El Big Data está cambiando el mercado competitivo.

Los que están en condiciones de aprovecharse de ello a menudo llegan antes al mercado con productos y servicios que están mejor adaptados a las necesidades y deseos de los clientes. Una encuesta de 2014 realizada por Gartner sugería que el 73% de las empresas encuestadas había invertido (o tenía previsto invertir) en tecnologías de datos masivos para los siguientes 24 meses, frente al 64% que decía lo mismo en 2013. La mejora de la experiencia del cliente y la eficiencia de los procesos de negocio eran las prioridades citadas por los encuestados en relación al Big Data.

Las mejoras en la experiencia del cliente se están sucediendo tanto online como offline, con los datos que proceden de los smartphones, las aplicaciones móviles, los sistemas de punto de venta y las webs de comercio electrónico. Con la capacidad de recopilar y analizar más datos (y más tipos de datos) que nunca, las empresas están en una posición sin precedentes para cuantificar lo que funciona, lo que no funciona, y porqué. Y, los que son más ágiles en el tema están ajustando sus estrategias de negocio para aumentar su cuota de mercado. Cuando se ejecuta bien, las mejores en la experiencia del cliente pueden ayudar a fidelizar al usuario e impulsar los ingresos. Por otra parte, si una empresa decide hacer caso omiso de lo que los datos indican, puede perder clientes y negocios en detrimento de un competidor más ágil que sepa interpretar bien los datos.

El Big Data crea un nuevo perfil de directivo, el CDO

Mejorar en los procesos de la empresa sigue pasando por centrarse en ganar eficiencia, ahorrar costes y aumentar la calidad del producto o servicio. En este sentido, el Big Data puede proporcionar más (y más profundos)conocimientos que los sistemas tradicionales gracias a que hay más datos y más fuentes para analizar.

Si una empresa está tratando de aumentar sus ingresos, mejorar los tiempos necesarios para poner sus productos en el mercado, optimizar su fuerza de trabajo o realizar cualquier otro tipo de mejoras operacionales, el objetivo debe ser convertirse en una organización más proactiva y menos reactiva, para lo cual conviene recurrir al uso del análisis predictivo de datos masivos. Claro que hay muchas maneras de mejorar tu negocio utilizando tecnologías Big Data, por lo que lo mejor es conocer algunos casos de éxito como los que os mostramos a continuación.

1. Reducir el tiempo de ensayos

La introducción de nuevos productos o servicios implica a muchas etapas del ciclo de producción de las empresas, algunas de los cuales son más fáciles de acelerar que otras. Durante las últimas dos décadas, los fabricantes de medicamentos han estado utilizando simulaciones de ensayos clínicos para acelerar el aprendizaje, reducir los costes y limitar los inconvenientes para los pacientes que participan en los ensayos. Pues bien, hoy día, utilizando los beneficios de las tecnologías Cloud Computing y Big Data las simulaciones de ensayos clínicos se puede hacer más rápido y de forma más beneficiosa, tanto para pacientes como fabricantes.

Gracias al Big Data farmacéutica estadounidense redujo en un 98% el tiempo que se tarda en ejecutar simulaciones de ensayos clínicos mediante la implementación de un entorno de red alojado internamente en los sistemas cloud de AWS (Amazon Web Services). Además, la compañía también ha sido capaz de optimizar los niveles de dosificación de los medicamentos, hacer que éstos sean más seguros y que los ensayos clínicos requieran un menor número de muestras de sangre de los pacientes. Dado que el tema de los ensayos clínicos se refieren a datos muy sensibles, Bristol-Myers Squibb construyó una pasarela encriptada para conectarse a los sistemas de Amazon y se configuró un entorno de nube privada virtual para aislar los datos y mantenerlos en privado.

Antes de pasar a la nube, los científicos utilizaban un entorno interno compartido, por lo que fueron necesarias 60 horas para la migración, teniendo en cuenta que la empresa tiene cientos de puestos de trabajo. Ahora que cada científico tiene un entorno dedicado, el sistema puede procesar 2.000 instrucciones en poco más de una horas sin causar impacto en los otros miembros del equipo. Como resultado de estos cambios, Bristol-Myers Squibb fue capaz de reducir el número de sujetos necesarios para un ensayo clínico de un producto pediátrico de 60 a 40, al tiempo que acortaba la duración del estudio en más de un año.

2. Optimizar la fuerza de trabajo

Algunos departamentos de recursos humanos están usando el análisis de talento y de los datos masivos para reducir costes y gestionar eficazmente los problemas relacionados con la contratación de personal. Los datos les permiten seleccionar a nuevos empleados asegurándose de que son la mejor opción para la empresa, reducir la rotación del personal, entender las habilidades de la mano de obra existente en su empresa y determinar el talento que la organización necesita para seguir adelante.

La utilización por parte de Xerox del Big Data para mejorar la tasa de desgaste en sus centros de llamadas logró una reducción del 20%. Para hacerlo, la empresa tuvo que entender qué es lo que estaba influyendo en su volumen de negocio y determinar formas para mejorar la participación de los empleados.

3. Mejorar el rendimiento financiero

Los departamentos de finanzas corporativas se están moviendo más allá de informes periódicos Business Intelligence, utilizando el Big Data para reducir los riesgos y los costes, identificar oportunidades y mejorar la precisión de las predicciones financieras. En concreto, están usando los datos para identificar a los clientes de riesgo, hacer un mejor seguimiento de los proveedores, impedir el fraude, localizar fugas de ingresos, y conocer nuevos modelos de negocio más eficientes.

Una reciente joint venture entre The Weather Company e IBM permitirá gestionar mejor el impacto del clima sobre el rendimiento de un negocio. Y es que, según afirma la empresa de meteorología, el clima tiene un impacto económico de medio billón de dólares al año sólo en los EEUU.

Los datos sobre climatología están siendo recogidos por más de 100.000 sensores y aviones meteorológicos, así como millones de teléfonos inteligentes, edificios y vehículos en movimiento. Esos datos se combinan con los de otras fuentes para lograr 2,2 millones de puntos de pronóstico únicos, y un promedio de más de 10 mil millones de pronósticos del tiempo en un día activo. Datos que las empresas dirigidas al consumidor final pueden utilizar para ajustar sus necesidades de personal y sus cadenas de suministro, las energéticas para mejorar su oferta y conocer la previsión de la demanda, y las compañías de seguros para advertir a los titulares de pólizas que incluyan daños por condiciones climáticas severas (logrando con ello minimizar la posibilidad de daños en sus coches en caso de una tormenta de granizo, por ejemplo).

4. Vender de forma más inteligente

Ligeras modificaciones en las estrategias de marketing y ventas pueden tener un profundo efecto en sus líneas de flotación de las empresas, especialmente cuando han sido provocadas por el uso del Big Data. Imaginemos una campaña de correo directo que logró una tasa de uso de los cupones de más del 70% en un plazo de seis semanas. De acuerdo con la Asociación de Marketing Directo de EEUU, la tasa de retorno de correo directo promedio es de sólo un 3,7%. ¿Cómo lo logró la cadena de supermercados norteamericana Kroger? Por un lado, personalizando su software de correo directo basándose en el historial de compra del cliente individual. Kroger tiene un programa de tarjeta de fidelidad que está clasificada en el número uno de la industria de la alimentación en EEUU. Más del 90% de sus clientes utilizan la tarjeta cuando compran. Y aunque hay muchos factores que han permitido colectivamente la mejora en los resultados financieros de Kroger, buena parte del crecimiento continuo que han registrado sus cuentas durante ¡45 trimestres consecutivos! se atribuye a sus programas de fidelización de clientes.

5. Reducir los fallos del equipamiento

Las empresas quieren evitarse las interrupciones innecesarias del servicio que causen angustia en sus clientes. Ahora que los sensores de datos están integrados en casi todo, las empresas están utilizando los datos para determinar cuándo se requiere mantenimiento en los aviones, trenes, automóviles e, incluso, electrodomésticos. Lo ideal sería que, cuando se plantea un problema, las empresas traten de entenderlo, qué lo causó y cómo puede resolverse, y hacerlo preferiblemente antes de que sea necesario recurrir a un profesional de servicio o mantenimiento.

Utilizando los datos, Pratt & Whitney y su socio de IBM están tratando de lograr el mantenimiento proactivo. Esta empresa dedicada a la aviación está intentando reducir los servicios de mantenimiento no planificado en sus aparatos. De acuerdo con AirInsight.com, una consultora de aviación comercial, los motores actuales recogen alrededor de 100 parámetros de datos en varias instantáneas mientras que el avión está en vuelo. En comparación, un motor de nueva generación es capaz de recoger unos 5.000 parámetros de forma continua durante el vuelo, proceso que genera alrededor de dos petabytes de datos.

6. Aumentar la fidelidad del cliente

Los clientes de hoy en día son más exigentes y volubles que nunca. Mantener o aumentar la cuota de mercado exige a las empresas entender a sus usuarios tanto como sea posible, mejorar continuamente sus productos y servicios y estar dispuestos a adaptar sus modelos de negocio para reflejar las necesidades reales de sus clientes.

Avis Budget, empresa dedicada al alquiler de vehículos, se ha comprometido a hacer todo esto. Para ello, se implementó una estrategia integrada destinada a aumentar la cuota de mercado que ha resultado en cientos de millones de dólares de ingresos adicionales. La iniciativa pretendía lograr valor a través de la implicación de los clientes, mediante su segmentación y la oferta de incentivos por niveles para mejorar su fidelidad. Para ello, su socio tecnológico CSC aplicó un modelo que calculaba el valor de la base de datos de clientes de Avis y, a continuación, lo validaba mediante una campaña de marketing multicanal con análisis simultáneo.

Los datos de valoración del cliente ahora se combinan con otros, incluyendo el historial de alquiler, los problemas del servicio, la demografía, la afiliación corporativa y la retroalimentación de los clientes. Además, Avis también está recopilando y analizando los datos de medios sociales. Para ello cuenta con un equipo de especialistas en redes sociales que responden a las menciones de la marca. La compañía ha actualizado recientemente su página web para mejorar aún más la experiencia del cliente, y está utilizando el Big Data para pronosticar la demanda regional en cuanto a necesidades en sus flotas de vehículos y la política de precios.