Cada día se generan 2,5 trillones de bytes, datos que albergan información muy valiosa sobre millones de empresas, sus clientes y sus patrones de comportamiento. Ordenar e interpretar todos estos datos será la clave en el futuro para hacer de ellas un recurso de negocio.
Las aplicaciones del #BigData en la #empresa del futuro Clic para tuitear
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La capacidad de extraer grandes volúmenes de datos ha alterado la dinámica de las empresas, su manera de hacer negocios, impulsar las ventas y atraer a los clientes.
A pesar de ello, las empresas están en el punto en el que no hacen nada con la inmensa mayoría de los datos que obtienen.
La consultora Gartner advierte que al 80% de los datos almacenados no se les da ningún uso, e incluso IBM indica que el 60% de la información recolectada pierde valor inmediatamente después de ser recogida.
La primera consecuencia de esto es la revalorización de la figura de experto en Big Data, que ya figura en todos los rankings como una de las profesiones de futuro con mayor demanda (y sueldos acordes).
Según McKinsey, solo en Estados Unidos, se prevé una escasez de más de 140.000 profesionales del Big Data, y una demanda de más de un millón y medio de directivos con las competencias necesarias para entender los datos, su procesamiento, y enfocarlos al negocio.
Los datos puede tener aplicaciones en ahorro de costes, microsegmentación de ventas, atracción de clientes, distribución más efectiva basada en parámetros de uso y aspectos como el clima, incremento de ventas en centros comerciales o tiendas donde podemos detectar los patrones de comportamiento de sus clientes.
Los datos aplicados al marketing
Que el Big Data está ganando peso en los departamentos de marketing es algo que ya no se le escapa a nadie.
Para muestra, un botón: Gartner pronostica que, en 2017, se espera que los CMO’s inviertan más dinero en tecnología que los propios directores de tecnología.
La consultora señala que a medida que los proyectos de Big Data y análisis compongan el día a día de las compañías, los negocios irán viendo los resultados que pueden obtener de la integración de ecosistemas tecnológicos basados en los datos.
Se espera que 2017 sea el año en el que las empresas comiencen a aprovechar las ideas que el big data les puede revelar.
¿Qué aplicaciones podría tener la gestión de datos en el mundo publicitario?
Por un lado, el análisis de los datos puede aportar numerosos beneficios al marketing digital. No solo permite examinar datos ya consolidados, sino un universo aún más amplio con datos no estructurados y que puede aportar numerosa información clave sobre tendencias.
Como consumidores y como usuarios generamos una cantidad ingente de datos, desde socio demográficos, a financieros o de ventas. Unos datos que, en muchos casos, son internos y se pueden capturar dentro de las propias empresas.
Esto supondrá el empoderamiento de las empresas en lo que respecta a su toma de decisiones.
Marco Bressan, Chief Data Scientist de BBVA resalta que “el valor de Spotify o de Netfflix no reside en su análisis de las redes sociales, sino del buen uso que hacen de la información que captan de sus propios clientes. De hecho, las empresas tienen más poder in house del que imaginan”.
Aunque es cierto que esa información hay que complementarla con datos externos, lo cierto es que son los datos internos, los conseguidos en cada interacción o contacto, los que pueden hacer que una empresa pueda mejorar la experiencia de sus clientes.
Jorge Catalá, head of retail de Google, considera imprescindible “unir la fuerza del dato con el aprendizaje de cómo se está impactando al cliente”, de manera que esa información pueda servir a la hora de “impactar a las audiencias en tiempo real y allí donde se encuentre, independientemente de si están online u offline, es decir, leyendo un blog o un periódico en papel”.
Solo de esta forma se podrá plantear una estrategia de comunicación o de marketing más precisa en contenido y en target, y por lo tanto más eficaz.
Al mismo tiempo, se podrá medir el estado y rendimiento de las campañas, permitiendo corregir errores y mejorar los resultados comerciales.
De hecho, solo cruzando datos se podrán obtener patrones de conducta que acaban derivando en una reducción de costes de ventas y servicio.
No hay que olvidar tampoco que el mercado está evolucionando hacia una visión multicanal y customer centric, en la que las planificaciones de compra o de venta de espacios basadas en la segmentación de datos por canales, por franjas horarias o por targets quedan muy limitadas.
En este sentido, hacer segmentaciones dinámicas que tengan en cuenta los cambios que se producen en el consumidor a lo largo del tiempo será lo que de sentido a la recolección de datos.
Data aplicado a la innovación
Pero la analítica de datos debería ser transversal a todas las compañías y no ceñirse a ciertos departamentos como el de marketing.
Por ejemplo, la gestión de los datos en el mundo publicitario puede facilitar una experiencia que va más allá de la eficacia y la competitividad, abriendo nuevas vías encaminadas a la innovación.
Se pueden utilizar grandes datos para mejorar el desarrollo de la próxima generación de productos y servicios.
En este sentido, los fabricantes están utilizando ya los datos obtenidos de los sensores incorporados en los productos para crear innovadoras ofertas de servicio posventa.
Un ejemplo de enorme potencial son las compañías aseguradoras. Mediante los wereables que almacenan datos sobre nuestra salud, éstas podrían recibir estos datos al detalle y en tiempo real.
Ya hay experimentos en este sentido. Por ejemplo, la compañía de seguros médicos Oscar facilita a sus clientes el wereable Misfit Flash, y les ofrece un dólar cada vez que superan el objetivo de pasos establecido, además de recompensarles con cupones de Amazon por un importe de hasta 240 dólares al año.
Estas recompensas consiguen no solo disminuir las primas de los clientes, sino que también logran generar fidelidad de los asegurados con la marca.
También el mercado de consumo se encuentra cómodo con la evolución de la automatización, facilitando interacciones más productivas y oportunas entre marcas y consumidores.
En definitiva, se prevé una transición desde el Internet de las Cosas al Internet de las personas, en el que el análisis predictivo sobre el comportamiento, las interacciones y otras áreas cognitivas crecerá y se extenderá a todos los sectores.
