Por Plika

La transformación digital ha propiciado el surgimiento de diversas tecnologías que permiten generar, almacenar y procesar caudales enormes de información. En este contexto nace el Data Analytics como un proceso de análisis que permite un mayor entendimiento de la información que los datos concentran. 

Prácticamente toda información puede traducirse en datos, si se sabe cómo hacerlo. De hecho, una infinidad de empresas que se dedican a la venta de bienes o servicios y que buscan modos de llegar mejor a sus clientes suelen contar con profesionales formados en máster en análisis de datos.

Data analytics y su impacto financiero

Ventaja del data analytics

Foto de Towfiqu barbhuiya en Unsplash. Licencia CCO.

El Data Analytics es un proceso a través del cual se analizan datos crudos para tomar decisiones estratégicas en pos de mejorar el rendimiento y la eficiencia operativa de tu empresa. 

El análisis de datos aplicado en las finanzas permite comprender y resolver los desafíos comerciales que se le presentan a una compañía. 

A grandes rasgos podemos distinguir  tres tipos de analíticas que se aplican en finanzas corporativas: 

  • Analítica descriptiva: es un análisis básico que tiene por objetivo describir el comportamiento de determinadas variables durante un periodo de tiempo específico. Permite mejorar el desempeño corporativo general.
  • Analítica de diagnóstico: se utiliza cuando se necesita encontrar las razones por las cuales sucedió un determinado hecho. Se aplica cuando hay crisis o problemas o cuando algo va bien, pero no se sabe el porqué. Permite resolver problemas o comprender las tendencias que generan más productividad.
  • Analítica predictiva: es una de las más importantes porque permite generar hipótesis predictivas para comprender y anticipar eventos que pueden ocurrir en el futuro. De esta forma las empresas pueden adelantarse y prepararse para determinadas situaciones. 

Las prácticas analíticas implican el trabajo con grandes volúmenes de datos de manera tal que su análisis dé lugar a patrones, características y tendencias relevantes. 

Las diferentes técnicas de análisis que se aplican en finanzas, a su vez, permiten resolver interrogantes comerciales y realizar proyecciones realistas sobre futuros escenarios económicos. 

¿Qué es el Data Science?

El sector financiero se encuentra atravesando una revolución tecnológica sin precedentes donde prima la capacidad de recolección de datos, su procesamiento, almacenamiento y modelización. 

El Data Science, o ciencia de los datos, es el estudio pormenorizado de grandes volúmenes de datos a través de técnicas de estadística, matemáticas, inteligencia artificial entre otras. 

Los escenarios actuales financieros, requieren el análisis de datos abundantes. El Data Science se potencia gracias al fenómeno big data. Los expertos en Data Science deben estar calificados para tratar cantidades masivas de datos.

Si bien el Data Analytics y el Data Science pueden parecer lo mismo, la diferencia radica en que el objetivo principal del Data Analytics es obtener ideas (bajo la forma de datos) de fuentes de información sin procesar. Quienes trabajan en Data Science se ocupan principalmente de predecir escenarios futuros a partir de tendencias y patrones del pasado. 

De todas formas, ambas disciplinas se encuentran estrechamente relacionadas y se suelen trabajar en conjunto para la previsión financiera. Permitiendo por ejemplo a un CFO o Analista de Finanzas mejorar sus presentaciones aplicando Data Storytelling.

4 preguntas comerciales que el Data Analytics te ayuda a responder

Aplicar Data Analytics bajo un enfoque económico-financiero del negocio, permite relacionar las necesidades de las distintas áreas con la necesidad corporativa de administrar correctamente los recursos.

Bajo el enfoque del Data Analytics en FP&A, podremos relacionar por ejemplo cómo el plan de ventas del Área Comercial impacta en los costos y gastos de Marketing asociados, para derivar en un análisis de Rentabilidad y Flujo de Caja proyectados.

Conoce a continuación cómo aprovechar el data analytics para incrementar los ingresos y mejorar la rentabilidad de tu compañía a través de la toma de decisiones estratégica con base en datos.

1. ¿Cómo maximizar la rentabilidad? 

Con la implementación de las técnicas adecuadas de data analytics para el análisis financiero se puede aumentar la rentabilidad general de la empresa. A través del análisis de datos es posible, por ejemplo, descubrir oportunidades de mercado que permitan impulsar el ciclo de ventas. 

Un software de análisis financiero muestra, en tiempo real, información actualizada sobre el ciclo de ventas y permite comprender por qué suceden variaciones como aumentos o bajas en la demanda de productos o servicios, por ejemplo, y comprender cómo afectará al flujo de caja del negocio.

Las herramientas de FP&A permiten la automatización y optimización de una gran diversidad de procesos, principalmente orientados a la recopilación y organización de datos. Esto se traduce en un ahorro significativo de tiempo en tareas como confección de reportes, presupuestos o modelos financieros. 

Así, los softwares de análisis financiero posibilitan la integración de datos de diversos sistemas que utiliza la empresa en una sola plataforma y se muestran dispuestos para ser analizados para su posterior lectura acerca de los márgenes de rentabilidad, por caso.

Esta optimización de procesos se traduce indudablemente en un aumento de la productividad y la rentabilidad ya que permite a los analistas financieros y directores ejecutivos, contar con un panorama preciso y confiable, en el que apoyarse para tomar decisiones estratégicas aprovechando al máximo los recursos disponibles. 

2. ¿Cómo maximizar el margen de beneficio?

El análisis de datos como la variación de costos, por ejemplo, permite identificar si el modelo de negocio que se lleva a cabo reporta beneficios o si es necesario realizar cambios para mejorar. 

De la misma manera, analizar las variaciones de costos y predecir cómo cambiarán, supongamos, por una modificación en la escala del negocio permite determinar si un modelo financiero debe cambiar y cuándo conviene hacerlo. 

Esto es así porque fuera del departamento de finanzas, los números pueden parecer sólidos, al menos en la superficie, con márgenes de ganancias que alcanzan los objetivos. No obstante, el análisis financiero puede revelar cambios y mostrar que los modelos comerciales no funcionarán a medida que se expandan las escalas comerciales.

Al identificar estos problemas con anticipación, los directores financieros y sus equipos concentran esfuerzos con los CEO y otros directivos organizacionales para cambiar de forma proactiva el modelo de negocio y tomar mejores decisiones para maximizar la rentabilidad a largo plazo.

Por otro lado, el uso de análisis de datos financieros para identificar oportunidades de mejoras o necesidades de cambio que maximicen los márgenes de beneficio posiciona al equipo de finanzas en una función corporativa mucho más estratégica.

3. ¿Cómo incrementar ingresos netos?

El análisis de ciertos indicadores clave —tales como el costo de adquisición de clientes o el valor de por vida del cliente— son de ayuda para implementar acciones de captación de clientes, así como para maximizar la retención de ingresos netos.

Una forma de identificar variaciones en la retención de ingresos netos es la creación de un mapa de calor de las diversas cohortes de clientes. Para esta tarea, puedes utilizar una herramienta de análisis financiero que permita visualizar un historial de las retenciones de ingresos netos, por ejemplo, y aplicar comparativas a futuro.

Recuerda que este tipo de herramientas permite tomar la información histórica del negocio para proyectar el futuro bajo distintos escenarios. Con estos datos a mano, podrás identificar puntos en común entre clientes que generan ingresos estables o van en declive, por ejemplo, para proyectar resultados y acciones consecuentes.

Así, con una herramienta de análisis financiero puedes obtener una visión clara de cómo varían los números y de qué acciones puedes aplicar para la escalabilidad del negocio conforme unos objetivos de crecimiento en relación con los objetivos netos. 

4. ¿Cómo convertir el gasto de marketing en cobros en efectivo?

Un análisis profundo y comparativo del gasto de marketing y los ingresos por ventas es una acción efectiva para aumentar el retorno de la inversión (también llamado ROI, por sus siglas en inglés). 

Es común oír a los integrantes del departamento de marketing preguntarse por qué ventas no cierra acuerdos o por el contrario por qué marketing envía clientes potenciales no cualificados para la venta. El análisis financiero permite descubrir qué es lo que falla en cada área.

El análisis financiero llevado a cabo con el apoyo de herramientas de FP&A permite identificar cuáles son los canales de difusión y publicidad que permiten un coste de adquisición de cliente más bajo, o identificar cuáles son las alianzas con agencias de marketing que generan mayor retorno, por ejemplo. 

La clave está en el seguimiento de datos de marketing en tiempo real. Un monitoreo constante de la información te permitirá conectar las estrategias de marketing con las metas comerciales de la empresa.

Una comprensión profunda de los datos de tu empresa te ayudará también a posicionarte como asesor clave en la planificación estratégica de todo el negocio. ¿Por qué? Porque la data analytics ayuda en tres aspectos claves: 

  • optimizar inversiones, 
  • aumentar la canalización de potenciales clientes, 
  • aumentar los ingresos por mejoras en la rentabilidad final. 

Maximizar el aporte del data analytics sí es posible con Plika

Data Analytics

Foto de Annie Spratt en Unsplash. Licencia CCO.

La transformación digital en el análisis de datos financieros es un hecho. 

Desde procesos como gestión de compras, cobranzas, administración de cash flow hasta tareas como la creación de reportes, presupuesto y forecasting, hoy todo es posible de llevar a cabo con herramientas de Financial Planning y Analysis (FP&A).

Ahora bien, ¿Cuál es la principal razón por la cual automatizar procesos del área de finanzas? Los motivos son muchos, entre ellos los más importantes son la velocidad que se imprime en la ejecución de tareas y así como en la obtención de datos clave y el ahorro de tiempo que esto conlleva.

Hasta hace unos pocos años estos procesos de análisis se ejecutaban mediante herramientas como Excel, las que requieren de mucho trabajo manual y operan de forma offline, lo cual no solo significa que no se actualizan con datos de mercado, por ejemplo, sino que además no están integradas a los sistemas de las empresas. 

Las tareas manuales pueden derivar en errores que llevan luego a necesitar de más tiempo para solucionarlos. Esto afecta la velocidad de análisis y la posibilidad de tomar decisiones en momentos estratégicos. 

El impacto de las soluciones tecnológicas

Afortunadamente hoy en día existen soluciones tecnológicas que permiten facilitar todas estas tareas y maximizar el rendimiento. 

Plika es una herramienta de FP&A que permite maximizar la eficiencia de procesos, llevar a cabo análisis más profundos de los datos e identificar tendencias que permitan impulsar el crecimiento de tu empresa. 

Nuestro software tiene la capacidad de conectar los diversos sistemas de tu empresa como CRM, ERP, sistemas de recursos humanos, sistemas de pagos y ofrecer informes en tiempo real con enfoque financiero.  

Plika es una solución FP&A que permite recopilar datos de diferentes fuentes y automatizar tarea de planificación, presupuestación y confección de reportes.

Nuestro software facilita el análisis avanzado de las finanzas corporativas y es completamente flexible porque puede adaptarse a las diversas necesidades de cada empresa. 

Con Plika podrás automatizar y optimizar muchas de las tareas claves en las finanzas de tu empresa: 

  • Agilizar tu presupuesto, descentralizar la carga y administrar el flujo de aprobaciones.
  • Optimizar la administración de tus hojas de cálculo.
  • Analizar el cumplimiento de tus objetivos con datos de diversas fuentes integradas en una misma plataforma. 
  • Realizar proyecciones de diversos escenarios creando variables de negocio.
  • Gestionar tu flujo de caja para mejor visibilidad. 
  • Crear reportes inteligentes.

ebook 2 - Fundamentos básicos para una estrategia financiera eficaz

Conclusión

Ampliar el uso del data analytics en los diferentes procesos financieros de tu empresa aporta mayor claridad en la gestión y planificación de las finanzas y optimiza al máximo los tiempos de trabajo y el capital humano de la compañía. 

No solo es un enfoque que parte del Equipo de Finanzas, sino que se vuelve cross a toda la organización, permitiendo incentivar la cultura Data Driven en cada decisión y cada departamento.

Plika es una solución de Financial Planning & Analysis que te permitirá unificar todas las bases de datos de tu empresa y realizar informes inteligentes, con información en tiempo real. 

A fin de cuentas, realizar proyecciones realistas y acertadas aún en tiempo de incertidumbre financiera global es el plus de valor que debes aportar a tu negocio.

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