Qué te ofrece este curso

In this masterclass, we’re rolling up our sleeves and diving deep into data-driven leadership. This is a comprehensive toolkit, designed to empower you to navigate the modern business landscape with confidence and foresight. Whether you’re the seasoned head of a multinational corporation, or you’re just getting started with your startup, this course will equip you with the practical skills and knowledge you need to lead with data.

Here’s what you’ll learn:

• Cultura basada en datos: Cómo crear una cultura donde los datos sean accesibles y todos sepan cómo usarlos para fomentar la innovación.
• Indicadores clave de rendimiento (KPI): How to set and track metrics that align with your goals and can become your business’ north star.
• Revisiones comerciales semanales (WBR): The Importance of implementing regular check-ins to monitor, analyze, and enhance your business’ performance.

Nuevos Emprendedores e Innovadores

If you’re thinking, “I don’t have a business yet, so does this really apply to me?” – the answer is a resounding YES. Before you build a product or craft a service, understanding how you’ll measure its success is vital. This course will guide you through setting up the essential tools and practices right from the start, so you’re not just building a product, but designing a data-informed business strategy.

Los beneficios tangibles del liderazgo basado en datos

Imagine knowing your customers so intimately that you can predict their needs before they do. Or having the ability to identify a market trend while your competitors are still in the dark. With data as your co-pilot, you’re not just surviving in the business world; you’re thriving and steering your organization with precision.

Estas son las realidades del liderazgo basado en datos:

• Comprender a los clientes: Utilice los datos para adaptar sus productos y servicios a fin de satisfacer las necesidades y los deseos específicos de los clientes.
• Identificación de nuevas oportunidades: Utilice los datos para sentir el pulso del mercado y superar a sus competidores.
• Tomar decisiones informadas: Utilice los datos para convertir la toma de decisiones en una ciencia precisa, no solo en una corazonada.

Su negocio, entendido

To place your business at the forefront of your industry, a thorough and adaptive data strategy is non-negotiable. Being data driven involves crafting an ecosystem that’s integrated, governed, secure, and designed to evolve with your business.

Los ejemplos del curso incluyen:

• Datos de los clientes: Aprende cómo Netflix usa los datos de los espectadores para recomendar contenido que hace que los usuarios regresen.
• Datos financieros: Vea cómo Amazon utiliza datos financieros para impulsar inversiones tecnológicas estratégicas.
• Datos operacionales: Descubra cómo Walmart usa los datos para optimizar su vasta y compleja cadena de suministro.
• Datos del empleado: Explore cómo Google usa los datos de los empleados para cultivar una fuerza laboral motivada y de alto rendimiento.
• Datos del mercado: Descubra cómo Apple utiliza los datos del mercado para medir el rendimiento del producto y descubrir nuevas oportunidades.

Una palabra sobre la calidad de los datos

As we embark on this journey, make note that not all data is created equal. The quality of your data is paramount, as poor data can cost companies millions. Through Business Evolution, we’ll place a strong emphasis on the practices that ensure your data is clean, accurate, and ready to guide your decisions effectively.

Liderar con datos es esencial para su éxito, lo ayuda a utilizar los recursos de manera óptima, minimiza los riesgos y encamina su negocio hacia la prosperidad.

Su compromiso de liderar con datos podría cambiar las reglas del juego entre simplemente mantenerse a flote y dirigir su negocio hacia el éxito próspero.

Consejos para embarcarse en su viaje basado en datos

A medida que comienza a construir una cultura basada en datos, aquí hay algunos consejos para comenzar:

• Ser curioso: Adopta una mentalidad de cuestionamiento. Sumérgete en los datos y busca las ideas que otros podrían pasar por alto.
• Sea escéptico: Don’t just accept data at face value, scrutinize it. Look for patterns, inconsistencies, and outliers.
• Esté abierto al cambio: Deje que los datos den forma a su estrategia, incluso si eso significa cambiar de rumbo.
• Ser paciente: Quality data analysis is a meticulous process. It’s worth the wait.

Let’s turn data into your most trusted advisor and strategic asset.

Predicar con el ejemplo 

For any organizational change to take root, leaders must champion it. In cultivating a data-driven culture, it’s imperative for leadership to lead by example. This means that every decision they make should visibly rely on data. When team members see leadership prioritizing data in their decision-making processes, they recognize its importance and are more likely to incorporate data into their own roles. By consistently and demonstrably anchoring decisions in data, leaders create an environment where data-driven choices become second nature.

Ejemplo: When launching a new product, the CEO of a tech startup used customer behavior data to determine its potential success and shared the findings during a company-wide presentation. Employees saw firsthand the CEO’s commitment to data-driven decision-making.

Las métricas importan

Metrics are the yardstick by which businesses measure success. The metrics you adopt are able to guide behavior and shape the direction in which your business moves. It’s essential to ensure that these metrics resonate with your business objectives. By selecting and clearly communicating the right metrics, you ensure everyone is aligned, pushing towards common goals. 

Ejemplo: A leading e-commerce company prioritized ‘customer retention rate’ as a metric. This aligned teams towards enhancing user experience, leading to increased repeat purchases.

Integración del análisis de datos con el negocio

Los miembros del equipo que entienden sus datos tienen conocimientos invaluables. Si sus datos y/o sus equipos están en silos y aislados entre sí y del resto de la empresa, los datos valiosos pueden quedar sin explotar. Al fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos entre los miembros del equipo y otras unidades comerciales, facilita un intercambio de conocimientos bidireccional, lo que garantiza que los conocimientos basados en datos se apliquen de manera efectiva en toda la organización, maximizando su impacto.

Ejemplo: En una empresa financiera, los científicos de datos colaboraron con el equipo de marketing para analizar la demografía de los clientes. Esto dio como resultado campañas de marketing personalizadas con una tasa de éxito 20% más alta.

Hacer que los datos sean accesibles

Having a wealth of data is of little use if it’s not accessible. Addressing data access issues promptly ensures that teams have the information they need when they need it. By starting with essential datasets and gradually broadening access, you ensure a controlled yet progressive approach to data dissemination.

Ejemplo: Un minorista en línea puso los datos de ventas a disposición de todos los departamentos. Con acceso directo a datos de marketing y ventas en tiempo real, el equipo de comercialización pudo identificar y reabastecer rápidamente los artículos de venta rápida, mejorando así los ingresos.

Abrazando la incertidumbre

Data analysis often comes with uncertainties. Instead of shying away from them, it’s important to train your team to understand and quantify these uncertainties. This not only deepens you and your team’s understanding of data models but also prepares you both to make informed decisions, even when things aren’t black and white.

Ejemplo: “Most decisions should probably be made with somewhere around 70% of the information you wish you had. If you wait for 90%, in most cases, you’re probably being slow.” – Jeff Bezos, Founder of Amazon and Blue Origin. 

Priorizando la practicidad

In the realm of data, it’s easy to get lost in intriguing but complex projects. However, it’s essential to prioritize scalable projects that are straightforward to implement. This ensures that your data initiatives deliver tangible benefits quickly, fostering a culture of practical data application.

Ejemplo: Una empresa de logística enfocada en implementar una herramienta simple de optimización de rutas basada en datos. Esto resultó en ahorros inmediatos en costos de combustible y entregas más rápidas que, a su vez, ayudaron a asegurar más apoyo organizacional para la transición a una cultura basada en datos. 

Formación a medida

Training is more effective when it’s relevant. Offering specialized training when it’s immediately applicable ensures that team members can quickly apply what they’ve learned, reinforcing the training’s value and ensuring its retention

• Capacitación de incorporación: Train new hires and existing employees on the importance of data in your organization’s culture.
  • Ejemplo: Create a series of onboarding videos or workshops illustrating how data has historically impacted your company’s decisions. For senior leaders, initiate with WBRs, where new hires can see real-time data discussions, fostering immediate immersion. 
• Expertos externos: Ocasionalmente, traiga expertos de la industria para sesiones de capacitación especializada o charlas.
  • Ejemplo: Un científico de datos de renombre podría realizar una sesión sobre las últimas tendencias en análisis de datos o se podría invitar a un líder de una empresa exitosa basada en datos para compartir sus experiencias y mejores prácticas.
• Mejora de habilidad: Identify areas where your team’s data skills can be enhanced. This could be a session on the latest trends in data visualization, data analytics, or even understanding certain concepts and tools better.
  • Ejemplo: Plataformas como HowDo y YouTube ofrecen una gran cantidad de cursos gratuitos adaptados a conjuntos de habilidades de datos específicos.

Empoderar a los empleados

Al aprovechar la información de los datos, puede refinar los procesos internos, haciendo que las tareas diarias sean más eficientes e incluso agradables para su equipo. Este empoderamiento interno puede impulsar la moral y la productividad.

Ejemplo: Al analizar las tareas diarias, una empresa de software identificó tareas repetitivas. Introdujeron herramientas de automatización, liberando a los empleados para que se centren en la resolución creativa de problemas.

Consistencia sobre flexibilidad

Si bien la flexibilidad es valiosa, la consistencia es crucial cuando se sientan las bases para una cultura basada en datos. La adopción de métricas de datos e idiomas consistentes minimiza la confusión y garantiza que todos estén en sintonía, lo que agiliza las colaboraciones y la toma de decisiones.

Ejemplo: Un proveedor de atención médica adoptó un formato uniforme para la entrada de datos de pacientes en todos los departamentos. Esto aseguró un flujo de datos continuo cuando los pacientes se movían entre departamentos.

Transparencia en la Toma de Decisiones

Data-driven decisions are most effective when they’re transparent. By promoting a culture where the rationale behind analytical choices is openly discussed, you foster a deeper understanding of these choices. This not only builds trust but also encourages a culture where data-driven decisions are the norm.

Ejemplo: Una empresa manufacturera enfrentó una disminución en la calidad del producto. La gerencia discutió abiertamente cómo el análisis de datos identificó el problema y los pasos tomados para rectificarlo, fomentando la confianza entre los empleados.

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The journey towards a data-driven culture is transformative, ensuring not just growth but a solid foundation for the future. With these principles and real-world examples in mind, you’re well-equipped to infuse a data-led approach into your organization. After all, data isn’t just numbers on a spreadsheet; it’s the pulse of your business.

1. Comience con objetivos manejables

• Comience con un subconjunto: Comience con datos que reflejen sus objetivos comerciales inmediatos. Esto hace que la transición sea manejable y directamente impactante.
• Celebra las pequeñas victorias: Reconocer y celebrar hitos, por pequeños que sean. Esto alimentará la motivación y subrayará la importancia del cambio.
• Iterar y expandir: A medida que su organización se sienta más cómoda, introduzca gradualmente más fuentes de datos y complejidades.

2. Prioriza tus datos

• Alinear con los objetivos comerciales: Handpick data sets that resonate with your company’s immediate and long-term goals.
• Calidad sobre cantidad: En lugar de acumular grandes cantidades de datos, concéntrese en recopilar datos procesables de alta calidad.
• Reevaluar periódicamente: A medida que evolucionan los objetivos comerciales, revise sus prioridades de datos para garantizar la alineación.

3. Democratiza tus datos

• Herramientas fáciles de usar: Promover una adopción más amplia por introducing intuitive tools that don’t require advanced training to understand.
• Foros abiertos: Organice sesiones periódicas en las que los equipos puedan discutir sus hallazgos, hacer preguntas y compartir ideas.
• Documentación: Mantenga un repositorio de fácil acceso que explique las fuentes de datos, las herramientas y las mejores prácticas.
• KPI (Indicadores clave de rendimiento): Implement clear, measurable KPIs that are aligned with your business objectives. By monitoring these indicators, you’ll gain real-time insights into your organization’s performance, enabling swift adjustments and better alignment with goals. For further skill development, HowDo tiene un curso sobre KPIs.

4. Haga que todos participen

• Liderar desde arriba: Asegúrese de que el liderazgo defienda el cambio, dando un ejemplo para toda la organización.
• Sesiones de entrenamiento a medida: Organice talleres para diferentes departamentos, abordando sus necesidades y desafíos únicos.
• Historias de éxito: Comparta historias de cómo las decisiones basadas en datos llevaron a resultados comerciales tangibles, lo que refuerza su importancia.
• WBR (revisiones comerciales semanales): Integre WBR regulares en sus operaciones comerciales. Estas sesiones permiten reflexiones oportunas sobre los datos recopilados, fomentando una cultura de mejora continua y asegurando que todos los departamentos estén alineados e informados. Revisar HowDo’s course on WBRs.

5. Mantenlo simple y claro

• Procesos simplificados: Ensure that accessing and analyzing data isn’t a complex process. The fewer barriers, the better.
• Glosarios: Mantenga un glosario de términos de datos para garantizar que todos hablen el mismo idioma.
• Canales de comentarios: Permita que los equipos brinden retroalimentación sobre los procesos de datos, asegurando una mejora continua.

6. Adopte la tecnología moderna

• Mantente actualizado: Regularly assess your tools and platforms to ensure they meet your organization’s growing needs.
• Seguridad: A medida que adopta herramientas, análisis y captura de datos modernos: garantizar que la seguridad de los datos y el cumplimiento sigan siendo la máxima prioridad.

7. Cultiva un hábito de datos

• Entrenamiento regular: Ofrezca sesiones de capacitación continua a medida que surjan nuevas herramientas y prácticas.
• Incentivar las decisiones basadas en datos: Recompense a los equipos y a las personas que usan datos de manera consistente en sus procesos de toma de decisiones.
• Diálogo abierto: Promueva un entorno en el que cualquier miembro del equipo pueda hacer preguntas o buscar claridad sobre asuntos relacionados con los datos.
• KPI y WBR: Entrelace sus KPI con sus WBR, asegurándose de que los indicadores de desempeño se revisen y actúen de manera consistente. Esta fusión promueve un enfoque armonizado para la toma de decisiones basada en datos, optimizando tanto las operaciones a corto plazo como las estrategias a largo plazo.

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Transitioning to a data-driven culture is more than a strategic shift; it’s a journey of empowerment, growth, and innovation. By following all seven steps, you’re laying the groundwork for decisions that are not just informed but transformative. You’re positioning your business to not only succeed in the present but to dominate in the future.

Leadership’s Role

• Configurar el tono: El liderazgo dicta la cultura. Su compromiso con un enfoque basado en datos inspirará a toda la organización.
  • Ejemplo: The CEO starts every quarterly review meeting with a segment on data insights and how they influenced the company’s decisions during that period.
• Predicar con el ejemplo: Demuestra que valoras los datos en tus decisiones. Esto sentará un precedente para su equipo.
  • Ejemplo: antes de lanzar un nuevo producto, el vicepresidente de producto comparte una investigación basada en datos sobre por qué este producto satisface las necesidades del mercado.
• Responsabilidad de la recompensa: Reconozca y recompense a quienes toman decisiones basadas en datos y son dueños de sus resultados, ya sean exitosos o una oportunidad de aprendizaje.
  • Ejemplo: An employee who used data analytics to refine the company’s marketing strategy is publicly acknowledged and given a bonus.
• Indicadores clave de rendimiento (KPI): Provide clarity on what’s important and show that decisions are anchored in measurable outcomes by regularly sharing and discussing KPIs with the team.
  • Ejemplo: The CMO sets quarterly KPIs for the marketing team, focusing on metrics that directly tie to the company’s broader goals.

Definir claramente roles y responsabilidades

• Elaborar descripciones detalladas de puestos: Asegúrese de que todos conozcan sus responsabilidades específicas y las expectativas vinculadas a ellas.
  • Ejemplo: La descripción del trabajo de un ejecutivo de ventas incluye el uso de datos de gestión de relaciones con los clientes (CRM) para identificar tendencias de ventas y optimizar estrategias.
• Establecer objetivos de rendimiento específicos: Al establecer objetivos claros, le da a su equipo una hoja de ruta hacia el éxito.
  • Ejemplo: El equipo de atención al cliente tiene el objetivo de reducir el tiempo de resolución de tickets en 15% según los datos que muestran los tiempos de resolución promedio.
• Check-ins regulares: Revise regularmente el desempeño individual para garantizar la alineación con los objetivos de la empresa y abordar cualquier obstáculo.
  • Ejemplo: Los gerentes se reúnen mensualmente con sus subordinados directos para revisar los datos sobre sus métricas de desempeño.
• WBR (revisiones comerciales semanales): Haga de los WBR un elemento básico en su organización. Estas revisiones ofrecen un punto de control recurrente para garantizar la alineación con los objetivos de la empresa y brindan la oportunidad de ajustar las estrategias en función de los datos recientes.
  • Ejemplo: The sales team holds WBRs to discuss the previous week’s data, analyzing what worked, what didn’t, and strategizing for the upcoming week.

Promover la propiedad

• Empoderar la toma de decisiones: Confíe los datos a su equipo, equípelos con los recursos necesarios y deles la autonomía para ejecutar tareas.
  • Ejemplo: A team lead is given access to customer feedback data and trusted to make adjustments to their team’s strategy based on that feedback.
• Dar apoyo: Asegúrese de que los miembros del equipo tengan acceso a la capacitación y los recursos que necesitan para utilizar los datos de manera efectiva.
  • Ejemplo: La empresa ofrece talleres sobre cómo utilizar las últimas herramientas de análisis de datos.
• KPI y WBR: Combine el poder de los KPI y los WBR. Establezca indicadores de desempeño claros y luego utilice revisiones semanales para monitorear el progreso hacia esos KPI. Este circuito de retroalimentación continuo garantiza que los equipos se mantengan ágiles, haciendo ajustes basados en datos en tiempo real.
  • Ejemplo: El equipo de operaciones establece un KPI para reducir los costos operativos. En sus WBR, evalúan su progreso semanal, utilizando datos para identificar áreas de mejora.

Comentarios consistentes

• Comentarios oportunos y específicos: Proporcione comentarios constructivos inmediatamente después de los eventos (p. ej., lanzamientos de productos, decisiones importantes, lanzamientos de campañas de marketing) para reforzar los buenos comportamientos y abordar las áreas de mejora.
  • Ejemplo: después del lanzamiento de un producto, el gerente de producto proporciona comentarios inmediatos al equipo de marketing sobre qué tan bien las métricas de la campaña de marketing coincidieron con los datos de ventas.
• Celebre los éxitos: El refuerzo positivo puede ser tan crucial como la retroalimentación constructiva. Celebre las victorias basadas en datos para fomentar más del mismo comportamiento.
  • Ejemplo: Un reconocimiento en un correo electrónico de toda la empresa para un departamento que usó con éxito los datos para optimizar las operaciones y reducir los costos.
• WBR: Utilice WBR como plataforma para proporcionar comentarios inmediatos. Los conocimientos inmediatos después de las acciones o decisiones permiten a los equipos comprender el impacto de sus elecciones y aprender en tiempo real.
  • Ejemplo: Después del lanzamiento de un nuevo producto, el equipo se reúne en un WBR para discutir los comentarios iniciales de los clientes y los datos de ventas, ajustando las estrategias según sea necesario.

Establecer expectativas claras

• Utilice objetivos SMART: Los objetivos deben ser específicos, medibles, alcanzables, relevantes y de duración determinada.
  • Ejemplo: Instead of “increase website traffic,” a goal is set as “increase website traffic by 10% over the next quarter using targeted content strategies.”
• Communicate the “Why”: Ensure your team understands the bigger picture—how their individual goals tie into the company’s overarching objectives.
  • Ejemplo: When introducing a new company-wide data platform, leadership explains it’s because data showed that the lack of accessible data was leading to inefficiencies.
• KPI: Utilice KPI para proporcionar claridad sobre las expectativas. Las métricas claras ofrecen una hoja de ruta, mostrando a los equipos cómo se ve el éxito. 
  • Ejemplo: Se establece un KPI de atención al cliente para reducir los tiempos de resolución de reclamos, brindando al equipo un objetivo claro de desempeño.

Incorporar bucles de retroalimentación

• Evaluaciones Regulares: Implemente un ciclo consistente de acción, retroalimentación y ajuste de la estrategia.
  • Ejemplo: Después de implementar una nueva herramienta de datos, el departamento de TI realiza revisiones trimestrales para recopilar comentarios y realizar los ajustes necesarios.
• Canales de comunicación abiertos: Mantenga vías como reuniones individuales o informes de equipo para garantizar que los comentarios fluyan en ambos sentidos.
  • Ejemplo: Se configura un foro en línea o un canal de chat donde los empleados pueden proporcionar comentarios sobre la nueva plataforma de análisis de datos.
• Herramientas de recopilación de comentarios: Adopte herramientas que simplifiquen la recopilación de comentarios, tanto de empleados como de clientes.
  • Ejemplo: Herramientas como Microsoft Forms, Google Forms, Typeform o SurveyMonkey pueden ser excelentes para recibir comentarios internos y externos.
• KPI y WBR: Integrate feedback loops into your KPI and WBR processes. After setting performance indicators, use the weekly reviews to gather feedback on the team’s progress towards these metrics. This iterative process ensures that goals remain relevant and teams stay aligned.
  • Ejemplo: El equipo de finanzas establece un KPI para el ahorro de costos trimestrales. En sus WBR, revisan su progreso, discutiendo desafíos y estrategias basadas en datos actualizados.

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El viaje hacia una cultura basada en datos requiere esfuerzo, compromiso y ajuste continuos. Adoptar una cultura basada en datos requiere comprender los pasos y luego ponerlos en acción. Estos ejemplos brindan una instantánea de cómo puede integrar los datos y la responsabilidad en el ritmo diario de su negocio, mejorando su crecimiento y eficiencia.

With accountability as your guiding principle, you’ll foster an environment where data is valued and integral to every decision made.

6.1. Sentar las bases:

• Objetivo: Start by defining what ‘data-driven’ means for your organization. For example, is it about improving product offerings, streamlining operations, or enhancing customer experiences?
  • Ejemplo: Una empresa de SaaS podría usar KPI centrados en las métricas de participación del usuario para refinar continuamente las características de sus productos. 
• Aceptación de las partes interesadas: Asegúrese de que los miembros clave de su organización estén alineados con esta visión basada en datos. Su compromiso será fundamental para impulsar el cambio.
  • Guión: Conduct WBRs with department heads, discussing actionable insights and the week’s data-driven achievements. 
• Asignación de recursos: Determine si tiene las herramientas y la experiencia necesarias para embarcarse en este viaje de datos. Si no, considere inversiones en las áreas correctas.
  • Consejo profesional: Contratar a un analista de datos experimentado, legítimo y creíble (a tiempo completo o parcial) y/o invertir en un software de análisis sólido puede cambiar las reglas del juego.

6.2. Implementación de bucles de retroalimentación:

• Canales de comunicación claros: Fomentar una cultura con líneas abiertas de comunicación donde los datos puedan ser discutidos y validados.
  • Ejemplo: Configure WBR donde los equipos se reúnan para compartir rendimiento, tendencias de datos semanales e información.
• Actuar sobre la retroalimentación: Asegúrese de que los comentarios proporcionados no solo se escuchen, sino que se actúen en consecuencia.
  • Ejemplo: Después de que los comentarios muestran que cierta herramienta de visualización de datos no es fácil de usar, la empresa decide proporcionar sesiones de capacitación adicionales.
• Enfoque iterativo: Comprenda que los bucles de retroalimentación evolucionarán, por lo tanto, es posible que el primer bucle de retroalimentación no sea perfecto. Mejore continuamente el ciclo de retroalimentación iterando y refinando en función de las experiencias y los datos.
  • Consejo profesional: Comience con un programa piloto de bucle de retroalimentación en un departamento antes de implementarlo en toda la empresa.

6.3. Cultivando la responsabilidad:

• Métricas específicas del rol: Defina KPI o métricas claras y asígnelas a roles específicos en su organización. Cuando todos conocen su métrica, la responsabilidad se vuelve inherente.
  • Ejemplo: para un equipo de ventas, podría ser la tasa de conversión; para el equipo de marketing, podría ser el crecimiento del tráfico del sitio web; y para los equipos de productos, podrían ser métricas de participación y retención de usuarios.
• Tableros públicos: Muestre KPI en tiempo real públicamente, impulsando la motivación y la responsabilidad.
  • Ejemplo: las plataformas como Tableau pueden visualizar métricas, que se muestran en áreas comunes en monitores, televisores o proyectadas para que todos las vean.

6.4. Mantener el rumbo:

• Consistencia: Regularly evaluate your feedback loops’ efficiency and efficacy. Are they driving the desired change? If not, where’s the gap?
  • Acercarse: Incorpore KPI en sus WBR, asegurando que cada revisión compare el rendimiento con los objetivos establecidos. 
• Refinamiento: Regularly evaluate your feedback mechanisms. When something isn’t working, it’s time for a change. Take for example, a data collection method that’s falling short of providing actionable insights.
  • Ejemplo: Piense en ajustar el proceso, adoptar un nuevo enfoque o mejorar sus métodos para capturar y analizar mejor las facetas cruciales de su negocio.
• Refuerzo de la cultura: Celebra las victorias. Mantenga abiertos los ciclos de retroalimentación comunicando regularmente los éxitos logrados a través de un enfoque basado en datos. Celebre incluso las pequeñas victorias para reforzar la importancia de una cultura de datos.
  • Sugerencias:
    • Use WBR para compartir cómo progresan los KPI y abrir una conversación sobre los impactos tangibles de las decisiones basadas en datos.
    • Comparta historias de éxito mensuales donde los datos jugaron un papel fundamental en la toma de decisiones informadas.

By integrating data into your feedback loops, you’re architecting a culture of continuous growth and accountability. As you embark on creating a data driven culture, each feedback cycle will make your business more agile, teams more data-driven, and decisions more strategic.