El Big Data Analytics implica el examen de grandes cantidades de datos. Esto se hace con el fin de descubrir los patrones ocultos, correlaciones y también para dar ideas con el fin de tomar decisiones de negocio adecuadas. Básicamente, las organizaciones se han dado cuenta de la necesidad de evolucionar de una organización de conocimiento a una organización de aprendizaje. Esencialmente, las empresas quieren ser más objetivas y orientadas a los datos, por lo que están adoptando el poder de los datos y la tecnología.
El concepto de big data existe desde hace muchos años. Décadas antes de que se hablara por primera vez de big data, las empresas aplicaban el análisis de los datos que recogían para obtener información y descubrir tendencias. Esto implicaba capturar los números en una hoja de cálculo y examinarlos manualmente.
El análisis de big data se realiza mediante sistemas de software avanzados. Esto permite a las empresas reducir el tiempo de análisis para acelerar la toma de decisiones. Básicamente, los modernos sistemas de análisis de big data permiten procedimientos analíticos rápidos y eficientes. Esta capacidad de trabajar más rápido y lograr agilidad ofrece una ventaja competitiva a las empresas. Mientras tanto, las empresas disfrutan de un menor coste utilizando el software de big data analytics.
Las organizaciones han invertido en big data analytics. Piense en una empresa que conozca y que dependa de una decisión rápida y ágil para seguir siendo competitiva. En este artículo, damos cinco ejemplos reales de cómo las grandes marcas están utilizando la analítica de big data. Siga leyendo para obtener más información.
#1 Uso de la analítica de big data para impulsar la adquisición y retención de clientes
El cliente es el activo más importante del que depende cualquier negocio. No hay ningún negocio que pueda presumir de éxito sin tener que establecer primero una sólida base de clientes. Sin embargo, incluso con una base de clientes, un negocio no puede permitirse el lujo de ignorar la alta competencia a la que se enfrenta. Si una empresa tarda en saber qué buscan los clientes, es muy fácil que empiece a ofrecer productos de baja calidad. Al final, se producirá una pérdida de clientela, y esto crea un efecto general adverso en el éxito del negocio.
El uso de big data permite a las empresas observar diversos patrones y tendencias relacionados con los clientes. Observar el comportamiento de los clientes es importante para provocar su fidelidad. En teoría, cuantos más datos recopile una empresa, más patrones y tendencias podrá identificar. En el mundo empresarial moderno y en la era tecnológica actual, una empresa puede recopilar fácilmente todos los datos de los clientes que necesita. Esto significa que es muy fácil entender al cliente de hoy en día. Básicamente, todo lo que se necesita es tener una estrategia de análisis de big data para maximizar los datos a su disposición. Con un mecanismo adecuado de análisis de datos de clientes, una empresa tendrá la capacidad de obtener información crítica sobre el comportamiento que necesita para actuar con el fin de retener la base de clientes.
Entender la información de los clientes permitirá a su empresa ser capaz de ofrecer lo que los clientes quieren de usted. Este es el paso más básico para lograr una alta retención de clientes.
Ejemplo de una empresa que utiliza Big Data para la adquisición y retención de clientes
Un ejemplo real de una empresa que utiliza el análisis de big data para impulsar la retención de clientes es Coca-Cola. En el año 2015, Coca-Cola consiguió reforzar su estrategia de datos mediante la creación de un programa de fidelización dirigido por medios digitales. El director de estrategia de datos de Coca-Cola fue entrevistado por el editor jefe de ADMA. La entrevista dejó claro que la analítica de big data está fuertemente detrás de la retención de clientes en Coca-Cola. A continuación, un resumen de la entrevista completa sobre lo que Coca-Cola tenía que decir sobre el papel del big data para lograr la retención de clientes.
¿Cuál es el papel de los datos para que Coca-Cola siga siendo relevante y se mantenga conectada con sus consumidores en la era de la transformación digital? ¿Qué pasa con los datos y el desarrollo de productos?
Los datos juegan un papel cada vez más importante en el marketing y el desarrollo de productos. Los consumidores hacen un gran trabajo al compartir sus opiniones con nosotros -ya sea por teléfono, correo electrónico o redes sociales- que nos permiten escuchar su voz y ajustar nuestro enfoque. A menudo hablamos de por qué tenemos dos orejas y una boca: es mejor escuchar que hablar. Esto es válido para nuestro enfoque de las aportaciones de los consumidores. Los datos también nos ayudan a crear contenidos más relevantes para las distintas audiencias. Queremos centrarnos en crear contenidos publicitarios que hablen de forma diferente a los distintos públicos. A algunas personas les gusta la música. Otros ven todos los deportes sin importar la época del año. Nuestras marcas ya son visibles en esos espacios, y estamos trabajando duro para utilizar los datos para ofrecer contenido de marca que se alinee con las pasiones de la gente.
#2 Utilización de la analítica de Big Data para resolver el problema de los anunciantes y ofrecer conocimientos de marketing
La analítica de Big Data puede ayudar a cambiar todas las operaciones empresariales. Esto incluye la capacidad de satisfacer las expectativas de los clientes, cambiar la línea de productos de la empresa y, por supuesto, garantizar que las campañas de marketing sean potentes. Enfrentémonos a la verdad desnuda. Las empresas han perdido millones gastados en la ejecución de anuncios que no son fructíferos. ¿Por qué ocurre esto? Hay una gran posibilidad de que se hayan saltado la fase de investigación.
Después de años de entusiasmo cauteloso, el sector de la tecnología de marketing y publicidad es capaz de adoptar los grandes datos a lo grande (Medal, 2017). El sector del marketing y la publicidad es capaz de realizar un análisis más sofisticado. Esto implica la observación de la actividad en línea, el seguimiento de las transacciones en el punto de venta y la detección sobre la marcha de los cambios dinámicos en las tendencias de los clientes. Para obtener información sobre el comportamiento de los clientes es necesario recopilar y analizar sus datos. Esto se hace a través de un enfoque similar al utilizado por los vendedores y anunciantes, como se ilustra. Esto se traduce en la capacidad de lograr campañas enfocadas y dirigidas.
Una campaña más dirigida y personalizada significa que las empresas pueden ahorrar dinero y garantizar la eficiencia. Esto se debe a que se dirigen a clientes de alto potencial con los productos adecuados. El análisis de big data es bueno para los anunciantes, ya que las empresas pueden utilizar estos datos para comprender el comportamiento de compra de los clientes. No podemos ignorar el enorme problema del fraude publicitario. A través de la analítica predictiva, las organizaciones pueden definir sus clientes objetivo. Por lo tanto, las empresas pueden tener un alcance adecuado y eficaz evitando las enormes pérdidas que se producen como resultado del fraude publicitario.
Ejemplo de una marca que utiliza Big Data para anuncios dirigidos
Netflix es un buen ejemplo de una gran marca que utiliza la analítica de big data para la publicidad dirigida. Con más de 100 millones de suscriptores, la empresa recopila enormes datos, que son la clave para alcanzar el estatus de industria que Netflix impulsa. Si eres suscriptor, estarás familiarizado con la forma en que te envían sugerencias sobre la próxima película que deberías ver. Básicamente, esto se hace utilizando tus datos de búsqueda y visionado anteriores. Estos datos se utilizan para darles información sobre lo que más interesa al abonado. Véase la siguiente captura de pantalla que muestra cómo Netflix recopila big data.
#3 Big Data Analytics for Risk Management
Los tiempos sin precedentes y el entorno empresarial de alto riesgo exigen mejores procesos de gestión de riesgos. Básicamente, un plan de gestión de riesgos es una inversión crítica para cualquier empresa, independientemente del sector. Ser capaz de ver de antemano un riesgo potencial y mitigarlo antes de que se produzca es fundamental para que la empresa siga siendo rentable. Los consultores empresariales aconsejarán que la gestión de riesgos de una empresa abarca mucho más que asegurarse de que su negocio tiene el seguro adecuado.
Hasta ahora, el análisis de grandes datos ha contribuido en gran medida al desarrollo de soluciones de gestión de riesgos. Las herramientas disponibles permiten a las empresas cuantificar y modelar los riesgos a los que se enfrentan cada día. Teniendo en cuenta la creciente disponibilidad y diversidad de estadísticas, la analítica de grandes datos tiene un enorme potencial para mejorar la calidad de los modelos de gestión de riesgos. Por lo tanto, una empresa puede ser capaz de lograr estrategias de mitigación de riesgos más inteligentes y tomar decisiones estratégicas.
Sin embargo, las organizaciones deben ser capaces de implementar una evolución estructurada para dar cabida al amplio alcance de los big data. Para ello, las organizaciones recopilan primero los datos internos para obtener una visión clara que les beneficie. Más importante es el proceso integrado de análisis que utiliza una empresa. Un sistema adecuado de análisis de big data ayuda a garantizar que se identifiquen las áreas de debilidad o los riesgos potenciales.
Ejemplo de marca que utiliza el análisis de big data para la gestión de riesgos
El banco UOB de Singapur es un ejemplo de marca que utiliza big data para impulsar la gestión de riesgos. Al tratarse de una institución financiera, existe un enorme potencial de incurrir en pérdidas si la gestión de riesgos no está bien planteada. El banco UOB ha probado recientemente un sistema de gestión de riesgos que se basa en el big data. El sistema de gestión de riesgos de big data permite al banco reducir el tiempo de cálculo del valor en riesgo. Inicialmente, se tardaba unas 18 horas, pero con el sistema de gestión de riesgos que utiliza big data, sólo se tarda unos minutos. Gracias a esta iniciativa, el banco podrá posiblemente realizar análisis de riesgo en tiempo real en un futuro próximo (Andreas, 2014).
#4 El análisis de big data como motor de innovaciones y desarrollo de productos
Otra enorme ventaja del big data es la capacidad de ayudar a las empresas a innovar y volver a desarrollar sus productos. Básicamente, el big data se ha convertido en una vía para crear flujos de ingresos adicionales mediante la habilitación de innovaciones y la mejora de productos. Las organizaciones empiezan por corregir todos los datos que sean técnicamente posibles antes de diseñar nuevas líneas de productos y rediseñar los productos existentes.
Todo proceso de diseño tiene que empezar por establecer lo que se ajusta exactamente a los clientes. Existen varios canales a través de los cuales una organización puede estudiar las necesidades de los clientes. A continuación, la empresa puede identificar el mejor enfoque para capitalizar esa necesidad basándose en el análisis de big data.
«Atrás quedaron los días en los que podías seguir tu instinto» (Rampton, 2017). Para mejorar la calidad y racionalizar el rendimiento de la fabricación es necesario recopilar enormes datos. La intuición visceral ya no es básicamente fiable si una organización quiere competir en el siglo XXI. Esto significa que estas organizaciones deben idear medios para hacer un seguimiento de sus productos, de los competidores y de los comentarios de los clientes.
Una vez que se dispone de los datos, se lleva a cabo un análisis para garantizar un razonamiento lógico antes de idear un plan de acción. Por suerte, los fabricantes de productos de cualquier tamaño tienen una ventaja única a la hora de recopilar y aprovechar los big data. Esto, por lo tanto, significa que estas organizaciones pueden mejorar fácilmente su línea de productos produciendo productos innovadores.
Ejemplo de uso de Big Data para impulsar innovaciones
Probablemente haya oído hablar de Amazon Fresh y Whole Foods. Se trata de un ejemplo perfecto de cómo el big data puede ayudar a mejorar la innovación y el desarrollo de productos. Amazon aprovecha la analítica de big data para introducirse en un gran mercado. La logística basada en datos proporciona a Amazon la experiencia necesaria para permitir la creación y obtención de un mayor valor. Centrándose en la analítica de big data, Amazon whole foods es capaz de entender cómo compran los clientes los comestibles y cómo interactúan los proveedores con el tendero. Estos datos proporcionan información cuando es necesario implementar más cambios.
#5 Uso de Big Data en la gestión de la cadena de suministro
Big data ofrece a las redes de proveedores una mayor precisión, claridad e información. A través de la aplicación de la analítica de big data, los proveedores logran una inteligencia contextual a través de las cadenas de suministro. Básicamente, a través de la analítica de big data los proveedores son capaces de escapar de las limitaciones a las que se enfrentaban antes.
Esta situación se produjo gracias al uso de los sistemas tradicionales de gestión empresarial y de los sistemas de gestión de la cadena de suministro. Estas aplicaciones heredadas no aprovechaban la analítica de big data, por lo que los proveedores incurrían en grandes pérdidas y eran propensos a cometer errores. Sin embargo, a través de enfoques modernos basados en big data, los proveedores pueden aprovechar niveles más altos de inteligencia contextual que son necesarios para el éxito de la cadena de suministro.
Los sistemas modernos de la cadena de suministro basados en big data permiten redes de proveedores más complejas. Éstas se basan en el intercambio de conocimientos y la colaboración de alto nivel para lograr la inteligencia contextual. También es esencial señalar que los ejecutivos de la cadena de suministro consideran la analítica de big data como una tecnología disruptiva. Esto se basa en el pensamiento de que establecerá una base para la gestión del cambio en las organizaciones.
Ejemplo de una marca que utiliza Big Data para la eficiencia de la cadena de suministro
PepsiCo es una empresa de bienes de consumo envasados que se basa en enormes volúmenes de datos para una gestión eficiente de la cadena de suministro. La empresa se compromete a garantizar que reponen los estantes de los minoristas con volúmenes y tipos de productos adecuados. Los clientes de la empresa proporcionan informes que incluyen el inventario de su almacén y el inventario de los puntos de venta a la empresa, y estos datos se utilizan para conciliar y prever las necesidades de producción y envío. De este modo, la empresa se asegura de que los minoristas tengan los productos adecuados, en los volúmenes correctos y en el momento adecuado. Escuche este seminario web en el que el analista de la cadena de suministro de clientes de la empresa habla de la importancia de la analítica de big data en la cadena de suministro de PepsiCo.
Consumo clave
La analítica de big data es una inversión importante para un negocio en crecimiento. A través de la implementación de la analítica de big data las empresas pueden lograr una ventaja competitiva, reducir el costo de operación e impulsar la retención de clientes. Hay varias fuentes de datos de clientes que las empresas pueden aprovechar. A medida que los avances tecnológicos continúan, los datos están cada vez más al alcance de todas las organizaciones.
Técnicamente, es justo decir que las organizaciones ya tienen datos a su disposición. Depende de las organizaciones individuales asegurarse de que implementan sistemas de análisis de datos apropiados que puedan manejar los enormes datos. ¿Tiene su empresa un mecanismo de análisis de big data? Aprenda de los ejemplos anteriores de marcas de éxito e implemente uno hoy mismo.
¿Está recopilando datos sobre su marca desde la web y los medios sociales?
Si no es así, puede hacerlo al instante con Mentionlytics. Sólo tienes que dirigirte a https://www.mentionlytics.com/free-brand-monitoring/ e introducir el nombre de tu marca para empezar de forma gratuita. Te sorprenderá lo que puedes encontrar sobre tu marca que no sabías que existía.
Ver estos datos es posible realizando una simple búsqueda en Google o en las redes sociales, pero es realmente difícil darles sentido, mirándolos escasamente de esta manera. Aquí es donde entran en juego las herramientas de monitorización de redes sociales. Usted puede utilizar una herramienta como esta para recoger automáticamente todos estos datos para usted todos los días, analizarlo, y darle ideas útiles que usted puede extremadamente útil para su marca.
Lo que es más, también se puede acceder a los mismos datos para sus competidores. Además, puedes monitorear palabras y frases clave relacionadas con tu industria, y de esta manera puedes obtener insights muy útiles de los consumidores en tiempo real. Estos datos podrían costar cientos de dólares en una agencia de investigación.