Dashboard: transformando los datos en información

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Los sistemas CRM actuales pueden gestionar cantidades muy significativas de datos, no solo con la interacción diaria de los usuarios dentro de sus procesos de negocio, sino también procedentes de la integración con otros sistemas dentro de la organización: ERPs, soluciones de automatización del marketing, entornos colaborativos, sitios web, etc.

Uno de los pilares del diseño de la solución CRM se centra en la recogida de datos sobre sistemas más o menos complejos, con el supuesto de que más datos conducen a una visión más real del funcionamiento de nuestro negocio.

Es importante poder sintetizar esta información, razón por la cual en los últimos años se está definiendo una nueva rama de funcionalidades de visualización de datos, que se centran esencialmente en la representación gráfica de los mismos. El viejo dicho de que "una imagen vale más que mil palabras" es absolutamente cierto cuando la información se puede expresar como una imagen y la imagen representa claramente la información.

Las visualizaciones gráficas nos ayudan a ver cosas no tan evidentes en las representaciones en forma de listados. Incluso cuando los volúmenes de datos son muy grandes, los patrones se pueden observar de forma clara y rápida.

¿Qué es un Dashboard y para qué sirve en el CRM?

En la mayoría de los CRM tenemos la posibilidad de configurar un panel de control, o también llamado un Dashboard.

Un Dashboard viene a ser una representación gráfica de los principales indicadores (KPI) que intervienen en la consecución de los objetivos de nuestro negocio.

Configurar nuestros Dashboards dentro del CRM es fundamental, pues nos permite transformar los datos en información para que a su vez podamos tomar mejores decisiones.

En otras palabras, los Dashboards y los gráficos contextuales que ofrecen las soluciones CRM hoy en día hacen que sea más fácil para las personas que deben tomar decisiones en todas las organizaciones el poder:

  • Identificar las áreas que necesitan atención o mejora.
  • Comprender los factores que influyen en el comportamiento de sus clientes.
  • Saber qué productos o servicios ofrecer, dónde y cuándo.
  • Predecir los volúmenes de ventas.
  • Descubrir cómo aumentar los ingresos o reducir los gastos.

Cuanta más información se recoja y analice, los responsables de tomar decisiones de todos los niveles más agradecen el trabajar con una herramienta para la visualización de datos que les permitan ver resultados analíticos presentados gráficamente, identificar tendencias, comunicar y compartir conceptos e interpretaciones, e incluso poder predecir el futuro.

El Dashboard no es la única forma de ver representaciones gráficas en nuestro CRM. El análisis de los datos depende del resultado que deseemos obtener. Por ejemplo, podemos distinguir las siguientes herramientas en función del uso que le queramos dar a la información:

 Consultas (queries) con gráficos contextuales, y reporting: “Dime qué ha pasado o qué está pasando ahora”.

Panel de control (Dashboard): “Dime qué pasa de un vistazo”.

Business Intelligence (BI): “Dime qué ha pasado y por qué”, o “dime qué podría haber pasado”.

Asimismo, un Dashboard permite a la dirección ser capaces de convertir rápidamente los datos en conocimiento, y poder hacer un seguimiento de la evolución y resultados de las ventas, las campañas de marketing  o los contratos de soporte a clientes, de los objetivos de negocio para los usuarios de cada una de las áreas de la empresa, y de profundizar en la información y localizar las causas de los problemas.

 

dashboard ejemplo Microsoft
dashboard Power Bi Microsoft

 

Pequeños consejos a la hora de diseñar un Dashboard:

 

Es muy importante seguir unas buenas prácticas a la hora de diseñar los paneles de control (Dashboard) y los gráficos asociados:

  • Los gráficos deben mantenerse simples, con opciones limitadas para los valores de los datos.
  • Escoger criterios de filtro que ayuden a reducir el volumen de los datos (mes / año).
  • Escoger convenciones de nombre que permitan a los usuarios identificar el objeto del gráfico.
  • Incluir en la búsqueda (query) todas las columnas necesarias para el gráfico.
  • Tener presente que la fuente de datos es el propio CRM, esto significa que tenemos acceso en tiempo real, pero que nuestra query puede tener un impacto global en el rendimiento del sistema.

 

Los Dashboards en Microsoft Dynamics CRM

 

Algunas soluciones CRM, como Microsoft Dynamics CRM Online, ofrecen una experiencia inmersiva e integrada de manera nativa con Excel, donde, por ejemplo, los responsables comerciales y los propios representantes de venta pueden trabajar con elaboradas plantillas Excel y analizar gráficamente datos CRM en tiempo real como el pipeline de ventas, escenarios what-if, o simulación de tendencias, utilizando Excel Online sin ni siquiera tener que abandonar el contexto de la aplicación.

La tendencia actual es utilizar ordenadores y dispositivos móviles para profundizar mediante el drill down en los gráficos, en tiempo real y cambiando los datos que estamos visualizando, y como se están procesando.

Microsoft Power BI, con sus conectores out-of-the-box para Dynamics CRM Online y una colección de dashboards y gráficos pre-configurados, ofrece a las organizaciones una plataforma BI colaborativa e integrada con Dynamics CRM Online que pueden poner en marcha rápidamente, para irla adaptando progresivamente conforme a su experiencia de uso. Con las apps nativas para Power BI, los usuarios CRM pueden acceder a sus dashboards e informes Power BI mediante una experiencia de uso inmersiva para iOS, Windows, y Android, desde cualquier lugar y en cualquier momento.

ejemplo Dashboard Microsoft Dynamics

 

En conclusión, ¿para qué nos sirve almacenar grandes cantidades de datos si no somos capaces de interpretarlos en información? Tener bien organizado representaciones gráficas en nuestros Dashboards nos permitirá a su vez tener con un simple vistazo una idea de cómo va nuestro negocio. Dicho de otra forma, esta herramienta nos da una visión del problema y favorece la toma de decisión.

La transformación de datos en información debe tener como fin convertir esta información en conocimiento para poder tomar las mejores decisiones.  

 

Escrito por Susana Alarcón 

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14 Marzo 2016