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29/06/2017

La analítica self service necesita alianzas

La analítica self service necesita alianzas

La analítica self service, incluida la analítica visual, tiene ciertas similitudes con un bufé libre. El personal de cocina prepara platos nutritivos y apetitosos, y los usuarios de negocio pueden escoger lo que les apetezca de la mesa. Si quieren, pueden mezclar salmón con helado en el mismo plato. Si lo hacen, probablemente no sea la mejor experiencia de su vida, pero es su decisión.

Si alguien decide combinar salmón y helado en un mismo plato, seguramente el resultado no le guste demasiado. Tras una experiencia como esa, ¿volvería a comer algo por voluntad propia? Seamos un poco más precisos: ¿volvería a visitar un bufé libre para elegir otra cosa?

En otras palabras: una mala elección puede tener efectos duraderos. ¿Puede pasar lo mismo con la analítica self service? Creo que sí. Una mala experiencia nada más comenzar puede hacer que los usuarios de negocio no vuelvan a por más. ¿Qué se puede hacer para ayudar a evitar esto y garantizar que los usuarios de negocio tengan experiencias satisfactorias en el mundo del self service?

Mejora de la experiencia self service a través de un mejor servicio de soporte

Si volvemos a la analogía del bufé libre, es posible que haya personas que podían haber ayudado a evitar el problema a la hora de elegir la comida:

  • puede que algunos comensales no supieran lo que estaban eligiendo. Quizá se hubieran evitado confusiones si el personal de cocina hubiera etiquetado los platos de un modo más claro; por ejemplo, en varios idiomas.
  • Es posible que el cliente no supiera que podría coger dos platos. Si hubiera un miembro del personal encargado de alertar de estas cosas, se habría evitado el problema, ya que habría sugerido al cliente que le convendría emplear dos platos.
  • Puede que el cliente deseara experimentar. La gente de su entorno podía haberle animado a realizar el experimento y, una vez que hubiera obtenido un resultado no deseado, sugerir al cliente que probara una combinación mejor.
  • Puede que el comensal realmente no supiera que esa combinación no iba a tener un sabor agradable. El personal podía haber sugerido una combinación más adecuada en función de los gustos del cliente.

Este ejemplo se puede aplicar a la analítica self service. El equipo de analítica tiene el cometido de garantizar que los datos disponibles para el self service estén bien preparados y actualizados, al igual que el personal de cocina es el responsable de la calidad de la comida del bufé. Sin embargo, su tarea no termina ahí, puesto que juega un papel clave para garantizar que los usuarios de negocio puedan obtener un servicio de asistencia que les ayude a tomar las decisiones adecuadas acerca de los datos que se pueden seleccionar y qué hacer con ellos, en especial cuando los usuarios de negocio aún carecen de experiencia en el self service y no están seguros de lo que hacen.

Los diseñadores de software desempeñan un papel primordial para garantizar que dicho software sea compatible con las decisiones adecuadas. Los usuarios necesitan ayuda para saber qué preguntas plantear y la analítica visual es una buena forma de hacerlo.

El énfasis está en el concepto self, pero se necesita algo más

No se trata de que el equipo de analítica llegue y realice el análisis en respuesta a una pregunta de un usuario de negocio. Aquí es donde cobran valor los Resultados de SAS como servicio. Se puede comparar con un restaurante de lujo: un menú cuidadosamente elaborado, un conjunto de platos muy definido, pero sin la posibilidad de que el cliente diga “¿puedo pedir que la salsa lleve x en vez de y?” .

En el caso de un bufé libre, el comensal puede seleccionar lo que quiere poner en su plato. Puede probar varias opciones, solicitar ayuda varias veces, desechar algo y comenzar de nuevo. Puede servirse una cosa para ver si le gusta o añadir varias para combinar sabores. Si una combinación no le gusta, puede añadir algo para ver si así mejora el sabor, posiblemente con el asesoramiento de alguien del personal de cocina. Esa es la principal ventaja del self service.

La analítica visual es perfecta para el self service. Dicen que una imagen vale más que mil palabras, lo que quiere decir que la representación visual puede ser mucho más fácil de comprender e interpretar, por no mencionar la facilidad del usuario a través del proceso de toma de decisiones. Esto debería facilitar en gran medida a los usuarios de negocio la comprensión de las acciones que realizan. La versión más reciente de SAS Visual Analytics ayuda a los usuarios a extraer información de los datos de una forma mucho más visual e intuitiva.

El self service necesita alianzas

Por último, la analítica self service necesita una alianza entre los científicos de datos y los usuarios de negocio. Ambas partes se necesitan y la calidad de la relación determinará la calidad de la analítica.

Si quieres conocer más pincha aquí

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