El uso del data driven decision en 2025 es sin duda más trascendental que nunca, pues hoy prácticamente todos los sectores dependen del análisis de datos para optimizar sus estrategias y mantenerse competitivos. El data driven decision es un enfoque que permite tomar decisiones basadas en información y datos reales en lugar de intuiciones o experiencias previas, a través de algoritmos avanzados preparados para hacer análisis profundo de datos en tiempo real y para predecir tendencias de todo tipo.
El término data driven decision hace referencia directa a “decisiones impulsadas por datos” y surge aproximadamente a partir de 2010 con el auge del big data, la inteligencia artificial y la popularización de herramientas de business intelligence que hoy permiten a empresas de todo tipo, analizar y procesar enormes volúmenes de datos y contar con verdades objetivas para mantener el crecimiento en un mundo donde la incertidumbre puede ser habitual.
Un enfoque que permite:
Identificar patrones
Prever tendencias
Adelantarse al futuro
Se estima que el volumen de datos generados en todo el mundo será más de 180 zetabytes en 2025.
Data driven decision: los mejores datos
Y cuando hablamos de datos nos referimos a múltiples tipos de datos que pueden recopilarse también de múltiples fuentes. Pensemos en un eCommerce de productos para el hogar por ejemplo, que cuenta con una estrategia omnicanal y que apuesta por el data driven decision para optimizar muchos de sus procesos a través de todas estas fuentes de datos:
Datos de clientes: información demográfica, historial de compras y comportamiento en plataformas digitales.
Redes sociales: análisis de interacciones, menciones de marca y tendencias en plataformas como Tik Tok, Instagram, Facebook, Youtube, LinkedIn, etc.
Encuestas y feedback de clientes: opiniones directas de los consumidores sobre productos, servicios y experiencia de compra.
Análisis web y SEO: datos de tráfico web, tasas de conversión y palabras clave más buscadas.
Análisis de interacción con bots: todas las conversaciones y la atención al cliente ofrecida a través de chatbots son fuentes de datos constante de las necesidades de los clientes.
Sistemas CRM: información estructurada sobre la relación con los clientes y su nivel de fidelización.
Datos de la competencia: precios, estrategias de marketing y posicionamiento en el mercado recopilados mediante benchmarking y herramientas especializadas.
Sensores inteligentes: datos en tiempo real de dispositivos inteligentes y sensores en fábricas, almacenes y vehículos.
Datos operativos y logísticos: información sobre inventarios, tiempos de entrega y eficiencia en la cadena de suministro.
Datos de ventas y transacciones: registros de compras, ticket medio, frecuencia de compra y análisis de productos más vendidos.
Datos financieros y contables: ingresos, costos, márgenes de ganancia y otros indicadores clave de rendimiento.
Big Data: bases de datos masivas utilizadas para predecir patrones de consumo y comportamiento en el sector hogar.
Tendencias del mercado: informes de consultoras especializadas que anticipan cambios en la industria en general.
Por razones más que obvias, aplicar todas estas fuentes de datos permitiría a esta empresa, mejorar significativamente su eficiencia y competitividad, la personalización de la experiencia de compra, optimizar recomendaciones y promociones, optimizar la gestión de inventarios, ofrecer precios más atractivos, controlar costos y mejorar márgenes, mejorar la calidad del servicio y la fidelización, y en definitiva impulsar la innovación y el crecimiento constante.
¿Aplicas el data driven decision en tu empresa? Veamos más ejemplos para seguirte inspirando:
Data driven decision: los mejores precios
Un ejemplo real de data driven decision es la forma en que Amazon aplica la estrategias de precios dinámicos, ajustando constantemente sus precios para mantenerlos competitivos y maximizar sus ingresos. La empresa recopila y analiza datos en tiempo real, como el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y los precios de la competencia, y gracias a este enfoque modifica sus precios varias veces al día para adaptarse a la demanda y la disponibilidad de los productos, asegurando así que sus ofertas sean atractivas y rentables.
Para lograrlo, Amazon utiliza algoritmos avanzados que implementan data driven decision en cada ajuste de precio. Estos sistemas analizan el historial de compras de los clientes, las búsquedas en su plataforma y la popularidad de los productos, comparando sus precios con los de otros minoristas y ofrece descuentos estratégicos o incrementa los precios cuando detecta alta demanda. Una estrategia que no solo optimiza los ingresos, sino que también mejora la experiencia del cliente al garantizar precios competitivos y dinámicos en el momento perfecto.
Lo aplican además especialmente durante eventos como el Black Friday o el Prime Day, donde Amazon ajusta dinámicamente los precios de miles de productos en minutos. Con el data driven decision, la empresa identifica qué productos atraerán más compradores con descuentos llamativos y regula sus precios según la demanda y la disponibilidad. Esta estrategia ha sido clave en el éxito de Amazon y demuestra cómo la toma de decisiones basada en datos es cada vez más crucial en el sector eCommerce.
“Compra ahora y paga después” optimizado
Otra forma de usar el data driven decision es en la financiación de los productos y servicios y en aplicar análisis de datos para ofrecer este servicio de forma más beneficiosa para todas las partes. Gracias a este enfoque es posible analizar los datos históricos de compra de los clientes, sus comportamientos de pago y la frecuencia con la que realizan compras de alto valor, por ejemplo, para saber en qué momento ofrecerles planes de financiación adaptados a sus necesidades, garantizando con esto compras más satisfactorias.
Por ejemplo, durante momentos de alta demanda las empresas pueden ofrecer incentivos especiales de financiación, como compras a cero interés o plazos más largos, basándose en el análisis de las tendencias de compra y los datos de la competencia. Una forma de tomar mejores decisiones de financiación para tener mayor rentabilidad, minimizar los riesgos financieros y optimizar las ofertas.
Veamos ahora cómo sería aplicar el data driven decision en diferentes tipos de sectores y así continuar comprobando su efectividad para tomar las mejores decisiones sea el negocio que sea.
Educación
Pensemos en el ámbito educativo, en instituciones y empresas con plataformas y tecnología aplicada a su oferta educativa, que usen el análisis de datos para personalizar la experiencia de aprendizaje y mejorar los resultados académicos. Por ejemplo, plataformas de aprendizaje digitales que recopilen datos sobre el progreso de los estudiantes, identificando áreas de dificultad y adaptando el contenido para satisfacer las necesidades individuales de cada alumno. Una personalización basada en datos que aumentaría la retención y también el éxito académico.
Tecnología
Obviamente este sector está a la vanguardia en la adopción de data driven decision, usando el análisis de big data para desarrollar productos y servicios que se ajustan a las necesidades y preferencias de los usuarios. Por ejemplo, las compañías de software que analizan datos de uso para identificar características populares y áreas de mejora de forma constante y en tiempo real y así ofrecer actualizaciones para mejorar la experiencia del usuario.
Turismo
En este caso, una empresa puede analizar datos de clientes sobre destinos previos, preferencias de actividades, estacionalidad y comportamientos de búsqueda en su sitio web o en redes sociales y con esta información crear paquetes turísticos personalizados para cada tipo de viajero, así como ofertas especiales y recomendaciones basadas en estos intereses específicos, así como ajustar los precios dinámicamente, optimizando la rentabilidad durante las temporadas altas o bajas.
En definitiva, el data driven decision se está consolidando como una práctica esencial para empresas de todo tipo que buscan mantenerse competitivas en un mercado cada vez más veloz, inestable y digitalizado. Desarrollar la capacidad de analizar y actuar de acuerdo a la información recopilada además ayuda a adaptarse rápidamente a las tendencias del mercado y mantener una experiencia de compra memorable.
