[vc_row][vc_column css=».vc_custom_1480438707344{background-color: #f1f1f1 !important;}»][vc_column_text]Los datos se han convertido en uno de los mayores activos de muchas empresas. En plena era de la información, las grandes multinacionales de Internet consiguen ingresos millonarios a través de las bases de datos de sus usuarios y su análisis.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]Sin embargo, la simple acumulación de información y datos no es suficiente. Conocer, clasificar, filtrar y utilizar la información mediante un análisis exhaustivo de esos datos se hace imprescindible para que los datos se conviertan en verdaderos activos y generadores de negocio de la empresa.
En la actualidad son muchos los ejemplos que podemos encontrar en el mundo sobre los beneficios de la analítica de datos. Un caso interesante es el de Siemens, que tiene en Amberg (Baviera) una de las plantas más automatizadas del mundo gracias a la analítica de datos con la inteligencia artifical. Cada día se gestionan 50 millones de datos, al lado de los 5.000 que manejaba hace poco más de dos décadas.
La analítica de datos también es posible en muchos casos gracias a las soluciones que las propias empresas crean para gestionarla. IBM, por ejemplo, ha creado Watson, un sistema informático de inteligencia artificial que es capaz de responder a preguntar formuladas en lenguaje natural. Con una base de datos almacenada de forma local, Watson es capaz de dar respuesta a todo tipo de preguntas relacionadas.[/vc_column_text][vc_custom_heading text=»Los datos y su analítica como generadores de valor en las pymes» use_theme_fonts=»yes»][vc_column_text]Las pequeñas y medianas empresas deben introducir el Big Data y, con ello, la analítica de datos, dentro de su estrategia empresarial. En función del modelo de negocio, esta implementación puede suponer una gran generación de valor para la compañía a todos los niveles.[/vc_column_text][vc_text_separator title=»Beneficios principales de la analítica de datos para empresas»][vc_single_image image=»3051″ img_size=»full» add_caption=»yes» alignment=»center»][vc_column_text]Conozcamos algunos de los principales beneficios que la empresa puede obtener con una correcta analítica de datos en diferentes áreas de la empresa:[/vc_column_text][vc_custom_heading text=»Fidelización de clientes» font_container=»tag:h3|text_align:left» use_theme_fonts=»yes»][vc_column_text]La analítica de datos puede ofrecernos mucha información acerca de nuestros clientes actuales o los potenciales. Toda la información que recabamos sobre nuestros clientes en nuestra relación con ellos es muy valiosa para fidelizarlos. Conocer sus hábitos, sus aficiones, su ubicación, su profesión, su estado civil o su situación laboral nos permitirá conocer también sus necesidades y el interés que le pueden suscitar nuestros servicios o productos.
En el caso de los clientes potenciales no tenemos que olvidar, además de la captación de información que podamos realizar, la fuerza que tiene el Open Data para disponer de información pública de posibles clientes.[/vc_column_text][vc_custom_heading text=»Personalización de servicios y productos» font_container=»tag:h3|text_align:left» use_theme_fonts=»yes»][vc_column_text]Con un conocimiento exhaustivo de nuestros clientes y de los que podamos tener en el futuro también podremos adaptar nuestra estrategia empresarial, prevenir los cambios de tendencia y orientar nuestros productos a la personalización.
Disponer de un perfil de cliente muy concreto, casi persona a persona, hará que podamos ofrecerle un trato más cercano y productos mucho más a medida, un hecho que sin duda el cliente valorará de nosotros.[/vc_column_text][vc_custom_heading text=»Reducción de stock» font_container=»tag:h3|text_align:left» use_theme_fonts=»yes»][vc_column_text]La analítica de datos es un instrumento muy interesante para predecir el ritmo de consumo de los clientes. Si, con nuestro análisis, logramos establecer qué recurrencia tiene el cliente para comprar de nuevo nuestro producto o servicio, podremos ajustar la producción.
Gracias a los datos y a su análisis también conoceremos hábitos de consumo con los que sabremos en qué época del año están los picos de demanda, por ejemplo. Todo ellos nos permitirá reducir o eliminar el concepto de stock o almacenaje. Se trata de un hecho cada vez más común en las empresas que han realizado una correcta transformación digital en todos sus procesos.
En España encontramos varios ejemplos de analítica de datos de gran volumen para predecir picos de ventas y, con ello, ajustar mucho más la producción. Hablamos, por ejemplo, de Inditex, que utiliza del Big Data para determinar estos patrones en las ventas física y online y tener un equilibrio total en su logística.[/vc_column_text][vc_custom_heading text=»Inmediatez del servicio» font_container=»tag:h3|text_align:left» use_theme_fonts=»yes»][vc_column_text]Dentro de la analítica de datos contamos con la posibilidad de realizar mediciones a tiempo real. Como en el punto anterior, disponer de datos casi inmediatos del tráfico en la web, los productos más visitados o las últimas compras, junto con todo el análisis de los hábitos de consumo de nuestros clientes o los potenciales, nos permitirá reaccionar más rápido ante una necesidad que detectemos y ofrecer un producto o servicio específico en condiciones especiales o mas personalizado y servirlo mucho más rápido que si seguimos métodos tradicionales de venta y distribución.[/vc_column_text][vc_custom_heading text=»Mejora de nuestra estrategia de marketing» font_container=»tag:h3|text_align:left» use_theme_fonts=»yes»][vc_column_text]Tener claras las necesidades de nuestros clientes actuales o de futuros también nos ayudará a la hora de trazar nuestra estrategia. Eso puede derivar en ajustes en nuestros productos y servicios y la manera de comercializarlos, por ejemplo, o bien en la generación de conocimiento para nuevos productos y servicios que encajen con las necesidades detectadas.
Un caso curioso de cómo influye la analítica de datos en el marketing empresarial es el del gigante estadounidense Walmart. Cruzando su base de datos de venta con la información meteorológica, llegó a la conclusión de que su producto Kellogg’s Pop Tar se vendía mejor en días de tormenta.[/vc_column_text][vc_text_separator title=»Escala de valor de la analítica de datos»][vc_single_image image=»3053″ img_size=»full» add_caption=»yes» alignment=»center»][vc_custom_heading text=»Productividad más eficiente» font_container=»tag:h3|text_align:left» use_theme_fonts=»yes»][vc_column_text]En clave interna, la tecnología de la empresa debe ser capaz de extraer datos sobre cómo producimos, por ejemplo. En el caso de productos físicos, disponer de dispositivos que nos ofrezcan información de los tiempos de producción de cada proceso hasta que confeccionamos un producto final es de gran valor.
Analizando los datos, veremos qué fases de la producción son más o menos largas, qué principales dificultades tenemos, qué puntos podemos mejorar y agilizar y, con todo ello, optimizar nuestra productividad para ser más eficientes.[/vc_column_text][vc_custom_heading text=»Consumo energético menor» font_container=»tag:h3|text_align:left» use_theme_fonts=»yes»][vc_column_text]Asociado al punto anterior está el consumo energético. La optimización de recursos en la producción se traducirá en un consumo energético inferior, y por lo tanto en ahorro para la empresas y en un mayor respecto al medio ambiente, un valor cada vez más tenido en cuenta por las nuevas generaciones a la hora de consumir un producto u otro.[/vc_column_text][vc_custom_heading text=»Generación de nuevas partidas de ingresos» font_container=»tag:h3|text_align:left» use_theme_fonts=»yes»][vc_column_text]La disposición de una base de datos de clientes o de otros aspectos también pueden reportarnos ingresos. Si contamos con todos los permisos para comercializar estos datos, también seremos objetivo de empresas que buscan bases de datos para captar a sus clientes.
Un ejemplo de generador de negocio lo encontramos en Farecast, empresa norteamericana nacida en 2003 que generó millones de registros que permitían calcular la probabilidad de fluctuación de precios de billetes de avión. El valor de su analítica de datos hizo que, en 2009, Microsoft comprar la compañía por 100 millones de dólares.
Como elemento importante de la empresa, la analítica de datos es un proceso profundo que requiere profesionales especializados. Cada vez más, pymes y grandes empresas están incorporando analistas de datos, ingenieros de la información y otros perfiles relacionados con el Big Data que contribuyen a generar el valor potencial de los datos.
En el caso de las pymes, con estructuras siempre más ajustadas, la contratación externa de soluciones y servicios de analítica de datos puede ser una solución interesante para mejorar todos los procesos de nuestra empresa. Con el paso del tiempo, siempre es recomendable contar también con profesionales expertos en analítica. Además de los profesionales, necesitaremos también la tecnología (software, hardware y otras soluciones tecnológicas) necesaria para realizar esta analítica, dando un paso más en la transformación digital de la compañía.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column css=».vc_custom_1480439677933{background-color: #f1f1f1 !important;}»][vc_column_text]REFERENCIAS
Fuente: IBM. Analítica de datos: un proyecto de generación de valor. Encuesta mundial a líderes de empresa. 2013
Big Data. El Valor de los Datos. Instituto Tecnológico de Informática, 2015.
Qué es Big Data
Escala de valor en la analítica de datos[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
