El análisis de datos es cada vez más importante en la gestión comercial de las empresas. Con los datos, las empresas desarrollan procesos de analítica más avanzados, considerando la experiencia, las estrategias y el expertise de la empresa y su equipo. ¿En qué medida es determinante este análisis de datos? ¿Pesa más que el criterio humano? No existe una respuesta correcta o única.

La decisión comercial se ve influenciada por la capacidad análitica de los datos que adopte la empresa o marca. El proceso parte de la recopilación de datos, la siguiente etapa es el análisis de los mismos; tras ello, se considera el criterio técnico de los profesionales, en diferente medida, para finalmente tomar una decisión. La forma en cómo se manejan los datos, se organizan y qué valor tienen en la toma de decisiones se conoce como “capacidad analítica”. 

La consultora Gartner sistematiza este análisis en descriptivo, de diagnóstico, predictivo o prescriptivo. La eficacia depende en gran medida de la relación entre ellas y los tomadores de decisiones. Esta tipología se aplica ya en muchas industrias y para entenderla podemos partir, por ejemplo, de analizar la toma de decisiones de la sección ropa masculina de una tienda por departamento.

La capacidad analítica del tipo descriptiva nos permitirá conocer la rotación de productos de ropa masculina en tienda en función a los precios pre establecidos. Saber qué ocurrió o qué sucede es el fundamento de este tipo de análisis, en donde el input humano interpreta e interviene mucho más. El estudio de los datos para determinar el por qué ocurrió algo obedece a un análisis de diagnóstico. Entenderemos así qué prendas tuvieron ventas menores a las esperadas y su impacto en la rentabilidad de la sección y/o tienda.

En la medida que el análisis nos pueden decir qué ocurrirá -es decir, realiza un análisis predictivo- el input o critero de los profesionales reduce su intervención otorgando más valor al análisis en la decisión. Sin embargo, no es hasta el análisis prescritivo, en el que los datos nos indican qué debemos hacer, en donde la que la capacidad analítica es de soporte o hasta automatizada. Las personas autorizan la acción dado que la decisión ya fue tomada por la tecnología que elabora el análisis.

En la medida que los análisis puedan precisar qué ocurrirá y sugerir recomendaciones, la intervención humana se limita y se tiende a la automatización de la decisión. Si el análisis llega a proyectar las ventas de las prendas según su precios, origen, marca, diseño, entre otras variables, nos encontramos en un análisis predictivo. El siguiente nivel, como que el sistema sugiera a qué precio vender una prenda y el decisor opte por la sugerencia obedece a un análisis prescriptivo de soporte de decisiones. Cuando el sistema fija el precio de venta, en función de la demanda, en tiempo real; y, progresivamente,  aprende, del impacto de sus decisiones para mejorar la rentabilidad de la tienda, estamos frente a un análisis prescriptivo de automatización de decisiones.

La relación de eficacia entre tecnologías y profesionales comerciales, depende del nivel de la capacidad analítica, el aprendizaje y la autonomía de las decisiones. Los sistemas o tecnologías no son absolutos, sobre todo ante cambiantes comportamientos y preferencias de los consumidores,  pero soportan estratégicamente la decisión comercial.