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¿Cómo sacar provecho al big data?

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[vc_row][vc_column][vc_column_text css=».vc_custom_1528874678750{margin-bottom: 0px !important;}»]El Big Data en su articulación a través de la analítica de datos puede ser una de las herramientas más útiles para tu negocio. Sin embargo, a menudo es concebido como un lujo del que se puede prescindir. Sin embargo, las estadísticas indican todo lo contrario.

Por ejemplo, de acuerdo con la consultora McKinsey, el sector retail podría incrementar sus márgenes operativos en un 60%, mediante la plena implementación de la analítica de Big Data.

Adquisición de información más fiable y rápidamente

La gestión de cualquier negocio requiere disponer de información fiable con la que adoptar decisiones y medidas oportunas. El problema es que los mecanismos tradicionales para la obtención y análisis de dicha información son rudimentarios y poco fiables.

Por ejemplo, tan sólo el hecho de identificar al 20% de clientes más rentables puede llevar una eternidad, y ni siquiera hay garantías de que los criterios utilizados sean los apropiados.

Las soluciones de business intelligence y analítica predictiva a partir de Big Data proporcionan un nivel de fiabilidad inigualable y reducen drásticamente los tiempos de elaboración de los informes.

Adopción de mejores decisiones de marketing

La toma de decisiones estratégicas en el seno de las organizaciones suele ser un punto intermedio entre el examen de algunos informes estadísticos y la intuición por parte de los directivos y responsables de departamentos.

Sin embargo, semejante modus operandi es ineficiente. De hecho, el MIT publicó en el 2014 un exhaustivo caso de estudio al respecto, denominado “Big Data-Driven Marketing: How machine learning outperforms marketers’ gut-feeling”.

Gracias al uso de la analítica predictiva de datos, una compañía telefónica multiplicó por 12,84 veces los ratios de conversión de su oferta de bonos de Internet móvil, e incrementó en un 65% sus ratios de renovación del servicio.

A esta práctica se la conoce como Data Driven Marketing, y no habría sido posible sin la utilización de un algoritmo predictivo de machine learning, que analizó el Big Data de la compañía y detectar patrones imperceptibles para un ser humano.

Innovación de productos, servicios y procesos

Los insights extraídos del Big Data también pueden ser aplicados a otras áreas del negocio como el diseño de productos y servicios, o la optimización de procesos. De hecho, mediante su integración con herramientas de Business Intelligence, es posible enriquecer los cuadros de mando para detectar:

  • Cuáles son las características idóneas para los productos de tu negocio.
  • Cómo éstos pueden ser personalizados en función de cada cliente.
  • Cuál es el mejor momento para lanzarlos al mercado.

Y, por supuesto, qué cambios en los procesos de negocio tendrán un mayor impacto en la cuenta de resultados.

Aportación de más valor a los productos y servicios

El Big Data que atesora tu negocio no sólo es útil de puertas para dentro. Estos datos también pueden transformados en información que aporte valor al cliente.

Por ejemplo, los dispositivos wearables de la industria del fitness proporcionan a los usuarios toda clase de información acerca de su rendimiento y estado de forma, así como recomendaciones específicas sobre cómo mejorarlos.

La industria del automóvil ha incluido gran cantidad de funcionalidades en los vehículos para mejorar la experiencia y seguridad de la conducción, tales como sugerencias para optimizar el consumo de combustible, creación de rutas más rápidas, estimación de distancia a recorrer hasta agotar el tanque de combustible, etc.

Todo ello es fruto de la recogida y analítica de Big Data.

Suministro de información a terceros

Incluso aunque tu negocio no disponga de una forma directa con la que monetizar o extraer valor del Big Data que atesora, es probable que otras organizaciones sí lo hagan.

Siempre y cuando, las cláusulas de privacidad establecidas por tu negocio lo incluyan, y se haya obtenido el consentimiento por parte de tus usuarios o clientes, tu empresa puede convertirse en una suministradora legítima de datos para terceros. Se trata de una forma simple y eficiente de crear una nueva fuente de ingresos para el negocio.

Cómo implementar la analítica de Big Data en tu negocio

Sacar provecho del Big Data implica poner en marcha un plan de implementación adecuada. De lo contrario, te garantizo que tus expectativas se verán rápidamente frustradas.

Según un informe de NewVantage Partners, publicado el año pasado, del 85% de las empresas que intentan aplicar la analítica de datos para la toma de decisiones, tan sólo el 37% tienen éxito. La falta de foco y formación suele estar detrás de este pobre resultado.

Crea una cultura del análisis de Big Data y toma de decisiones basadas en datos

En primer lugar, es imprescindible cambiar el tradicional paradigma de la toma de decisiones intuitivas. Después de todo, no servirá de nada crear informes y detectar insights, si éstos no son utilizados por los directivos y tomadores de decisiones.

Incorpora un analista de datos en tu organización

En el pasado, ya he hablado de la importancia radical del analista de datos como perfil de cualquier organización que desee explotar el Big Data. Puedes leer los detalles en este artículo: El inevitable papel del analista de datos en tu departamento de marketing

Crea un sistema de extracción y análisis de información

En tercer lugar, se necesita una infraestructura la extracción, transformación y análisis de los datos, con el fin de obtener información útil.
Aquí tienes mi opinión sobre las mejores soluciones del mercado: Principales vendedores de la Inteligencia Artificial aplicada a Marketing y Ventas

Determina los objetivos y las preguntas que quieres resolver

Finalmente, deben establecerse unos objetivos de negocio, para cuya obtención han de plantearse una serie de hipótesis o preguntas, que la analítica de Big Data habrá de responder. Lectura recomendada: Cómo puedo utilizar la AI para mejorar mi negocio

 

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Artículo publicado en diciembre de 2013, actualizado y ampliado en junio 2018.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]

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