Toma de Decisiones Estratégicas Basadas en Datos para Negocios

¿Qué debemos considerar al tomar decisiones en un caso de negocio?

Al enfrentar un caso de negocio, es crucial enfocarse en las variables estratégicas y no caer en la trampa de los promedios. La clave es personalizar y no generalizar, lo que lleva a algoritmos que puedan adaptarse a las necesidades individuales de los clientes. Aquí exploraremos los aspectos fundamentales para considerar al tomar decisiones impactantes y bien fundamentadas.

¿Cómo definir nuevos datos y variables?

Pensar estratégicamente sobre qué datos recolectar es esencial. Aunque al inicio parecía que variables como la edad o el género serían predominantes, la realidad es que lo más importante es obtener datos relevantes desde una perspectiva omnicanal y profunda.

• Ejemplos de datos útiles:
  • Número de hijos.
  • Nivel de estudios.
  • Ubicación geográfica.

Estos datos pueden enriquecer las recomendaciones de productos y personalizarlas aún más para los clientes del banco, por ejemplo.

¿Cómo definir KPIs efectivos?

La clave para establecer buenos KPI (Key Performance Indicators) está en buscar aquellos que muestren resultados verdaderamente representativos del impacto del algoritmo aplicado:

• Proporción de productos comprados: Identificar si hay mayor diversidad y volumen en las compras tras la aplicación del algoritmo.
• Reducción de bajas en newsletters: Medir cambios en la suscripción a comunicaciones, como boletines informativos.

¿Qué tipo de NBA (Next Best Action) es más viable?

En el caso de un banco con un presupuesto anual elevado (100 millones de dólares), la opción más viable sería un sistema NBA con inteligencia artificial, por los recursos disponibles que lo pueden respaldar.

• Consideraciones económicas: Con un ingreso estimado de 15 millones al año para un presupuesto de 1 millón de dólares necesario para desarrollar el producto, esta inversión resulta atractiva.

¿Cómo diseñar un MVP sólido y seguro?

El producto mínimo viable (MVP) tiene que ser impecable y libre de sesgos:

• Sesgos en el algoritmo: Evitar sesgos para no comprometer la reputación y legalidad del banco.
• Datos correctos: Confirmar que todos los datos son precisos.
• Consentimiento del cliente: Validar el consentimiento de uso de datos personales.
• Iniciar con un grupo pequeño: Al comenzar, lo ideal es implementar el MVP en un 10% de los usuarios.

¿Cómo justificar el uso de AI en un NBA?

El uso de inteligencia artificial en un NBA puede fundamentarse en cálculos como el valor esperado. Esto nos permite ver que esta estrategia podría ofrecer una mayor rentabilidad esperada comparada con métodos tradicionales.

¿Cómo calcular el valor esperado?

Para calcular el valor esperado, multiplica la probabilidad de éxito por el beneficio esperado. Por ejemplo:

• Reglas NBA: 0.08 * 0.50 = 0.004
• AI NBA: 0.15 * 0.50 = 0.0075

Dado que el valor con inteligencia artificial es más elevado, justifica su elección como la mejor estrategia.

¿Qué recursos y equipos son necesarios?

Asegurar la viabilidad técnica y económica requiere de:

• Programas como Python.
• Especialistas: analistas, ingenieros, expertos en marketing y negocios, científicos de datos y un equipo legal.

¿Cómo liderar proyectos basados en datos?

Un liderazgo acertado debe considerar la mejora de la comunicación, reputación y monitoreo continuo de estrategias y productos.

¿Quién debería liderar un proyecto como este?

Las opciones pueden variar, pero usualmente se sugiere un líder en marketing por su enfoque hacia la reputación y satisfacción del cliente. Este rol permite ajustes rápidos y control efectivo de los impactos en la clientela.

¿Cómo ampliar el algoritmo a bloques familiares?

Al ajustar el algoritmo NBA para familias, se deben considerar recomendaciones de grupo y no individuales:

• Recomendación horizontal: Préstamos para viajes.
• Recomendación vertical: Productos como seguros de vida, para familias con ascendentes.

¿Cómo abordar casos desafiantes en el negocio de salud?

En un contexto como el de Sanamente, abordar el cambio de hábitos, la causalidad versus correlación, y la identificación de riesgos se vuelve fundamental.

¿Cuáles son los pasos para identificar patrones de riesgo?

Para identificar potenciales patrones de riesgo, como el cambio en horas de sueño o una potencial tendencia suicida:

• No asumas una relación directa sin pruebas sólidas.
• Considera alertas preventivas y opciones de asesoría sin traspasar la privacidad del usuario.
• Desarrolla estrategias desde las etapas iniciales antes de un lanzamiento.

Cada uno de estos pasos busca asegurar que las decisiones sean informadas, estratégicas y orientadas a ofrecer el máximo bienestar y efectividad, tanto para el negocio como para los clientes. ¡Continúa aplicando estas técnicas y enfócate en el aprendizaje continuo para tener éxito!