente para garantizar la viabilidad continua de su negocio. Aquí es donde la aplicación del tipo de metodología ágil de desarrollo de productos comúnmente utilizada en el desarrollo de software se vuelve invaluable. En una situación comercial de alta presión y alta volatilidad como la precipitada por COVID-19, debe entregar un nuevo mecanismo de captura de información a su Director de Comercio Electrónico y nuevas pautas de gestión de inventario a su EVP de Ventas en Tienda más de una semana o dos Su mejor opción es desarrollar algún tipo de soluciones analíticas para ponerlas en juego de inmediato, observar cómo las reciben tanto las partes interesadas internas como las externas e iterar según sea necesario.
Pasar de las soluciones analíticas a los productos analíticos
El ejemplo anterior ilustra cómo un minorista podría aportar un enfoque de desarrollo de productos para la creación de soluciones analíticas, pero no cubre la creación de productos analíticos completos. Su nuevo mecanismo de captura de información y las pautas de gestión de inventario pueden resultar tremendamente efectivas, pero solo son soluciones puntuales: soluciones a problemas empresariales altamente específicos.
La productividad implica abstraer los principios subyacentes de las soluciones puntuales exitosas hasta que puedan usarse para resolver una serie de problemas comerciales similares, pero distintos. Así es como esto podría desarrollarse en el contexto de nuestro ejemplo:
- Después de confirmar la efectividad de sus soluciones puntuales, usted considera cómo las técnicas analíticas en su núcleo podrían usarse para resolver problemas adicionales para los mismos equipos y / o problemas para otros equipos.
- Esta consideración lleva a dos descubrimientos:
- La analítica en la raíz de su nuevo mecanismo de captura de información podría ser modificada y reutilizada por su equipo de marketing para impulsar las inscripciones en el programa de lealtad.
- El equipo de planificación de productos podría modificar y reutilizar los análisis en la raíz de sus nuevas pautas de gestión de inventario para reducir la cantidad de artículos que se venden mal y terminan en liquidación.
A medida que se acumulan estos tipos de descubrimientos, los productos analíticos de pleno derecho comienzan a tomar forma, productos que pueden hacer gran parte del trabajo de desmantelamiento de los silos organizacionales. Los descubrimientos en la primera línea podrían conducir a un producto que se puede utilizar para impulsar la participación del cliente en una amplia variedad de circunstancias. Los descubrimientos en la segunda línea podrían conducir a un producto que pueda utilizarse para la optimización de recursos en todos los departamentos de su empresa: marketing, ventas, tecnología, etc. La configuración de estos productos y los datos de origen variarán según el contexto, pero son fundamentalmente consistentes (aunque no necesariamente del todo estático) paquetes de herramientas y técnicas de análisis.
Conseguir la transformación digital correcta
El desarrollo de una cartera sólida de productos analíticos es un componente esencial para avanzar hacia una toma de decisiones sostenida, basada en datos y basada en toda la organización. Pero, como se mencionó anteriormente, fomentar la adopción de estos productos es igualmente esencial: es difícil caracterizar un producto que nadie usa como un éxito.
La adopción depende no solo de la medida en que los productos analíticos se calibran para satisfacer las necesidades no satisfechas, sino también de la forma en que los productos se empaquetan y presentan. Es inusual pensar en el análisis como algo más que hojas de cálculo masivas y algoritmos incomprensibles, pero la verdadera productividad implica tener en cuenta a los usuarios finales.
Un gerente de marca en su empresa minorista tendría dificultades para identificar, y mucho menos usar, un conjunto de soluciones de puntos de análisis abstractos sin nombre, pero podría utilizar fácilmente la plataforma de interacción con el cliente preempaquetada y de marca interna. En pocas palabras, los productos de análisis fácilmente identificables que ofrecen una funcionalidad lista para usar en una variedad de contextos comerciales son la clave para impulsar la toma de decisiones basada en datos en una organización.
En última instancia, la transformación digital no se trata de comprar una licencia de 1,000 usuarios para una herramienta popular de inteligencia empresarial o de visualización de datos y de alentar a los empleados a usarla, ni se trata de dar rienda suelta a un equipo de análisis para que haga lo que quiera en un silo Se trata de identificar las necesidades no satisfechas de cada equipo, desarrollar soluciones de análisis de puntos que aborden estas necesidades, resumir estas soluciones en productos de análisis que se puedan utilizar para abordar necesidades adicionales en el futuro y empaquetar estos productos de una manera que impulse la adopción por parte de las partes interesadas. la organización.
Este enfoque de análisis orientado a los productos desglosa los silos de equipo a través del proceso de desarrollo ágil, promueve la innovación tecnológica interna y maximiza el número de empleados que utilizan activamente los datos para informar su trabajo diario. Podría ser implementado tan fácilmente por un minorista de farmacia que intenta satisfacer la creciente demanda impulsada por la pandemia de COVID-19 como por un minorista de indumentaria que intenta adaptarse a un giro repentino a operaciones solo en línea. Se podría usar para ver a una organización en un momento de crisis tan fácilmente como se podría usar para optimizar las operaciones en un momento de calma. En resumen, independientemente de los detalles contextuales, sienta las bases para que las organizaciones de todo tipo aprovechen los datos para lograr resultados comerciales críticos.
Jedd Davis es el director de producto de Publicis Health.
Dave Nussbaum es el director de datos de Publicis Health.
Kevin Troyanos es jefe de análisis de Publicis Health.
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