Diversos estudios revelan cómo la pandemia por Covid-19 aceleró los procesos de transformación digital en las empresas debido al confinamiento global. Pese a ello, algunas pymes se resistieron a adoptar un enfoque de automatización digital o lo implementaron de manera básica. Todo esto podría conducir a costos ocultos en las operaciones tradicionales como áreas de contabilidad. De acuerdo a la firma checa Digitoo, en 2021 las pymes dedicaban entre el 69 y el 80% del tiempo a entrada manual de datos o procesos de rutinas.
Ya en 2023, el escenario parece no mejorar y ya en un mundo postpandemia, el 64% de los contadores consultados en una encuesta respondió estar insatisfechos debido a la gran carga de trabajo. Incluso, estos profesionales consideran la posibilidad de moverse a otras profesiones. Según un caso de estudio de Digitoo, las pymes sobreestiman el costo del procesamiento en papel. No hay dudas del uso de herramientas digitales como WhatsApp, correo electrónico o el propio Excel entre los profesionales ¿Por qué es tan complejo adoptar la automatización digital?
El poder de los datos
Más allá de los costos ocultos que pueda representar un proceso manual, el análisis de los datos podría revelar información clave para tomar mejores decisiones. Francisco Vaugier, cofundador de Mibi, una startup tecnológica, explicó a NotiPress que es posible elaborar patrones o hacer predicciones a partir del uso de la ciencia de datos. Incluso, al aplicar la ciencia de datos es posible identificar qué acciones son necesarias para lograr mayor satisfacción de los clientes y también incrementar ventas.
Para el especialista, las áreas de marketing y comercio electrónico pueden beneficiarse puntualmente de la adopción de la ciencia de datos y con ello optimizar el trabajo para incrementar el valor de cara a los clientes. Con estas estrategias en mente, las pymes pueden diferenciarse con la adopción de procesos digitales.
México promovió vía la autoridad fiscal durante la pandemia el uso digital de las facturas y cambió las reglas de juego. Esto aceleró las condiciones y puso al país a la vanguardia tecnológica si se lo compara con el caso de Digitoo en República Checa. Pero con la innovación, llegó la inteligencia artificial aplicada por el fisco mexicano y abrió el debate sobre el tratamiento de grandes volúmenes de datos. Como analogía, esto puso en relieve el tratamiento de los datos que le dan las pymes, particularmente en cuanto a cómo sacar provecho para el negocio del poder de los datos.
Cinco beneficios del poder de los datos
Según la incubadora FasterCapital, hay cinco beneficios para aprovechar el uso del análisis de datos:
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Identificación de patrones y tendencias: empresas pueden extraer y comprender mejor los patrones y tendencias para guiar sus procesos a una mejor toma de decisión empresarial.
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Mejora de eficiencia operativa: Tras analizar datos comerciales clave, es posible identificar cuellos de botella y mejorar estas áreas.
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Experiencia del cliente: Mediante la ciencia de datos, las empresas pueden comprender más las preferencias y comportamientos de los clientes y personalizar los productos o servicios.
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Análisis predictivo empresarial: El análisis de datos históricos puede permitir a las pymes crear modelos y algoritmos con pronósticos de resultado y tendencias del mercado.
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Marketing basado en ciencia de datos: el poder de los datos permite a las empresas identificar mejor el público objetivo, preferencias y así optimizar su mercadotecnia.
Especialistas en la ciencia de datos y analistas de negocios coinciden en la subestimación del costo de procesos manuales y también en una visión sesgada que impide apreciar el poder de los datos al servicio de las pymes. Para el cofundador de la startup mexicana Mibi, es posible adoptar estrategias de ciencia de datos con herramientas gratuitas como Google Analytics. Esto permite trazar tácticas empresariales de bajo costo, aprovechando el potencial del análisis de datos en beneficio de un negocio y evitar que las pymes fallen en el intento de adopción de procesos digitales. (Notipress)
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