Power BI | Benefizia

Desde el punto de vista de muchas empresas medianas, a menudo hay escepticismo y reservas sobre Big Data Analytics, como, por ejemplo:

  • Big Data solo se refiere a enormes cantidades de datos.
  • Big Data Analytics requiere expertos costosos y no nos aporta ningún beneficio económico.
  • Big Data Analytics solo es relevante para Google, Amazon o Facebook, y nos afecta.
  • No tenemos suficiente calidad de datos para las aplicaciones Big Data Analytics.

Existen numerosos casos de uso y oportunidades para que grandes, medianas y pequeñas empresas obtengan valor empresarial a través de Big Data Analytics.

Pero, primero, y para una mejor comprensión, hagamos una breve definición del término.

¿Qué es Big Data Analytics?

Big Data Analytics se compone de dos conceptos: Big Data, y Analytics.

Según la consultoría Gartner, ‘Big Data’ se basa en el modelo 3V:

  • Volumen: se refiere a grandes cantidades de datos. Los volúmenes de datos crecen constantemente: el 90% de los datos totales del mundo se han generado en los últimos dos años. Esto también se aplica a las empresas medianas y a las más pequeñas.
  • Variedad: denota la diversidad y heterogeneidad de los datos. Por ejemplo, datos de medición, datos de redes sociales, datos meteorológicos, datos de sensores, datos de clics en un sitio web, etc.
  • Velocidad: define la velocidad del procesamiento de datos. Esto implica evaluar los datos en cuestión de segundos (en tiempo real) y así tenerlos disponibles para una toma de decisiones mejor informada.

El segundo término, ‘Analytics’, se refiere al uso de métodos matemáticos y estadísticos para derivar decisiones empresariales a partir de la gran cantidad de datos (Big Data).

La verdad es que suena más complicado de lo que realmente es.

Los métodos utilizados reducen la complejidad y, por lo tanto, hacen visibles las decisiones relevantes para el contexto en el que nos encontramos. Se pueden distinguir los siguientes tipos de apoyo a la decisión:

  • Analytics proporciona una base para la toma de decisiones a través del análisis de la situación actual (Análisis Descriptivo).
  • Analtytics ayuda a la toma de decisiones al predecir los desarrollos futuros (Análisis Predictivo).
  • Analytics conduce a una decisión automatizada (Análisis Prescriptivo).

En pocas palabras, Big Data Analytics representa la reducción de la complejidad de grandes volúmenes de datos para tomar mejores decisiones.

¿Qué valor económico se puede lograr a través de Big Data Analytics?

Detrás de cada proyecto de Big Data Analytics hay un objetivo económico claro, como, por ejemplo:

  • Dirigirse a sus propios clientes de una manera más específica para lograr una mayor lealtad del cliente.
  • Lograr objetivos de venta cruzada / venta ascendente con los clientes existentes.
  • Obtener más información sobre los clientes a fin de adaptar nuestros propios servicios a las necesidades de los grupos destinatarios.
  • Proporcionar servicios móviles para satisfacer las necesidades del cliente más rápidamente.
  • Hacer que los procesos sean más eficientes, como la previsión de ventas y el uso de la capacidad de la empresa.

¿Qué casos de uso, especialmente para empresas medianas, pueden implementar Big Data Analytics?

Los casos de uso de Big Data Analytics son muy diversos y también muy diferentes, dependiendo de la industria. Sin embargo, los siguientes casos de uso prioritarios se pueden identificar para empresas medianas, independientemente de la industria:

  • Marketing dirigido (‘targeted marketing’): enfoque específico en un grupo de clientes a través de medidas de marketing individuales. El objetivo es dirigirse a los clientes con contenido que les interese y que realmente les preocupe.
  • Prevención de abandono (‘churn prevention’): reconocer qué clientes están en riesgo de abandonarnos, en función de su comportamiento. Por ejemplo, el cliente compra regularmente, pero últimamente lo hace de manera irregular, o ya no lo hace.
  • Previsión de demanda: previsión a corto y medio plazo de la demanda de productos específicos por parte del cliente, basada en diferentes factores. Por ejemplo, cambios económicos, vacaciones y días festivos, clima, tendencias de Google, etc.

Para el caso de uso de ‘marketing dirigido’, este es un modelo de procedimiento ilustrativo

El marketing dirigido es un caso de uso muy común de Big Data Analytics para empresas medianas. Este uso consiste en dirigirse a los clientes de una empresa mediana a través de medidas de marketing específicas.

¿Cómo puede hacerse?

  • Definir los objetivos económicos. Por ejemplo, se espera que las medidas específicas de marketing aumenten las ventas de artículos Premium en un 10% el próximo año.
  • Identificar datos relevantes para la empresa: esto tiene en cuenta todos los datos internos y externos, que permiten una conclusión sobre el comportamiento de compra del cliente. Se trata de datos históricos (datos de ventas, datos de transacciones), datos basados en el comportamiento del cliente (por ejemplo, comportamiento de clic en el sitio web, solicitudes por correo electrónico, etc.), así como datos existentes en Internet (por ejemplo, publicaciones en redes sociales). A esto último se le conoce como rastro digital del cliente.
  • Organizar y analizar datos: este paso se denomina Data Analytics. Los métodos analíticos identifican patrones en los datos y derivan grupos de clientes de ellos. Estos grupos de clientes, denominados ‘personas’, están compuestos por clientes con características similares. Por ejemplo, cliente Premium (masculino, entre 40 y 60 años, alto margen de contribución, proviene de Barcelona, responde a medidas de marketing, utiliza el sitio web regularmente para obtener información sobre el producto).
  • Proporcionar previsiones bien fundamentadas: para poder medir la efectividad de la medida de marketing, se implementan medidas especiales en el sistema operativo de ventas. Con base en las reacciones de los grupos de clientes, es posible extraer previsiones sólidas sobre el cambio esperado en el comportamiento de compra.

Big Data Analytics: ¿qué debe hacer la empresa para tener éxito?

Las empresas se enfrentan a muchos desafíos al implementar aplicaciones de Big Data Analytics:

  • Estrategia: desarrollo de objetivos y casos de uso para generar beneficios económicos a partir de datos.
  • Métodos y herramientas: selección y aplicación de herramientas de Big Data Analytics (métodos y herramientas) para la implementación de casos de uso.
  • Integración organizativa: integración de información relevante para la toma de decisiones en procesos y sistemas operativos. Por ejemplo, sistema de ventas, CRM.
  • Mejora continua: análisis recurrente y mayor integración en procesos y sistemas.

Conclusión

Existen numerosos casos de uso de Big Data Analytics para pequeñas y medianas empresas. Por lo tanto, Big Data Analytics ya no es un tema abstracto del futuro para las medianas empresas, ¡ya es una realidad hoy!