¿Qué hago con mi ‘Big Data’?

Imagina que te toca pilotar una avioneta en una noche de cerrada tormenta. Tu percepción sensorial se ve limitada al máximo, por lo que el gobierno de la nave va a depender más que nunca de los indicadores de control, sin embargo, estás tranquilo, sabes que esa información te permitirá llegar al destino deseado. Del mismo modo, el Big Data contribuye a dirigir la empresa hacia sus metas, en base a decisiones tomadas tras el análisis de los patrones de conducta que te ofrecen los indicadores establecidos en tu cuadro de mando.

La propuesta parece abrir una nueva era en la gestión empresarial, pese a que aún estamos aprendiendo a utilizar la estadística que los 30.000 millones de dispositivos conectados a la Red en todo el mundo ofrecen, según una estimación de la consultora Gartner. Como en tantas cosas, la pyme está obligada a hacer un seguimiento del resultado real que esta disciplina va a ir ofreciendo a las grandes empresas que ya han activado sus estrategias de Big Data. Mientras tanto es obligado familiarizarse con el concepto, funcionamiento y aplicaciones.

El concepto

Por Big Data se entiende la disciplina y diferentes técnicas para relacionar e interpretar sistemas que procesan grandes cantidades de datos, identificando patrones de conducta, por ejemplo, entre los usuarios de nuestros productos. Un nuevo campo de acción al que en español podemos referirnos como datos masivos.

Dónde está

Fue en 2001 cuando Dou Laney, de la consultora Gartner, advirtió de la gran oportunidad que el procesado de datos ofrecía a las compañías. Desde entonces son muchos los esfuerzos volcados en el Big Data. Para este año se calcula que 4,4 millones de personas en todo el mundo trabajarán en puestos relacionados con él, según la Fundación Big Data.

El concepto parece dar sentido por sí mismo a la revolución de las Tecnologías de la Información: por fin sabemos qué hacer con esa analítica que genera Internet, nuestras webs y ecomerces, las redes sociales, el geoposicionamiento y, muy importante, los medios de pago, los sistemas de comunicación y toda la estadística de las Administraciones Públicas. Para empezar a movernos, debemos diferenciar entre open data y datos propios.

1. Open data o datos abiertos. Son todos aquellos a los que cualquier persona o empresa puede acceder sin restricciones, por ser de dominio público y no estar sujetos a derechos de autor u otras limitaciones. Afortunadamente cada vez son más, ya que la política de transparencia de las Administraciones y las grandes corporaciones así lo propician.

Lo importante es identificar qué datos interesan a tu empresa y volcarlos en una herramienta que te permita procesarlos, en base a un objetivo concreto. La propia predicción del tiempo puede ayudar a un negocio de hostelería o moda a ser más competitivo. Si anticipan que viene una ola de calor en un mes no estival y muestran a través de sus menús, merchandising de tienda, publicidad y escaparate el producto adecuado, es muy probable que den un empujón a sus ventas, porque van a ofrecer lo que el público busca.

Hay ejemplos menos obvios,aunque igualmente accesibles. He leído cómo una empresa cervecera canaria (lamento no recordar el nombre) ajusta la distribución de sus marcas adaptándolas a las previsiones de turistas (alemanes o ingleses) que en las siguientes semanas van a visitar las islas. Una práctica que parece sencilla y que a buen seguro le permite incrementar ventas, por ejemplo, al salvar cualquier ruptura de stock de las especialidades cerveceras que en esas fechas van a sufrir un pico en la demanda. La smart city, los contadores inteligentes de electricidad, el coche conectado y, en general, Internet de las cosas van a generar un nuevo aluvión de datos que muchas empresas deberán aprender a leer en busca de oportunidades.

2. Datos propios o internos. Ventas en la tienda on y offline, medios de pago, webs y redes sociales, encuestas, reclamaciones, tarjetas de fidelización, reservas… En muchas ocasiones no somos conscientes de que el dato ya está allí a la espera de procesarlo con la herramienta adecuada y cruzarlo en busca de patrones de conducta que nos ayuden a decidir, por ejemplo, segmentando las acciones de marketing. Si identificamos que nuestros medios online reciben un alto porcentaje de visitas de hombres hasta 30 años los domingos por la tarde, ¿por qué no recibirlos con una promoción adecuada?

Cómo utilizarlo

Hace unos días escuché cómo definían el Big Data como una bola de cristal, más útil para la empresa a medida que se enfrenta a escenarios de mayor incertidumbre y desconocimiento. Confiar el análisis de la situación a los datos masivos permite manejar diferentes escenarios, sobre los que hacer simulaciones para calibrar el efecto que nuestras decisiones pueden tener en uno y otros.

Repasamos algunos de los usos que el Big Data propone a la gestión empresarial:

1. Internacionalización. Un desarrollo adecuado de Big Data puede evaluar qué posibilidades tiene nuestro producto en un nuevo mercado. Si somos una marca de moda infantil interesada en Italia, nos ayudará no sólo a medir el potencial e identificar competencia y cuota de mercado, también a medir el análisis de satisfacción del cliente frente a la actual oferta, cuantificar el crecimiento en los próximos años, detectar demandas insatisfechas y ayudarnos a diseñar la estrategia de marketing y las regiones por las que conviene iniciar el desembarco.
2. Marketing y ventas. De momento es el área en el que más se están volcando los esfuerzos. Como veíamos recientemente, las herramientas de data marketing sirven para identificar nuevos clientes y rentabilizar los actuales a través de de técnicas de venta cruzada y upselling. Además, permiten alinear y estructurar mejor las acciones de la estrategia omnicanal acercándonos a ese ideal de personalizar la comunicación cliente a cliente.
3. Evaluación del riesgo y control del cliente. En el mercado ya existen soluciones muy sofisticadas para analizar el ciclo de vida del cliente desde el punto de vista de cobros, riesgo y ventas, incluso anticipando situaciones de riesgo de impagos.
4. Producción. El Big Data es de utilidad para el rediseño del producto, al permitir sacar patrones sobre el uso que los clientes hacen de la oferta, sus demandas y quejas. Un paso más hacia la cocreación, esa involucración casi afectiva del cliente en la evolución de la marca.
5. Logística. Ya hemos visto usos de distribución de demanda en base a factores coyunturales como el clima, número de turistas o flujos en los desplazamientos urbanos, pero también es aplicable a la regulación del stock  y gestión de almacenaje en función del estudio predictivo de la demanda.
6. Recursos Humanos. Por ejemplo, ayudando a la optimización del reparto de turnos de trabajo del personal de venta en determinadas campañas como las Navidades o rebajas, o de fábrica en picos de producción.
7. Gestión de tienda. Un campo en el que se esperan grandes cambios. Los datos que proporcionan los sensores en tienda como beacons o el «trackeo» Wi-Fi del cliente permiten conocer información sobre frecuencia de visita, tiempo en el local, zonas y productos que despiertan su interés, etc.

Lo importante es volcar inteligencia en el dato para conseguir ser más eficientes. Y la estadística y sus patrones de comportamiento están en todas las fases del negocio, ahora debemos aprender a utilizarlos.

Foto: re_birf