¿Alguna vez te han dicho que «los datos son estadísticamente significativos, por lo que puedes confiar en ellos»? Hoy hablaremos de la importancia de la estadística en una empresa y por qué es importante prestar atención a los argumentos que están respaldados por ella.
Las empresas, debido a su falta de tiempo y recursos, pueden malinterpretar los resultados estadísticos y hacer un mal análisis de datos, en ocasiones, pueden equivocarse. Interpretar estadísticas puede ser matemáticamente desafiante, e incluso comprender las correlaciones puede llevar tiempo.
Por esta razón, las empresas a menudo dependen de recursos externos, como las empresas de investigación de mercado y los proveedores de aplicaciones, para llevar a cabo el componente estadístico de la investigación y presentarles los resultados.
Esto puede ocasionar que los empresarios pueden interpretar los datos sin ser conscientes de los errores estadísticos (o ignorarlos), y esto puede llevar a que tomen decisiones comerciales que en realidad se basan menos en los datos, y más en las suposiciones.
Conozcamos más de este concepto y de su aplicación en todo tipo de empresas.
¿Qué es la estadística?
La estadística es una disciplina de gran valor para el análisis empresarial en general y, en particular, para los procesos de mejora de la gestión de procesos de negocio, siempre que se utilice con rigor y según una metodología precisa y clara. De lo contrario, el mal uso de los datos puede tener efectos peligrosos.
El uso de la estadística y, en general, del análisis de datos en los proyectos de mejora tiene tres ventajas principales: evitar dar por sentadas afirmaciones e ideas sin fundamento. Permite argumentar las decisiones para lograr mejoras sobre la base de pruebas y datos objetivos. Favorece un modo de trabajo sistemático.
Por otro lado, también hay peligros en el mal uso de las estadísticas, ya que algunos profesionales se basan en las cifras sin compararlas ni analizarlas adecuadamente. Lo realmente importante no son los datos en sí, sino el proceso de transformación de los datos en decisiones adecuadas.
¿Cuál es la importancia de la estadística para una empresa?
Los directivos de empresas utilizan la estadística como ayuda para tomar decisiones ante la incertidumbre.
La estadística puede utilizarse para realizar proyecciones de ventas, análisis financieros de proyectos de gasto de capital, construir proyecciones de beneficios para un nuevo producto, establecer cantidades de producción y hacer un análisis de muestreo para determinar la calidad de un producto.
El uso de la estadística proporciona datos reales sobre situaciones complejas en lugar de tomar decisiones basadas en corazonadas sin fundamento. Un directivo debe tener la capacidad de observar los datos y hacer predicciones sobre el futuro de la empresa o de un departamento concreto. Hoy en día, cada decisión debe estar respaldada por datos empíricos concretos, de ahí la importancia de la estadística en una empresa
Usos de la estadística en las empresas
Estos son algunos que le puedes dar a la estadística dentro de una empresa:
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Medición del rendimiento
Un uso habitual de la estadística es la medición del rendimiento. Por ejemplo, se pueden recopilar datos sobre un pequeño número de unidades de producto para hacer una estimación sobre el nivel de calidad de todo un lote de producción; esto se conoce como muestreo estadístico y se utiliza para determinar si se acepta o se rechaza un lote.
Otro uso podría ser el análisis del rendimiento de la producción de un empleado para averiguar si el trabajador está cumpliendo los estándares de productividad deseados. Si no es así, puede ser necesario realizar ajustes, como mejoras en el equipo, cambios en el entorno de trabajo o una mejor comunicación.
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Realizar predicciones
Los gestores analizan los datos del pasado para encontrar tendencias estadísticas y hacer predicciones sobre el futuro.
Por ejemplo, podrían analizar las ventas anteriores de todos los productos vendidos para hacer estimaciones sobre el volumen de ventas futuras en determinadas condiciones económicas. A su vez, estas proyecciones se utilizarían para establecer programas de producción.
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Riesgo/rendimiento de las inversiones
El objetivo de un nuevo proyecto de inversión es optimizar el rendimiento y minimizar el riesgo. Los métodos estadísticos pueden permitir a un gestor evaluar el proyecto en diferentes entornos económicos, cambios en las preferencias de los consumidores y fuerza de la competencia.
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Estudios de mercado
Las empresas utilizan las estadísticas en los estudios de mercado y el desarrollo de nuevos productos. Realizan encuestas aleatorias a los consumidores para calibrar la aceptación del mercado y el potencial de un producto propuesto.
Los directivos quieren saber si habrá suficiente demanda para el producto. ¿Hay suficiente demanda para justificar el gasto en el desarrollo del producto y, en última instancia, la construcción de una planta para producirlo? A partir del análisis estadístico, se construye un modelo de equilibrio para determinar el volumen de ventas necesario para que el producto tenga éxito.
Aplicación de la estadística para lograr la satisfacción del cliente
Ahora que ya conoces la importancia de la estadística en una empresa y sus diversos usos, explicaremos tres esfuerzos estadísticos básicos y comunes, al igual que sus dificultades:
El significado convencional de estadística es que su margen de error es como máximo del 5%.
Al encuestar a los clientes es poco probable que el cien por ciento de los clientes respondan, esto significa que tu puntaje de Net Promoter Score no es un número preciso. Es simplemente la puntuación de una muestra de tu población.
Sin embargo, cuando las compañías mencionan su NPS, casi nunca te dicen el margen de error o al menos si su resultado es estadísticamente significativo.
Tomemos, por ejemplo, una empresa que dice tener un NPS de + 50%. Este es un buen número, pero si el margen de error es del 25%, es probable que si repiten la encuesta, su NPS se encuentre entre el + 25% y el + 75%.
El término «probable» en este caso significa que puedes estar seguro de tener un nivel de confianza de 95%. Entonces, si repitieras la misma encuesta 100 veces, es probable que tu NPS quede fuera de este intervalo solo 5 veces.
Esto significa que tu margen de error es como máximo del 5% o, en otras palabras, que puedes estar bastante seguro de que tu verdadero NPS está cerca del NPS medido.
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Problemas estadísticos
La estadística también pierde rápidamente su significado cuando los investigadores la usan como justificante para analizar segmentos más pequeños dentro de una empresa. Por ejemplo, los gerentes que se presentan con puntajes para su departamento / equipo tienen márgenes de error considerablemente mayores a medida que se reduce el tamaño de la muestra a partir de la cual se calcula.
Debes aspirar a que conozcas mejor el NPS de tu empresa y determinar si los cambios en son causados por algún problema de la muestra, o si son realmente significativos estadísticamente.
Análisis de correlación
Para comprender qué es lo que impulsa una puntuación de Net Promoter muchas empresas realizan análisis de correlación. Además de hacer la última pregunta («¿Que probabilidades hay de que recomiendes …?») Muchos también piden a los encuestados que califiquen otros factores, por ejemplo. «Por favor califica tu satisfacción con la entrega de tu artículo x comprado en…»
Si el factor de correlación es alto, la percepción a menudo es que el comprador tiene un alto impacto en el NPS, es decir, su opinión es importante. Al correlacionar cada puntaje de este con el Net Promoter Score, una empresa puede decidir qué cosas tienen el mayor impacto y priorizar qué es lo que se debe mejorar, de ahí la importancia de la estadística en una empresa.
Sin embargo, hay algunos conceptos erróneos comunes con respecto al análisis de correlación:
Muchas personas piensan que cuando su muestra de datos es estadísticamente significativa, cualquier factor de correlación en un subconjunto es estadísticamente significativo. Si bien la estadística puede no ser necesaria para sacar conclusiones en un contexto empresarial, las personas deben ser conscientes de que los factores de correlación deben usarse con precaución.
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La correlación implica causalidad
La causalidad es cuando se entiende que un primer evento es responsable de un segundo evento. Y aunque a veces la correlación puede ser el resultado de una causa y un efecto directos, una correlación entre dos variables no implica automáticamente que una causa la otra.
El hecho de que un controlador tenga una alta correlación con NPS no significa que el controlador tenga un alto impacto en el NPS. Una correlación puede ser indirecta, desconocida o incluso casual.
A veces vemos que la interpretación de los conductores varía entre los encuestados, razón por la cual el análisis del conductor basado únicamente en el análisis estadístico se vuelve incierto.
Por supuesto, puedes afinar tu cuestionario, pero esto a menudo conduce a encuestas largas y tediosas, un camino que no desea tomar, ya que las investigaciones muestran que la calidad de las respuestas disminuye cuando un cuestionario se vuelve demasiado largo.
Mas bien, se breve y haz un seguimiento con un análisis profundo de la causa raíz, por ejemplo; haciendo un seguimiento de las muestras y entrevistando a los encuestados. Lo más probable es que te sorprendas una vez que comiences a hablar sobre tus conductores con tus clientes.
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Correlación y linealidad
El análisis de correlación aplicado más comúnmente asume la linealidad, es decir, que existe una correlación lineal entre NPS y un controlador.
Para comprender si se puede aplicar una correlación lineal, a menudo se requiere información sobre el conjunto de datos, por ello la importancia de la estadística en una empresa.
Hemos visto varios ejemplos de conjuntos de datos en los que no se puede asumir la linealidad, pero la correlación dice mucho. Lo ideal es proporcionar una experiencia consistente y buena en todos los puntos de contacto.
El análisis de correlación y los factores de correlación son interesantes, pero lo que vemos a menudo es que cerrar el ciclo es la mejor manera de obtener más información sobre la puntuación de un encuestado y las opciones de los conductores.
Análisis de regresión
Algunas compañías utilizan el análisis de regresión para establecer una fórmula sobre cómo los conductores contribuyen al NPS. El método más común es la regresión lineal, que intenta establecer la variable dependiente (NPS) como una función lineal de las variables independientes (los controladores), por ejemplo.
El propósito es predecir el futuro de tu NPS si cambia alguno de los controladores. Si bien el análisis de regresión es una herramienta poderosa, también es una herramienta para ser usada con cuidado. Por supuesto, existen otras técnicas de regresión, pero muchas requieren una considerable capacidad de procesamiento y competencias estadísticas sólidas.
Para comenzar, el análisis de regresión se encuentra con el mismo problema que se mencionó anteriormente con respecto a la linealidad. Para el análisis de regresión se intenta establecer una aproximación lineal de la relación, que puede no ser lineal en absoluto.
La Regresión lineal también es vulnerable a los valores atípicos cuando ciertos puntos tienen valores excesivamente grandes o pequeños en comparación a la variable dependiente, en comparación con el resto de los datos. El resultado es que tiene un efecto desproporcionadamente grande y erróneo en el resultado.
El uso del análisis de regresión se debe hacer con gran precaución en la industria del NPS. Por el simple hecho de reflejar las metodologías de investigación en tu aplicación a NPS o confiar en un software que realiza automáticamente esta función, es posible que no tengas una visión adecuada de cómo tus controladores afectan a tu NPS.
Ser estadísticamente correcto y preciso es importante para el NPS y debe usarse para asegurar que este mejore. Sin embargo, creemos que lo más importante es mantener las cosas simples.
Dales seguimiento a tus datos a través de un dashboard
Todas las empresas manejan datos procedentes de las ventas, la publicidad, el marketing y otras formas de actividad relacionadas con el funcionamiento de la empresa. Estos datos son, en la mayoría de los casos, voluminosos y sensibles, por lo que exigen una cuidadosa organización y presentación cuando se necesitan.
Al reconocer la importancia de la estadística en una empresa, podrás valorar el uso de herramientas para manejar estos datos e información sobre la empresa de una manera sistemática y bien organizada para una presentación eficaz.
Corrige los factores que están ocasionando un mal desempeño de tu negocio monitoreando cada uno de tus datos. Utiliza un dashboard para gestionar de manera eficiente los datos que generas.
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