Como sacar el máximo provecho al BIG DATA en tu negocio

La tecnología cada día está más presente en nuestra vida cotidiana. Motivo por el cual diferentes sectores se han visto en la necesidad de adaptar sus líneas de negocio a los nuevos consumidores.

La información se ha convertido en uno de los activos más preciados de las empresas. El poder tener a la mano información clasificada les hará más fuerte frente a la competencia. Se estima que para el año 2020 el volumen de datos será de 40 zettabytes, algo así como 5.247 GB por cada habitante del planeta. Cifras que ofrecen una enorme capacidad que facilitara el poder conocer a los usuarios y ofrecerles exactamente lo que requieren, lo que está convirtiendo al Big Data en la llave del éxito de muchas acciones de marketing, y a su vez es fundamental como herramienta estratégica por su capacidad para crear modelos predictivos que ayuden a prevenir situaciones negativas. De hecho, el 78% de las empresas que lo utilizan lo hacen con ese fin.

Algunas empresas han encontrado en los datos externos un complemento en su estrategia de negocio. Por ejemplo, la información que está disponible en la web o en las redes sociales.




En este sentido, “Twitter se ha convertido en el mayor archivo público de la conducta y pensamiento humano que ha existido nunca. Sus datos se utilizan para todo, desde predecir epidemias hasta ayudar en la respuesta de los desastres naturales. De hecho, hemos puesto esta información a disposición de los investigadores académicos a través de Twitter Data Grants porque se cree que tan solo es inicio de conocer un poco la superficie de todo lo que se puede conocer. Internet y las redes sólo son una fuente más de información y análisis de datos que se viene empelando con mayor frecuencia en diferentes sectores como:

El sector eléctrico.

El sector energético se va a transformar por completo en tres años. Podrá producirse energía bajo demanda. O dicho de otra manera, aumentar o reducir la producción en función de las necesidades del mercado en tiempo real. Esto será posible gracias a los contadores inteligentes, que estarán instalados en todos los hogares europeos para 2018, la fecha tope que ha impuesto por Ley la UE.

“Estos contadores van a proporcionar datos en tiempo real, imagina cómo puede repercutir en el mercado. La electricidad es imposible almacenarla. La que no se consume se pierde. Si en cada momento tienes capacidad para producir la electricidad exacta que se necesita en cada zona concreta, las eléctricas serán más eficientes y se ahorrarán mucho dinero”

La Banca.

Se puede decir que es uno de los sectores más dinámicos, se está utilizando tanto para campañas de marketing, adaptando la oferta a los gustos de cada cliente, como en temas de gestión e identificación del fraude. Por ejemplo, detectar cuándo se está cometiendo un fraude con una tarjeta duplicada. Si estás realizando una transacción en España y dos horas después se produce otra en Miami con la misma tarjeta, el sistema lo detecta y puedes crear una alerta para evitar la transacción”

Otro de los usos es para el cálculo de riesgo. Se pueden identificar qué productos financieros son mejores o peores teniendo en cuenta toda la información que se está generando en los mercados”. Información no sólo procedente de los parqués de todo el mundo, sino además cruzada con predicciones de cosechas, desastres meteorológicos, etc. Se pueden hacer previsiones de cuánta va a ser la producción mundial de maíz o de trigo, por ejemplo, se puedes anticipar cuánto invertir en el mercado de futuros. “O identificar zonas geográficas de riesgo o de oportunidad.

Permite crear mapas con zonas en las que se ve la concentración de créditos hipotecarios fallidos. También se puede conocer el porqué  del cierre de una fábrica o cualquier otro factor que haya provocado un hundimiento de la economía de la zona.

Automoción y seguros.

El  Big Data también está  relacionado con el desarrollo de sensores como los que se instalan en los coches. “Ford ha establecido una compañía  suya  en  Palo   Alto    (California)  porque el coche dentro de dos días, como quien dice, será un dispositivo digital más. Estos sensores permiten conocer qué piezas se están desgastando de acuerdo a las especificaciones con las que se han construido y prever qué piezas van a fallar.

El coche te avisará antes para que lo lleves al taller mecánico. Los sensores también ayudan a conocer el perfil del conductor: si es lento o agresivo en la conducción, cuántos kilómetros hace al mes, por qué carreteras viaja habitualmente… y toda esa información se puede cruzar con empresas de servicios, en este caso las aseguradoras, para diseñar planes de precios personalizados”.

Retailers y e-commerce.

Todos los grandes, como El Corte Inglés, Desigual, Mango, Fnac…, están invirtiendo en Big Data para realizar estudios de mercado, identificar quién cambiará de electrodomésticos este año, crear productos de éxito o sugerir artículos adaptados a sus gustos en tiempo real. Y no solamente al navegar por un e-commerce.

Cuando alguien sale de la línea de caja, si paga con una Visa Carrefour, por ejemplo, se te puede identificar de alguna manera, te hacen promociones teledirigidas. Estas acciones tienen un fuerte impacto en la venta. Cuanto más se afina el conocimiento del cliente, más compra.  Se le pueden ofrecer  promociones para la siguiente compra, con una fecha de caducidad para que anticipe su vuelta al comercio. Carrefour puede conocer lo que compras en el punto de venta y tus movimientos por la web, tus últimas compras, lo que dices en Facebook y en Twitter.

Gestión del punto de venta.

Más utilidades. El director de una gran superficie puede saber si en su centro se está vendiendo menos coca cola en esos momentos que en otros similares. Y tomar decisiones para impulsar las ventas. Igual hay una rotura de stock que no se ha detectado. O un  retail  pequeñito,  provincial o regional, puede analizar  al  consumidor de ese lugar y ajustar mejor el surtido dependiendo de la zona geográfica; esto es un ejemplo real de un  cliente.  Los retailers suelen ofrecer un surtido que es café para todos y el éxito muchas veces está en particularizar la oferta, las referencias, en función de tu público más cercano. Las variables geográficas y meteorológicas influyen de manera relevante.

Telecomunicaciones y su gestión de los clientes.

Los grandes teleoperadores hacen una apuesta fuerte por el  Big Data para evitar la información estancada que tienen de sus clientes y gestionar la atención desde un conocimiento mucho mayor y totalmente personalizado. “Todas las telecos están cogiendo esa información en tiempo real y saben cuánto te queda de saldo, a quién llamas regularmente, cuánto tardas en llamar… Y son capaces de saber qué necesitas en cada momento y ofrecértelo. Si regularmente llamas a tus padres que viven en Mexico, te pueden hacer campañas de ofertas para que tus llamadas te salgan más baratas a Mexico, un pack familiar, etc.

Toda esta información es clave para crear patrones de comportamiento futuro del cliente: prevenir abandonos, anticipar el consumo potencial en telecomunicaciones de una familia, conocer su sensibilidad al precio, etc. Incluso para diseñar argumentos de venta telefónica “En los call center se utiliza la información de cliente para mejorar  las llamadas y durante el discurso con el cliente se utiliza una algorítmica con cierta inteligencia que ayuda al operador a centrar el discurso mucho más con la persona que está hablando de tal manera que es más fácil que antes conseguir el cierre de la venta o hacer venta cruzada de sus productos”

Logística y distribución.

El  Big Data es de gran importancia en la cadena de suministro, está ajustando muchísimo todos los procesos. En esta cadena entran en juego muchos datos y factores. Por poner un ejemplo real, una empresa de logística que dependa del empaquetado del producto puede disponer de un sistema robotizado en la línea de producción con sensores que te mantienen informado en todo momento de lo qué está sucediendo, anticipar cuándo se va a estropear una pieza o una máquina y adelantarte al problema. Es lo que se llama mantenimiento preventivo” Y en lo relativo a la distribución, cruzar datos geoespaciales, con la información de tu gestión de flotas, la que te llega de un GPS de un camión, para identificar dónde te encuentras, qué problemas tienes, en tiempo real. Incluso planificar nuevas rutas”.

Deporte.

IBM ha monitorizado el tenis con la herramienta SlamTracker que, aplicada a cualquier deporte, ayudará a que los entrenadores tomen decisiones en tiempo real. “En fútbol, este tipo de tecnología permite ver los puntos calientes en el campo, dónde se está moviendo más cierto jugador, etc. Y vamos más allá. Ahora permite que una persona tome decisiones más ágiles y acertadas gracias a la analítica. El futuro es que un sistema llegue a tomar esas decisiones”

Salud y emergencias.

Es uno de los campos en el que todavía está todo por hacer. Pero con unas potencialidades enormes por la gran cantidad de información que se va a recoger procedente de los wearables (los relojes, pulseras y gafas inteligentes).

Esta nueva información, cruzada con la que ya existe en Internet y en los centros de investigación,  revolucionará la medicina. “Las instituciones  gubernamentales aprovechan los datos  para hacer un seguimiento más acertado sobre cómo se propagan las enfermedades o en sus procesos de respuesta frente a los desastres naturales. Por ejemplo, los investigadores de HealthMap en colaboración con los departamentos de salud pública de Estados Unidos están haciendo un seguimiento de los brotes de intoxicación alimentaria utilizando datos de Twitter, debido a que estos brotes a menudo no se registran. Incluso por los Servicios Geológicos de Estados Unidos para avisar de un terremoto, pues a menudo los datos de Twitter son más rápidos que sus sensores”. 

Otro ejemplo: la tecnología de computación cognitiva de IBM está ayudando a desarrollar el mercado de la industria farmacéutica y la investigación médica. Esta tecnología permite acelerar la I+D ayudando a los investigadores y científicos a detectar patrones escondidos entre la enorme variedad de datos que manejan en sus investigaciones. O aplicaciones de transporte multimodal para colectivos como los discapacitados, que combinen información de autobuses con cajeros automáticos accesibles, por ejemplo”, explica Enrique Diego Bernardo, subdirector de tecnología de EMT.

Agricultura y ganadería.

En agricultura, grandes empresas como la norteamericanas y españolas están liderando el mercado de la gestión de fincas agrícolas basadas en datos. El unir todo la información de previsiones meteorológicas y de microclimas con los datos que se registran del campo ayuda a tomar decisiones sobre cuándo cosechar, cuánta cantidad de abono necesita el terreno o anticipar posibles enfermedades. Para ello se han  instalado sensores para medir las condiciones de las plantas tanto debajo del suelo como en la propia planta, permitiendo calcular  el nivel de humedad del suelo, el estado de los pivots de riego y el siguiente paso es integrar también los tractores. Toda esta información permite conseguir un significante  ahorros en agua y abonos, información muy relevante que facilita  una gestión más eficaz de la finca.

Esta transformación en la gestión del campo se está realizando en España, fundamentalmente, en los olivares y el sector hortofrutícola, los de regadío, que son los que conseguirán mayores ahorros. Pero se terminará por extender a todos los cultivos y a otros sectores como la ganadería y la pesca. “La transformación que supone disponer de todos los datos posibles de estas explotaciones es brutal. En el olivar, por ejemplo, se están plantando árboles en filas de 70 centímetros de distancia, cuando lo habitual es que haya una separación de cinco metros. Significa que en menos espacio tienes muchísima más producción. Y eso sólo es posible con este tipo de tecnología y un riego muy intensivo, facilitando que en el primer año las explotaciones agrícolas se amorticen  la inversión inicial implantando estos procesos.