La analítica es el proceso de transformar datos crudos de tu operación de renta de impresoras en información estratégica para la toma de decisiones. A través del estudio de métricas como el costo por página, la frecuencia de fallas y el rendimiento de insumos, la analítica permite identificar patrones de rentabilidad, predecir necesidades de inventario y optimizar la gestión de tus contratos de servicios gestionados (MPS).
Saber qué es analítica, su significado y definición le ayudará a tu negocio dedicado a la renta de equipos de impresión, a aprovechar al máximo la información de tu operación; así como la del comportamiento de tus clientes, para tomar decisiones más rentables.
Para ello hay que conocer su definición y etimología:
Analítica etimología: La palabra «analítico» está formada con raíces griegas y significa «relativo al que analiza». Sus componentes léxicos son: el prefijo ana- (arriba, enteramente), lyein (soltar) y -sis (sufijo que indica acción), más el sufijo -tico (relativo a).
Analítica definición: Según la REA, la analítica tiene dos significados:
- 1. adj. Perteneciente o relativo al análisis.
- 2. adj. Que procede descomponiendo, o que pasa del todo a las partes.
Podemos definir entonces que la analítica es aquello relacionado con el análisis, la reflexión, así como el estudio cuidadoso y sistemático de algo o la separación de los elementos de una cosa para descubrir cómo se compone.
Importancia de la analítica de datos
La analítica se puede aplicar a prácticamente cualquier cosa que se pueda estudiar, desde la industria médica, economía, ciencias sociales, biología, etc. En los negocios, la analítica de datos, también se le conoce como business analytics o data analytics. Y en este caso, se define como un enfoque o proceso que tu empresa puede utilizar para el análisis de datos para sacar conclusiones de tu operación, industria, clientes o finanzas.
Prácticamente, las analíticas de datos te permite identificar e interpretar patrones presentes en un grupo de datos similares entre ellos: como tus ventas en el último trimestre, la edad de tus clientes, o el número de cancelaciones durante el año, etc. Para que mediante el análisis de datos, puedas interpretar esta información, estudiarla y tomar decisiones.
Tipos de analítica de datos
Ten en cuenta que para obtener las respuestas que buscas, debes tener bien claro cuál es el objetivo del análisis de datos; ya que esto te ayudará a saber cómo vas a interpretar y analizar la información. Pues no es lo mismo identificar cuándo vendió menos tu fuerza de venta, que saber por qué no vendieron.
Por eso, existen 4 tipos de analíticas, de acuerdo a la perspectiva con la que se desarrollen. Toma nota:
1.- Descriptiva
Volviendo al ejemplo de querer saber cuándo bajaron tus ventas, sin duda la analítica descriptiva es la que te servirá; ya que responde la pregunta “¿Qué ha ocurrido?”.
La analítica descriptiva se caracteriza por almacenar y analizar datos históricos, información que te ayudará a comprender el estado actual y pasado de tu negocio. Pues te aporta una visión general de la operación de tu departamento de ventas y te ayuda a comprender su rendimiento en diferentes temporadas.
Y este es solo un ejemplo, ya que también puedes saber qué suministros se vendieron menos el año pasado, o qué cliente se atrasó más con sus pagos en los últimos meses y así tomar una decisión basándote en datos reales.
2.- Diagnóstica
Saber en qué temporada no se vendió o qué suministro se vendió menos el año pasado es solo el primer paso; a veces también necesitarás saber “¿Por qué ha ocurrido?”.
Bueno, la analítica diagnóstica es la perfecta para responder esta pregunta. Ya que te ayuda a profundizar, averiguar e identificar patrones. Y lo logra utilizando estructuras de datos multidimensionales y algoritmos para identificar las causas de algún problema, patrones, tendencias y correlaciones.
3.- Predictiva
Adelantarse a un suceso y estar preparado para cualquier situación que pueda afectar a tu negocio, es la meta de cualquier líder. Y la analítica predictiva es la mejor arma para lograrlo, ya que esta atiende la pregunta “¿Qué es probable que ocurra?”.
Este tipo de análisis toma como base las estadísticas obtenidas de la analítica descriptiva y de la analítica diagnóstica, para detectar tendencias, agrupaciones y excepciones; para que puedas predecir tendencias. Sin embargo, es la menos predecible, pues si la información estudiada no es de calidad; puede que la predicción no sea la que esperabas.
De acuerdo con IBM, las empresas suelen utilizar el análisis predictivo para gestionar el inventario de productos y establecer estrategias de precios. Este tipo de análisis predictivo ayuda a las empresas a satisfacer la demanda del cliente sin sobreabastecer los depósitos.
4.- Prescriptiva
Saber qué, por qué y qué podría suceder; nos lleva a la última pregunta: “¿Qué debemos hacer?”. La analítica prescriptiva es la que te ayudará con este punto. De las 4 es la más compleja, ya que requiere no solo datos históricos, sino también información externa para darte las respuestas que necesitas.
Aquí nuestra recomendación es contar con un experto en tu fuerza laboral, ya que este tipo de analítica requiere de uso de herramientas tecnológicas para recopilar información datos, recomendar acciones y prever el resultado que podrías obtener con ellas. Lo importante es que te ayudará a tomar la mejor decisión, entre las opciones que tengas.
Usos de los tipos de analítica de datos (ejemplo práctico)
Imagina que analizas los datos de 50 impresoras monocromáticas. La analítica descriptiva te dice que 5 equipos gastan más tóner de lo normal. La analítica diagnóstica revela que esos equipos están en una zona con alta humedad, lo que afecta la transferencia del polvo.
Gracias a esto, puedes aplicar analítica prescriptiva: en lugar de solo cambiar el tóner, decides instalar deshumidificadores o cambiar el modelo de equipo por uno más resistente a ese ambiente. Sin analítica, habrías seguido perdiendo dinero en tóners desperdiciados sin entender la causa raíz.
Según X-data, las empresas que utilizan los datos a su favor pueden generar hasta 15% más ingresos, pues son capaces de identificar más y mejores oportunidades de negocio, están mucho más informados de cómo funciona su organización y pueden estar preparados para cualquier contingencia, reduciendo los riesgos de perder dinero considerablemente.
La analítica de datos en SANTI
Diferencia entre Reportes de Impresión y Analítica de Datos
Es común que en el sector de MPS se confundan estos dos términos, pero su impacto en tu estrategia es muy distinto:
- Reportes de impresión: Son documentos estáticos que te dicen qué pasó (ej. cuántas páginas imprimió el Cliente A en enero). Es una fotografía del pasado.
- Analítica de datos: Es un proceso dinámico que te dice qué significa ese dato (ej. el Cliente A imprimió 20% más que el mes pasado, lo que sugiere que su equipo llegará pronto a su ciclo de mantenimiento). La analítica conecta puntos para generar conclusiones rentables.
Sin lugar a dudas, la analítica de datos vino a cambiar las reglas del juego, por eso es importante para Santi, poder ofrecerte las mejores soluciones para la operación de tu negocio dedicado a la renta y venta de equipos de impresión.
Es así, que en las próximas semanas, estaremos trabajando en la implementación de algunas herramientas avanzadas, para poder ofrecerte un módulo especializado en el análisis de datos. De esta manera, no solo estarás usando una herramienta única en el mercado para administrar tus rentas; sino que al mismo tiempo te estará compartiendo un análisis más puntual de tu operación, para que puedas tomar decisiones más acertadas y rentables; vamos, en prácticamente cualquier aspecto de tu negocio.
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Preguntas Frecuentes sobre Analítica en MPS
1. ¿Por qué mi empresa de renta de impresoras necesita analítica? Porque te permite pasar de una administración basada en «intuiciones» a una basada en datos reales, reduciendo gastos innecesarios en refacciones y optimizando tus contratos.
2. ¿Necesito ser un experto en matemáticas para usar analítica? No. Un software como SANTI procesa los datos complejos y te entrega tableros visuales fáciles de entender para que solo te enfoques en la decisión final.
3. ¿Cuál es el dato más importante que debo analizar en mi inventario? La tasa de rotación de tus tóners y refacciones. Esto evita que tengas dinero estancado en piezas que ya no usas (Efecto Cementerio).
4. ¿La analítica ayuda a mejorar el nivel de servicio (SLA)? Sí, al predecir cuándo un equipo es propenso a fallar, puedes realizar mantenimientos preventivos y evitar que el equipo del cliente se detenga.
5. ¿Qué es el «Big Data» en la industria de impresión? Es el gran volumen de lecturas de contadores y alertas de error que generan tus equipos. La analítica es la herramienta que le da sentido a ese gran volumen de datos.
6. ¿Puedo medir la rentabilidad de un solo equipo con analítica? Totalmente. Puedes cruzar lo facturado por ese equipo contra lo gastado en tóners, refacciones y horas de técnico para saber si esa máquina te está dando a ganar o te está costando dinero.
7. ¿Qué diferencia hay entre analítica y estadística? La estadística recolecta y describe los datos; la analítica usa esa estadística para predecir resultados y recomendar acciones concretas para tu negocio.
Fuentes
- Real Academia – analítico, ca: https://dle.rae.es/anal%C3%ADtico
- X data – 10 Beneficios de usar Data Analytics en tu empresa https://x-data.mx/blog/10-beneficios-de-usar-data-analytics-en-tu-empresa
- IBM – ¿Qué es el análisis predictivo?: https://www.ibm.com/mx-es/think/topics/predictive-analytics