Espere lo inesperado: cómo introducir la gestión de datos en una empresa de escalamiento de más de 600

Hace unos años, quería averiguar la cantidad de empleados de Netguru que no tenían asignaciones facturables o que estaban disponibles para nuevas, con el objetivo de mejorar nuestro proceso de programación. En ese momento, nuestra base de datos interna no podía presentar estas ideas en un solo lugar. Como era crítico para nuestro rendimiento, tuvimos que mejorar nuestro sistema actual o crear uno nuevo desde cero. Finalmente, decidí resolverlo desarrollando nuestro sistema en un centro de comando de toda la compañía, donde una nueva asignación "interna" para todos los casos de disponibilidad / no facturabilidad que estaba buscando era solo una de las características.

Parecía funcionar bien hasta un taller interno que tuvimos hace unas semanas. En el medio de la discusión nos dimos cuenta de que aunque (probablemente) teníamos todos los datos necesarios, no pudimos obtener algunos conocimientos que estábamos buscando. Y la razón fue la solución que se me ocurrió dos años antes. Así que tuvimos que repensar nuestro enfoque una vez más. Cada empresa de ampliación de escala enfrenta problemas similares: aquí está nuestra historia y cómo hemos logrado resolver nuestros problemas.

En el pasado, las compañías solían operar en un entorno altamente predecible, donde los proyectos y contratos se firmaron durante años, proporcionando estabilidad y seguridad. Bajo tales condiciones, tanto los ingresos como los costos solían ser altamente predecibles.

Esos días han quedado atrás, ya que el mundo de hoy es mucho más dinámico que nunca. Desde el punto de vista comercial, esta dinámica viene con dos elementos cruciales:

  • Ambiente de ritmo rápido. Para sobrevivir, las compañías modernas necesitan experimentar e iterar; dicho entorno requiere cambiar a operaciones a corto plazo (meses en lugar de años) y validación rápida de ideas (MVP) para una gestión saludable de costos y ganancias.
  • Flexibilidad. La transformación digital permitió reaccionar a las tendencias y tendencias del mercado literalmente en cuestión de minutos. Esta capacidad hace que sea más fácil para las empresas aprovechar nuevas oportunidades urgentes y minimizar las pérdidas en caso de riesgos y fallas comerciales.

Netguru es una consultoría digital que ofrece servicios que van desde la ideación y el diseño del producto hasta el desarrollo y el mantenimiento. La previsibilidad de costos a largo plazo es uno de los factores clave para garantizar un crecimiento estable en negocios impulsados ​​por la tecnología como el nuestro. Cuanto más precisas sean nuestras predicciones, mayores serán las posibilidades de que entreguemos KPI comerciales, contratemos nuevos talentos o traslademos recursos internamente a donde más se necesiten.

El problema es que para hacer predicciones precisas del proceso, debe mirar continuamente hacia el futuro y reducir el grado de incertidumbre. Hay dos medios básicos que pueden ayudarlo aquí:

  • Construir predicciones sobre datos precisos y cualitativos;
  • Acortar el ciclo de vida del reclutamiento.

Lo anterior es cierto para todos los negocios que se me ocurren. Tomemos UBER por ejemplo:

  • Para proporcionar una hora de llegada confiable, la aplicación UBER necesita analizar los datos de tráfico en tiempo real importados de múltiples fuentes;
  • Para cubrir una demanda en rápido crecimiento de viajes en áreas particulares, UBER necesita ajustar el proceso de reclutamiento y diversificar las fuentes de automóviles y conductores;
  • Para aumentar el NPS, mejorar la experiencia de usuario y, en general, acelerar todo el proceso de pedido de viajes puede ser crucial.
Foto: Achim Pock / unsplash.com

La combinación de las tres cosas anteriores ofrece la mejor manera de preparar su negocio para el futuro: puede pasar de perder un cliente importante a adoptar soluciones nuevas y potencialmente rentables de los talentos existentes. Por supuesto, a veces es difícil ser tan flexible, especialmente cuando:

  • Decir "no" a un cliente puede provocar la pérdida de su confianza;
  • No podemos permitirnos perder nuestro margen.

Además de estas situaciones, la capacidad máxima para adaptarse a la situación actual es crucial para garantizar el crecimiento en las empresas modernas. Se aplica especialmente a las empresas que ofrecen servicios digitales, como Netguru, donde los ciclos de oferta y demanda son mucho más largos que la previsibilidad de ganar y mantener un determinado proyecto o cliente.

Entonces, ¿cómo abordamos este desafío en Netguru? Hay dos bases que nos ayudan no solo a asegurar el crecimiento, sino también a crecer más rápido que otros actores del mercado (crecimiento del 120% en 2018, objetivo de crecimiento del 50% en 2019):

  • Ágil. Gracias a esta metodología para toda la empresa, podemos aprovechar todo el potencial de nuestros talentos, p. apoyando a nuestros consultores de desarrollo en la adopción de nuevas tecnologías que están / estarán en demanda. También hace que sea más fácil encontrar puntos débiles en cada proyecto y elegir las herramientas adecuadas para resolver cualquier problema resultante.
  • Estrategia de gestión de datos. Me centraré en este punto de ahora en adelante.

Al principio, solíamos operar en múltiples aplicaciones y sistemas. No existía un entorno unificado en el que los datos se recopilarían, analizarían y transformarían en ideas. Como resultado, no había un único punto de verdad, y cada herramienta podía conducir a ideas diferentes que otras, provocando un caos de información e impactando nuestra precisión de predicción.

El primer paso para cambiarlo fue darse cuenta de que ya tenemos los datos que necesitamos.

Lo que nos bloqueaba era la falta de una estrategia de gestión de datos. Necesitábamos comenzar a pensar en los datos, para convertirlo en el punto de partida de todas nuestras operaciones, pero al mismo tiempo, era importante para nosotros reducir el número de herramientas a un mínimo absoluto. Como resultado, hemos creado un ecosistema de gestión de datos integrado que nos permite recopilar y analizar la información correcta, agregando datos de cada unidad de negocios.

Aquí hay algunos ejemplos de cómo funcionó antes y después de que presentamos el nuevo enfoque de datos para cada unidad de negocios.

1. Planificación de personal

Antes: solíamos reclutar talentos de acuerdo con nuestras necesidades actuales y con lo que creíamos que podría suceder en el futuro cercano. Todo fue una ilusión en su mejor momento.

Ahora: podemos predecir el grupo de talentos que necesitamos contratar antes de que comience cada trimestre, desglosado en pilas de tecnología, servicios, nivel de antigüedad, etc. Gracias a la mejora de la previsibilidad de nuestro personal, podemos asegurar el tamaño adecuado de cada servicio de equipo nuestros clientes. En caso de que ocurra algún evento durante cada trimestre, podemos ajustar los planes de personal gracias a la metodología Agile. Utilizamos Workable para fines de reclutamiento.

2. Generación de leads entrantes

Antes: solíamos centrarnos en obtener cada vez más clientes potenciales y tratar de hacerlos interesados ​​en nuestra oferta.

Ahora: hemos creado una compleja estrategia de inbound marketing que selecciona automáticamente leads de alta calidad y los nutre cuidadosamente a lo largo del embudo de marketing hasta que estén listos para convertirse en una oportunidad de ventas. Hay varias campañas de contenido que utilizamos (desde la marca del empleador para reaccionar al desarrollo nativo), todas creadas y administradas utilizando HubSpot.

3. Predecir las tasas de éxito del proyecto

Antes: solo podíamos predecir cómo le iría a un proyecto con una precisión del 40 por ciento. Utilizamos herramientas de alta calidad (Salesforce, Jira, Github), pero no convergieron bien. El resultado fue que no nos proporcionaron los datos que necesitábamos para crear métricas y tomar buenas decisiones.

Ahora: como Salesforce ya estaba en uso en Netguru, pasamos a esta herramienta con la programación e integramos otros puntos de datos (Jira, Github) con ella. Mostrar los datos en Salesforce en el contexto correcto (proyecto empresarial e individual) mejoró nuestros procesos, nos ayudó a organizar nuestro trabajo y tuvo un impacto muy positivo en nuestra previsibilidad. Como resultado, durante algunos meses, aumentamos la precisión de la predicción del éxito de nuestro proyecto a aproximadamente el 81% (2018).

Como mencioné anteriormente, es importante recopilar solo los datos que lo ayuden a tomar decisiones inteligentes. Puede ser tentador recopilar toda la información que existe porque nunca se sabe cuándo algo podría ser útil. Este es un error que cometen muchas empresas, lo que las hace incapaces de generar conocimientos estratégicos. Puede tener un conjunto de 100 KPI que no proporcionan información y 10 que realmente lo ayudan a crecer. Es por eso que estamos luchando constantemente para que nuestro sistema sea claro y simple, eliminando todas las fuentes de datos que parecen no utilizadas o innecesarias.

Por ejemplo, si desea definir el nivel de satisfacción del cliente de su empresa, puede haber muchos factores diferentes que podría considerar. En el pasado, nuestro camino era rastrear muchos de estos, incluyendo hablar con nuestros PM o adivinar si cierto cliente está satisfecho en función de su tono de comunicación, etc. Por lo general, nos llevó a un amplio conjunto de "datos realmente importantes" y sin conocimiento procesable en absoluto.

Hoy, todo lo que hacemos para medir la satisfacción del cliente es una encuesta trimestral de NPS, que ha reemplazado a todos los otros KPI. Cada vez que puntuamos menos de 9 de un cliente, trabajamos para mejorar su satisfacción durante un trimestre completo y luego les pedimos nuevamente que vean si hay alguna mejora. Al final del primer trimestre de 2019, nuestro puntaje general de NPS era 68.5, muy por encima del promedio de la industria (24 para servicios de TI, 61 para la industria de la tecnología). Básicamente significa que nuestros clientes están más que satisfechos, lo que nunca podríamos conocer sin el NPS.

En resumen, al introducir una estrategia de gestión de datos, logramos mejorar casi todos los procesos de estrategia en Netguru, incluidos:

  • aumentar nuestra previsibilidad de "banco" para los próximos meses;
  • mejorar las capacidades de reclutamiento, desde definir el grupo de talentos que necesitaríamos en el futuro cercano hasta el equilibrio correcto de la antigüedad del personal;
  • mejorar la precisión de nuestro análisis de flujo de efectivo regular como parte de asegurar un crecimiento financiero saludable;
  • y muchos más.

Ser capaz de "ver" tan lejos en nuestro futuro nos brinda una comodidad inigualable en términos de planificación de nuestro trabajo y nuestras tareas futuras. Después de los primeros 9 meses de operación dentro de esta estrategia, logramos aumentar la previsibilidad de los proyectos en un 102 por ciento. Tuvo un impacto directo en nuestro crecimiento y nos ayudó a mantenernos en la posición de liderazgo del mercado. Finalmente, nuestros clientes también lo apreciaron porque pudimos proporcionar servicios de alta calidad dentro del plazo esperado.

Obviamente, nunca será un trabajo completo. La mejora y la verificación constantes son imprescindibles para que este sistema funcione correctamente. De lo contrario, nos encontraríamos con un montón de predicciones inexactas, sin poder reaccionar antes de que sea demasiado tarde.

Algunas de las trampas que debe esperar y prepararse para:

  1. Los datos siempre son tan buenos como los procesos y las personas detrás de ellos. Tenga en cuenta que la información que ve nunca representará completamente la realidad.
  2. La verdad detrás de los datos cambia con el tiempo. Por ejemplo, la calificación del cliente potencial podría ser más estricta, lo que significa que vería menos clientes potenciales, pero cada uno de ellos sería de mayor calidad. Lo mismo ocurre con el valor de la tubería y el aumento de precios.
  3. Las compañías de alto crecimiento como Netguru cambian rápidamente. Es difícil usar los datos para comparar los números interanuales, ya que básicamente está comparando diferentes compañías.

Si está interesado en leer más sobre cómo mejoramos nuestra previsibilidad de gestión de proyectos entre 2017 y 2018, consulte este estudio de caso publicado en nuestro blog.

¡Y buena suerte!

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No vamos a parar aquí. Nuestros próximos pasos en Netguru son:

  • Desarrollo de competencia analítica especializada;
  • Simplificar sistemáticamente todo el ecosistema para que su gestión sea más fácil y rentable;
  • Aplicación de algoritmos de Machine Learning a los datos recopilados para mejorar todo lo anterior.