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Se conoce cómo las empresas son capaces de abordar el problema tecnológico que supone tratar con el big data y los apabullantes volúmenes de datos que existen hoy en día, y cómo, una vez resueltos los problemas tecnológicos, abordan proyectos con ellos, pero ¿cómo se obtiene valor real de los datos y qué tipo de proyectos se abordan según los distintos sectores de actividad?

Los proyectos de big data y de ciencia de datos que se abordan en las empresas pueden tener diferentes objetivos. Los principales son los que se exponen a continuación.

Conocimiento de los clientes y usuarios

Analizando los datos de comportamiento de los clientes, podemos dirigir estrategias, aumentar las ventas y fidelizar dichos clientes manteniendo una mejor relación con ellos derivada de este conocimiento.

Dependiendo del negocio de las compañías, esto toma diversas formas: si estamos en un negocio digital, estudiar y tomar decisiones en función de la navegación de los usuarios, los contenidos que visitan o los factores que influyen en la usabilidad de nuestros portales, puede hacer que nuestras conversiones se multipliquen; si nuestra empresa dispone de tiendas físicas, y somos capaces de medir los lugares por los que pasa un cliente y relacionarlo con lo que finalmente acabe comprando, podremos cambiar la estrategia y, con ello, aumentar las ventas.

Reducción de costos

Los datos internos de las empresas no son más que un reflejo de lo que está sucediendo y permiten descubrir ineficiencias en los procesos y jerarquías organizacionales, que corregir a partir de los análisis. Un caso tradicional que ayuda a optimizar los costos es la predicción de la demanda que va a tener una empresa en diferentes plazos de tiempo. Por ejemplo, en el sector industrial, para poder masificar sus servicios de una manera amplia a lo largo del territorio, las empresas cuentan con partners en mantenimiento y logística, cuyos acuerdos se regulan de forma variable en función de la demanda prevista. Si la compañía conoce de manera anticipada la demanda que va a tener, podrá ajustar estos servicios, ahorrando costos innecesarios y, además, aumentando el grado de cumplimiento del servicio que otorga a sus clientes.

Creación de nuevos productos y servicios de información

La propia huella que los usuarios dejan en las bases de datos de las empresas puede permitirles dar recomendaciones de comportamiento a sus clientes con el objetivo de optimizar sus gastos o mejorar sus condiciones.

Un claro ejemplo de esta nueva forma de extraer valor de los datos son los portales inmobiliarios online. Estos portales permiten a los usuarios encontrar ofertas de pisos y locales comerciales, ya sea para alquiler o venta, y ponerse en contacto con los propietarios. Estas compañías disponen, por un lado, de precios de inmuebles repartidos por todo el territorio y, por otro, de los patrones de navegación de los usuarios, que son una muy buena aproximación de la demanda de zonas. Juntando toda esta información, pueden crear herramientas de tasación automática de viviendas e, incluso, ofrecer servicios de información a terceros como una predicción del precio de los inmuebles según sus características y la zona geográfica donde están ubicados.big data

Nuevos negocios

Los datos de las empresas son útiles para terceros con negocios completamente diferentes, por lo que pueden pensar en crear líneas totalmente nuevas que sean una fuente de ingresos basadas en los datos.

Un caso de nuevo negocio para el sector bancario puede ser la creación de un producto de software basado en los datos que tiene de transacciones presenciales con tarjetas de crédito donde las Administraciones públicas puedan entender cuál es el comportamiento de los turistas en las ciudades, en qué zonas gastan más según su procedencia, o qué patrones de visitas a puntos de interés siguen. Este big data sería de gran utilidad para planificar políticas públicas.

Mapa de calor de los problemas de negocio big data por tipo de industria
Fuente: Gartner, «State of big data adoption», 2015

¿Y todo ello ya es una realidad? ¿Están consiguiendo las empresas sacar partido de sus datos en estas cuatro vertientes?

Una compañía que conozca mejor a sus clientes será capaz de fidelizarlos más, de aumentar su satisfacción, y de que adquieran un mayor número de productos, por lo que, en general, tendrán un mejor rendimiento comercial.

Un caso de éxito de big data muy conocido es el de la cadena de hoteles Four Seasons: dicha cadena analizó el rendimiento de sus restaurantes comparativamente, e ideó una experiencia ideal que todo cliente debería vivir en sus visitas. Con ello, consiguieron aumentar el ticket medio de los restaurantes y la satisfacción general de sus clientes. Además, adaptaron los turnos de reserva según la época del año de manera que, en periodos vacacionales, los tiempos eran más largos, puesto que sus clientes no tienen prisa y, por tanto, consiguieron reducir los tiempos de espera.

Si con el big data se puede conocer mejor los procesos internos de las empresas, se encontrarán ineficiencias que puedan solucionarse y, por tanto, reducir los costes. En 2012 Intel abordó el problema, cuando consiguió abaratar su tecnología gracias al estudio de su enorme histórico de producción. Lo que hicieron fue analizar el proceso de control de calidad, y focalizaron en qué tests eran los más útiles dependiendo de los materiales y componentes de los productos. Si, de media, un componente pasaba por unos diecinueve mil tests, tras este estudio, focalizaron en solamente unos pocos componentes, sin reducir el tiempo de vida de los productos, lo que supone una reducción de un coste directo e inmediato para la compañía.

Finalmente, aunque seguramente es la dimensión más visionaria de la monetización del dato, también existen negocios basados en los datos de clientes a través de servicios de información que nos ayuden a tomar mejores decisiones, aunque estos datos no pertenezcan a la compañía.

Un buen ejemplo son las aplicaciones para gestión de las finanzas personales. Aplicaciones como Mint (muy utilizada en Estados Unidos), Mooverang y Fintonic utilizan nuestro histórico de datos para proponernos métodos de ahorro, retos, monitorización de nuestras cuentas o servicios de alertas automáticos. Estas empresas no generan los datos, sino que nos piden permiso a los usuarios para acceder a ellos y a partir de ahí derivar toda la información. Todo un ejemplo de lo que es la Economía de los Datos.

Fuente: Fundación Telefónica, Economía de los Datos Riqueza 4.0.

Adaptado por la División Consultoría de EvaluandoSoftware.com

 

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