Existen dos componentes clave a la hora de extraer valor de la analítica de la información. En el artículo anterior desarrollé el primero: cómo descubrir las oportunidades que se pueden extraer de ese ejercicio. Y ahora es turno de desgranar el segundo elemento: la industrialización de estos análisis para obtener un valor económico tangible.
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Pero, ¿qué significa exactamente eso de `industrializar´ una conclusión, un análisis? No es otra cosa que hacer partícipe de esa línea de actuación a todos los empleados que de una manera u otra se pueden ver involucrados en el objetivo marcado, y que aglutina tres medidas: en primer lugar, garantizar que cada empleado actúe en línea con el proyecto marcado, respectando la política suscrita; por otro lado, medir y monitorizar las acciones y resultados obtenidos; y, por último, proporcionar a cada empleado un feedback preciso y a tiempo.
Pongamos como ejemplo lo que ocurre cuando el analista de un call center descubre que la satisfacción del cliente adquiere su ratio más alto cuando las llamadas duran dos minutos. Cualquier llamada sensiblemente por debajo o por encima de dos minutos reduce palpablemente ese nivel de satisfacción. La medida inmediata que se desprende de esta conclusión pasaría por tratar de estandarizar todas las llamadas a dos minutos. Si bien, una mera orden a todos los operadores con esta instrucción no sería suficiente. Prolongar o reducir una llamada a los dos minutos no será, sin duda, una tarea sencilla, ya que, en la mayoría de los casos, se estará a expensas del feedback del cliente.
Hacia la industrialización de la información
Este ejemplo muestra la diferencia fundamental entre marcar una directriz e industrializarla, lo que refleja por qué la analítica habitualmente hierra a la hora de extraer auténtico valor económico. Éstos son los aspectos a tener en cuenta:
En primer lugar, una conclusión no se puede industrializar de manera fiable como si se tratara de una mera directriz verbal o escrita. Sin estar respaldado por un sistema de medición y monitorización operacional, no se puede extraer un feedback adecuado ni estandarizar el comportamiento esperado. Y, por ende, los resultados tendrán consecuencias inesperadas –como que el cliente termine colgando el teléfono antes de tiempo- o un alto nivel de variabilidad en los resultados.
Por otro lado, y más importante, la conclusión revela un hecho: que la satisfacción alcanza su cenit a los dos minutos. Si bien, la conclusión en sí misma no nos dice nada sobre cuáles deben ser los incentivos y las métricas adecuadas para modificar el comportamiento de los empleados involucrados en el proceso. Como formulé anteriormente, una nueva política de actuación para estandarizar todas las llamadas en dos minutos puede tener simplemente como resultado que el cliente cuelgue el teléfono. Y mientras se trata de alcanzar el objetivo, la iniciativa puede resultar más nociva que beneficiosa. Como consecuencia la nueva política ha de atender no sólo al tiempo (2 minutos), sino también a la satisfacción que genera cada empleado, con objeto de prevenir que el cliente cuelgue el teléfono. Esta información no formaba parte de esa conclusión inicial. Por ello, los responsables correspondientes han de averiguar cómo convertir un análisis en un nuevo esquema de comportamiento.
En tercer lugar, ya que la industrialización ayuda a estandarizar resultados gracias a la modificación de comportamientos, es mejor desarrollarla a través de aplicaciones y no mediante políticas. Las políticas pueden ser ambiguas y conducir a interpretaciones erróneas. Las aplicaciones, en cambio, miden con precisión y proporcionan feedback sobre el trabajo realizado al tiempo que el empleado toma decisiones. El desarrollo de la aplicación de la que hablamos no es un trabajo trivial. Si no se hace de manera correcta, el feedback puede ser tan ambiguo como el de una política verbal o escrita, pero de diferente forma. Por ejemplo, publicar los análisis en un cuadro de mando que puedan visualizar los trabajadores de un call center no constituye la industrialización de la que hablo, puesto que la mera visualización de esos análisis no contiene las instrucciones que puedan fomentar el comportamiento anhelado. Si un encargado envía a sus empleados sin más un gráfico que refleja que el mayor índice de satisfacción del cliente se obtiene a los dos minutos de la llamada, no les hará ningún bien, ya que éstos no sabrán cómo interpretar los datos y qué hacer con ellos. Lo que necesitan es una app informativa que les proporcione las métricas específicas y unas guías para tomar decisiones, con datos sobre la duración de cada llamada, la satisfacción del cliente relativa a cada una, la comparativa de su rendimiento frente al de sus compañeros, etc.
La valía de la InfoApp
Por fortuna, el desarrollo de este tipo de apps cada día es más sencillo. Por ello, cuando los responsables tengan en sus manos las conclusiones que los analistas han filtrado, aquellos han de pensar en los objetivos deseados y las métricas a desarrollar, así como en los motores para cambiar y estandarizar comportamientos. A continuación se habrán de sentar con sus analistas y con el departamento de TI para crear y publicar una InfoApp (`Information App´), con objeto de que sus empleados puedan tomar decisiones de manera práctica. Será sólo entonces cuando los encargados de cada área puedan monitorizar los resultados obtenidos por cada empleado a través de un cuadro de mando operacional.
La creación de valor procedente de la analítica está relacionada con tres componentes de una plataforma de business intelligence (BI): las herramientas analíticas para generar el análisis y obtener conclusiones; las herramientas para convertir esas conclusiones en InfoApps para que los empleados puedan tomar decisiones en el día a día de sus trabajos; y cuadros de mando para que los managers puedan monitorizar si los comportamientos y los resultados están alineados.
Con información de Manuel del Pino, Responsable Preventa de Information Builders Ibérica.
