El mundo está cambiando y es hora de adaptarnos a una nueva realidad. La inteligencia artificial y el machine learning están en auge y es momento de estudiar el impacto que pueden tener en la creación de estrategias. Hoy te hablamos de la analítica aumentada o augmented analytics, una disciplina útil que puede ser clave para automatizar tareas y ayudarnos a tomar decisiones de manera mucho más rápida y sencilla.
¿Qué es la analítica aumentada?
La analítica aumentada, término que proviene del inglés augmented analytics, es una herramienta que permite ayudar a los profesionales a visualizar, organizar, comprender y analizar los datos de manera sencilla empleando tecnologías como la inteligencia artificial. De esta manera, las empresas pueden basarse en estos datos y automatizar la toma de decisiones, logrando mayor rapidez, precisión y eficiencia tanto en las tareas rutinarias como en las decisiones estratégicas.
Componentes de la analítica aumentada
El análisis aumentado se basa en tres componentes:
- Aprendizaje automático o machine learning. Este tipo de inteligencia artificial emplea algoritmos y con su recopilación de datos puede identificar patrones, predecirlos y tomar decisiones sin necesidad de intervención humana.
- Tecnologías del lenguaje natural. La Programación Neurolingüística, PNL, es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas que comprendan el lenguaje de las personas y puedan comunicarse con ellas utilizando términos familiares.
- Automatización. El machine learning permite automatizar tareas rutinarias de análisis de datos. Gracias a esta automatización se reduce el tiempo para recopilar y analizar la información y se acelera el intercambio de conocimientos.
Usos prácticos de la analítica aumentada
Aunque la teoría resulte interesante, es importante evaluar cómo sacar el máximo rendimiento a la analítica aumentada dentro de tu empresa. Te damos algunos ejemplos de qué puedes conseguir si utilizas este modo de trabajo.
- Permite a los usuarios preparar datos en cualquier tipo de formato y procedentes de múltiples canales de manera más ágil y precisa, simplificando así el trabajo manual.
- Ofrece un análisis estadístico de los resultados, por lo que es una herramienta útil para asignar presupuestos basándose en los gastos y en los ingresos que se han llevado a cabo.
- Mide la efectividad de las campañas publicitarias e identifica los segmentos que funcionan bien.
- Permite explorar datos en tiempo real durante reuniones en lugar de emplear informes estáticos con datos que pueden estar desactualizados.
- Detecta tendencias del mercado en el futuro para que las campañas sean más efectivas y poder ir un paso por delante frente a la competencia.
- Encuentra tanto oportunidades en el mercado, por ejemplo, ventas adicionales o cruzadas, como posibles errores que corregir.
- Mejora la experiencia del cliente. Al tener una comprensión más profunda de cómo los usuarios interactúan con la marca a través de los diferentes canales, puede recomendar el producto adecuado al usuario correcto.
Las ventajas de utilizar augmented analytics
Emplear la analítica aumentada puede suponer una transformación en el modo de trabajar de una empresa. Estas son algunas de las ventajas de utilizarla.
- Democratiza los datos para los usuarios. Se garantiza la accesibilidad de los datos a todos los empleados sin importar las habilidades analíticas o los conocimientos especializados que estos tengan gracias al lenguaje natural, simple y sencillo. Cuantas más personas estén involucradas, más conocimiento de los datos habrá dentro de una empresa y mayor información entre sus trabajadores.
- Mejora la precisión y la eficiencia en la toma de decisiones. Gracias a la analítica aumentada, los empleados tienen un mejor dominio de los análisis de datos y una información más valiosa (como los indicadores clave de rendimiento, los paneles de datos o la comprensión sencilla de datos complejos).
- Reduce los errores. Los sesgos pueden llevar a conclusiones incorrectas, pero los algoritmos de aprendizaje automático analizan cantidades enormes de datos detectando las anomalías y reduciendo posibles errores que puedan cometerse de manera manual.
- Aumenta la productividad y reduce el tiempo y los gastos. La analítica aumentada permite pasar de velocidad humana a velocidad de máquina. Procesar solicitudes de manera inmediata y automatizar tareas que resultan repetitivas supone un ahorro de tiempo. De esta manera, además del crecimiento de la productividad se consigue una mayor agilidad y una mejora en la gestión de los recursos.
Como puedes ver, la analítica aumentada tiene una serie de ventajas para optimizar el trabajo en tu negocio mediante la inteligencia artificial. Si crees en el poder de los datos y quieres hacer crecer tu negocio, confía en los profesionales de analítica web de Súmate para ayudarte a medir y monitorizar de forma precisa. ¡Te damos un servicio a tu medida!