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Las oportunidades de negocio se multiplican con big data y analítica avanzada
Las oportunidades de negocio se multiplican con big data y analítica avanzada

Oportunidades de negocio: big data y analítica avanzada

jueves 13 de noviembre de 2014, 07:44h
Descubre como actúan las empresas que analizan el big data y crean estrategias acorde a los resultados para tener oportunidades de negocio.

La Wikipedia nos dice: "en la tecnología de la información, el big data es una colección de conjuntos de datos tan grandes y complejos que se hace difícil de procesar utilizando herramientas de gestión de base de datos o aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos."

En otras palabras, tenemos a nuestra disposición más datos que nunca. Y, mientras exista Internet, cada vez tendremos más datos sobre nuestros consumidores (personas), sobre nuestros productos y sobre nuestros servicios. Siempre, claro, que éstos estén conectados a través de la red.

Hoy en día, gracias a Internet, podemos obtener datos como: cuáles son los canales que generan tráfico a nuestra web, qué rutas siguen los usuarios para buscar la información que necesitan, a qué hora se conectan, cuánto tiempo pasan conectados, qué secciones visitan, qué leen, qué les interesa, y un largo etc. Pero la información no se limita al ámbito de las páginas web. Por ejemplo, en el caso de un público muy concreto, los runners, podemos saber: qué distancias corre, a qué velocidad media, cuántas calorías quema, cuántas veces por semana sale a correr, qué temperatura hace cuando sale, cuánto pesa, cuántos pasos da, etc.

Como puedes imaginar, con tal volumen de datos disponibles, es necesario que hagamos un gran esfuerzo para: recopilar, almacenar, administrar, mantener y analizar datos, y adecuar luego nuestra estrategia de negocio en consecuencia a los resultados. Eso sí, merece la pena. Si quieres saber más sobre la transformación digital de las empresas descarga gratis este eBook.


Fuente Infografía: wikipedia, Opentracker, Inesdi Digital Business School

Según un estudio de McKinsey & Company publicado en 2011, "las empresas que analizaron el big data y crearon estrategias acorde a los resultados, crecieron de 2 a 20 veces más rápido que sus competidores".

Un buen ejemplo de este crecimiento es el que vivió la industria del cuidado de la salud (healthcare) entre el 2011 y el 2014 recogiendo grandes cantidades de datos a fin de obtener modelos de predicción para anticiparse al comportamiento de los consumidores. Hoy en día, analizan desde los costes de producción de producto, tipos de tratamiento, los hábitos de consumo hasta la propensión a la enfermedad de cada consumidor.

Casos de éxito: T-Mobile

T-Mobile consiguió reducir a la mitad el número de portabilidades en 2011 gracias a la aplicación de técnicas de big data. Las operadoras de telefonía móvil e Internet tienen un número impresionante de datos sobre sus clientes: la cantidad de llamadas que realizan, las horas en las que tienen lugar, sus números favoritos, el número de llamadas que se cortan por problemas de cobertura y un larguísimo etcétera.

Con todos estos datos en la mano y analizando las interacciones de sus clientes en las redes sociales, la empresa utilizó principalmente tres herramientas: sus propios sistemas de cobro, herramientas de monitorización social (ORM - Online Reputation Management), además de Splunk y Tableau Software para analizar la información y presentarla de forma visual.

Combinando toda esta información descubrieron que las expectativas de portabilidades podían determinarse a través del análisis de tres factores:

1.     Facturas

2.     Llamadas que se cortan debido a mala cobertura

3.     Conversaciones de los clientes: positivas, negativas o neutrales

Todos estos factores fueron asociados a la identidad digital y a la reputación online en medios sociales de cada uno de sus consumidores, partiendo de la hipótesis de que un consumidor con un gran número de seguidores en redes sociales podría tener un efecto positivo o negativo en otros usuarios y/o potenciales usuarios de la marca.

Aprovechando la nueva inteligencia de negocio adquirida, T-Mobile decidió calcular para cada cliente un Customer Lifetime Value según las expectativas de negocio y permanencia. Esta información se almacena y gestiona a través de un sistema CRM posibilitando así el acceso en tiempo real por parte de los agentes comerciales de la compañía, de manera que podían presentar ofertas personalizadas en función de su valor personal.

Gracias a esta explotación del big data, T-Mobile supo aprovechar de una forma excelente las oportunidades de negocio que se le presentaban, pasando de casi 100.000 portabilidades en el primer trimestre de 2011 a tan sólo 50.000 en el segundo trimestre, una reducción del 50%.

Otras buenas prácticas en big data

Big data contra el crimen

El análisis y cruce de datos de la actividad delictiva en Londres se utiliza para orientar la actuación de la policía antes de que éstos se cometan, analizando las tendencias clave y poniendo mayor énfasis en vigilar aquellas zonas de más riesgo. Por ejemplo, gracias a una aplicación de CRM con la que manejan los datos, son capaces de saber con un 68% de probabilidad si en una zona concreta se van a producir más de 5 crímenes al mes.

Big data para ayudar al cliente

La empresa de comercios minoristas Wal-Mart ha incrementado la conversión de sus visitas en la web en un 10% desde la utilización de análisis semántico de texto en el buscador de su página. El entendimiento de los datos que da el cliente permite ofrecer resultados más relevantes que solucionan sus necesidades.

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