Según estimaciones de IDC, en 2014 las empresas chilenas invirtieron cerca de 50 millones de dólares en soluciones relacionadas con el Big data. Es el país de la región con mayor tasa de crecimiento, superando incluso a Brasil y México, que adoptaron el Big Data antes que Chile.
Incluso el Gobierno, en voz del ministro de Economía, Luis Felipe Céspedes, anunció durante un evento realizado en enero de 2015 por la SOFOFA que el país tiene que estar preparado para abordar esta temática, recalcando la oportunidad que significa para Chile desarrollar la infraestructura tecnológica necesaria para convertir al país en líder de procesamiento y almacenamiento de datos de la región.
Entonces, ya existe un convencimiento en el país para materializar iniciativas relacionadas con el análisis de grandes cantidades de datos. La pregunta ahora es ¿si debo utilizar la analítica, por dónde debo empezar? En este artículo, SAS presenta cinco ejemplos para cumplir con los objetivos de su negocio aplicando análisis al Big Data y por dónde debe comenzar.
1. Optimizar las operaciones del negocio
La llegada de “análisis de datos grandes o Big Data” redefine el arte de lo posible. Problemas que antes eran difíciles o imposibles de resolver, ahora son descifrables. Las organizaciones pueden analizar todos sus datos -no sólo un subconjunto de ellos- más ampliamente, de manera iterativa y con frecuencia. Los expertos en analítica de las organizaciones están aprovechando esta tendencia para contestar preguntas que nacen de la gestión de sus operaciones comerciales y que antes no tenían respuesta.
Creditreform, empresa líder en el mercado alemán de los informes de negocio (una especie de Dicom en Chile), recientemente implementó un proyecto de Big Data que tenía como objetivo analizar 650 millones de datos de transacciones de sus clientes que se producen en las 130 oficinas que ellos poseen en todo el mundo. Gracias a la analytics, aceleró procesos hasta 30 veces más rápido, lo que le significó bajar sus costos a la mitad y entregarles a sus clientes información valiosa para sus transacciones comerciales.
2. Dar respuestas rápidas
Una de las ventajas más importantes que posee el análisis de Big Data es su capacidad para ofrecer las mejores decisiones de negocio en una fracción del tiempo. Por ejemplo, la empresa de comercio móvil del Reino Unido Webe diseñó un sistema de anuncios en tiempo real a través de una aplicación para sus 17 millones de clientes.
De esta manera, el usuario que navegaba a través de las aplicaciones móviles recibía, en una fracción de segundo, una oferta dirigida exclusivamente para él. El objetivo no era enviar información que derivara en spam, sino que a través de la navegación de sus clientes y los sitios que ellos visitaban, la compañía conocía de mejor manera sus hábitos de consumo y generaba una estrategia de marketing en tiempo real que atendía directamente sus preferencias. Aumentaron en un 40% sus ventas gracias al uso de analytics.
3. Mejorar la calidad de los servicios
Un mejor análisis, mejor información y procesamiento de los datos más rápido permiten dar un real valor al negocio. Creditreform, por ejemplo, se especializa en realizar informes de evaluación crediticia que consisten predecir la solvencia de una empresa durante los próximos 12 meses. La calidad de esta predicción determina la calidad del informe.
Al aplicar análisis en tiempo real a su base de datos, que está compuesta por cerca de 150 millones de entradas, mejoraron en un 10 por ciento la calidad predictiva de sus reportes, previniendo en sus clientes pérdidas por entre 20 y 40 millones de dólares.
4. Estrategias de marketing relevantes y personalizadas
El retail está cambiando y hoy el comprador obtiene la información de sus productos desde distintos canales: PC, televisión, dispositivos móviles, redes sociales, entre otros. La tendencia es no segmentar este tipo de información, sino que analizarla de manera complementaria para satisfacer sus demandas. Ahí es donde nuevamente la analítica y Big data toman un rol protagónico.
El auge de sistemas de pago móviles ha permitido que la industria del marketing gane en la habilidad de entender este entorno que rodea al nuevo consumidor. Y es a través de experiencias de omnicanalidad (distintos canales para adquirir un mismo producto) que las ofertas están siendo dirigidas y personalizadas.
5. Entrega de nuevos servicios que antes eran imposibles
El Big Data ayuda a las organizaciones a capitalizar una gama más amplia de nuevas fuentes de datos, aplicar análisis más sofisticados a la misma y obtener respuestas en minutos que antes tardaban horas o días. Las tecnologías móviles revelan dónde están los clientes en este momento y si están navegando por sitios web móviles, comparando precios o comprando directamente.
Por ejemplo, una cadena de supermercados en Reino Unidos está utilizando la georreferenciación de los dispositivos móviles de potenciales clientes fuera de la tienda para enviarles ofertas y atraerlos a comprar. Se trata hoy del marketing personalizado, más relevante y convincente que el tradicional y un cambio radical las estrategias desarrolladas en los últimos 30 años: una oportunidad posible gracias a la aplicación del Big Data y la analítica.
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