¿Para qué necesito Big Data? 4 usos para tu empresa

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Muchos empresarios se ven bombardeados por proveedores que venden sus servicios de Big Data. Sin embargo, no siempre queda lo suficientemente claro cuál es el beneficio que la inversión en Big Data puede aportar en tu empresa. Por eso antes de hacer una fuerte inversión para desarrollar el Big Data en tu empresa deberías de entender qué puedes esperar de esta técnica.

Big Data es un concepto que no sólo habla sobre el análisis de grandes cantidades de información. También es relevante cuando queremos tratar información desestructurada o proveniente de fuentes de información no convencionales como sensores y otras herramientas automatizadas.

Las principales razones que motivan a las empresas a invertir en Big Data se pueden resumir en estas cuatro:

  • Ayudar a tomar decisiones empresariales
  • Reducción de costes
  • Optimización de tiempos
  • Desarrollo de nuevos productos y servicios

Ayudar a tomar decisiones empresariales

La analítica tradicional tenía como principal objetivo ayudar a los directivos en su toma de decisiones con herramientas como los cuadros de mando. El Big Data no ha sustituido a esta forma de trabajar sino que la ha enriquecido. Ahora es posible trabajar con información desestructurada que anteriormente sería prácticamente imposible utilizar.

Por ejemplo, una importante aseguradora estaba interesada por mejorar la satisfacción de sus clientes. La satisfacción de los clientes en un mercado maduro como el asegurador, es imprescindible si se quiere seguir manteniendo el liderazgo en el sector.

Esta empresa utilizó Big Data para analizar las llamadas recibidas en información para la toma de decisiones. Transformaron las llamadas en texto con un programa de reconocimiento de voz. Después, otro programa identificaba las palabras según tuviesen una connotación positiva o negativa. Finalmente, en aquellas llamadas que se identificaban como de clientes insatisfechos, la empresa realizaba acciones específicas para tratar de reconvertir al cliente.

Call center

Reducción de costes

Todas las empresas tienen entre sus objetivos contener sus costes. Pero encontrar formas de abaratar el servicio sin impactar a la calidad es una tarea compleja.

Por ejemplo, una empresa de mensajería comenzó a utilizar sensores para tratar de reducir sus costes en los repartos. En cada furgoneta de reparto establecieron unos sensores con los que podían saber en todo momento las variables más importantes relacionadas con el reparto: ruta, velocidad, paradas,…

De esta forma la empresa consiguió reducir su gasto en combustible mediante la optimización de las rutas de reparto. Este es un claro ejemplo en el que Big Data ayuda a mejorar los márgenes de la empresa manteniendo la calidad del servicio.

Optimización de tiempos

A la hora de cerrar una venta, una de las cosas más importantes es ofrecer el producto buscado en el momento adecuado. Esta es la filosofía que está detrás de muchas ventas por impulso y sobre todo de la venta cruzada.

Por ejemplo, hace unos años, una pequeña empresa que tenía una tienda online quiso mejorar sus ratios de venta cruzada con el uso de Big Data. Como inicialmente tenían una infraestructura tecnológica muy básica, apenas podían hacer venta cruzada. Lo único que realizaban era el envío de unos emails a los clientes que acababan de realizar la compra para recomendarles productos que les podrían interesar. Pero en la mayor parte de los casos, ese email llegaba demasiado tarde como para influenciar una compra

Con la introducción de Big Data pudieron realizar las recomendaciones de venta cruzada a tiempo real. Actualmente es ya una práctica habitual en muchas tiendas online. Lo puedes ver en Amazon cuando compras un libro y te recomienda otros del mismo autor.

Desarrollo de nuevos productos y servicios

Tradicionalmente las empresas han basado el desarrollo de nuevos productos en investigaciones de mercados. El Big Data permite dar un paso más allá al permitir tratar información de numerosas fuentes.

El uso de Big Data en el desarrollo de productos es especialmente visible en las empresas tecnológicas como Google, Facebook o LinkedIn. Por ejemplo, LinkedIn ha utilizado Big Data para desarrollar muchos de sus servicios. Uno de ellos es el la identificación de “personas que puedes conocer”. Así consiguen diseñar productos que crean valor añadido para los usuarios

Calidad del dato para un Big Data útil

Lo más importante para hacer bien análisis de Big Data son los datos. Con buenos datos te será posible tomar mejores decisiones. Después depende de tu capacidad para transformarles en información. Así serás capaz de tomar buenas decisiones con Big Data.

 


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