Detección empresarial - Recomendaciones de AWS

Detección empresarial

Para llevar a cabo entrevistas empresariales de forma eficaz, es importante comprender los objetivos de la empresa que dependan de datos a un alto nivel. Por ejemplo, estos objetivos pueden incluir los siguientes:

  • Mejora de la agilidad empresarial

  • Activación de la innovación avanzada

  • Concentración en el cliente

  • Aumento de la cuota de mercado

  • Llegada a mercados globales

  • Lanzamiento de una nueva plataforma de clientes  

Una vez que se haya alineado con los objetivos de la empresa, debería hablar con los miembros del equipo de las áreas empresariales. Como mínimo, concéntrese en las áreas que afectan a los objetivos principales de la empresa, pero, si tiene la oportunidad, hable con los miembros del equipo de cada área empresarial.

En esta conversación de detección, debe conocer los objetivos de cada área empresarial o unidad de negocio, las métricas que utilizan para medir su área y cómo el uso de datos puede afectar a sus objetivos. A continuación se muestran algunos ejemplos de preguntas que podría hacer:

  • ¿Cuáles son los principales objetivos de la unidad empresarial?

  • ¿Cómo contribuirá la unidad empresarial al logro de los objetivos de la empresa?

  • ¿Cuáles son los proyectos clave de la unidad empresarial?

  • ¿Cómo depende cada proyecto de los datos?

Es importante obtener visibilidad de los proyectos clave, sus plazos, cómo dependen de los datos y cómo se alinean con los objetivos empresariales o los respaldan. Ejemplos de proyectos:

  • Mejoras en la experiencia del cliente a través de una interacción omnicanal coherente y la creación de conciencia sobre las últimas acciones y problemas de los clientes

  • Creación de un motor de recomendaciones basado en el comportamiento de los clientes para aumentar la tasa de conversión y la participación

  • En el caso de los productos financieros en línea, cálculo del riesgo más rápido para aprobar el crédito de los clientes, a fin de evitar demoras excesivas y perder al cliente a manos de otra institución financiera

  • Mayor precisión en las predicciones de ventas para reducir la pérdida de suministros

  • Reducción de las pérdidas por fraudes mediante la optimización de la detección de fraudes en tiempo real