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Terence Mills
Terence Mills, CEO de AI.io, es un pionero de la IA, líder de opinión y especialista en tecnología digital.
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Los consumidores se ven inundados cada día de anuncios de productos y servicios. La cantidad de opciones es agotadora. ¿Qué hace que los consumidores se detengan y presten atención?
Cuando las marcas trabajan para responder a esta pregunta, se vuelven más creativas como resultado. De hecho, muchas se están sumergiendo en los beneficios de la analítica de big data. Por ejemplo, en 2016 Starbucks empezó a utilizar la IA para enviar ofertas personalizadas a sus clientes por correo electrónico. Además de personalizar las bebidas para que se ajusten a los gustos personales, la empresa utiliza su tarjeta de fidelidad y su aplicación para recopilar y analizar los datos de los clientes, incluyendo dónde y cuándo se realizan las compras.
Big data no es un término nuevo. Es un concepto que existe desde hace muchos años, pero los primeros analistas de big data utilizaban hojas de cálculo que se escribían a mano y luego se analizaban manualmente. Puede imaginarse lo que duraba ese proceso.
Las innovaciones tecnológicas han cambiado las reglas cuando se trata de big data. Los sistemas de software avanzados reducen en gran medida el tiempo de análisis, dando a las empresas la capacidad de tomar decisiones rápidas que ayudan a aumentar los ingresos, reducir los costes y estimular el crecimiento. Esto ofrece una ventaja competitiva a las marcas que son capaces de trabajar más rápido y dirigirse a sus consumidores con mayor eficacia.
Si usted es una marca que está considerando invertir en análisis de big data, estas son algunas de las formas en las que puede beneficiarse:
1. Adquisición y retención de clientes
Para destacar, las organizaciones deben tener un enfoque único para comercializar sus productos. Mediante el uso de big data, las empresas pueden identificar exactamente lo que los clientes están buscando. Establecen una sólida base de clientes desde el principio.
Los nuevos procesos de big data observan los patrones de los consumidores. A continuación, utilizan esos patrones para desencadenar la fidelidad a la marca mediante la recopilación de más datos para identificar más tendencias y formas de hacer felices a los clientes. Amazon ha dominado esta técnica al ofrecer una de las experiencias de compra más personalizadas de Internet en la actualidad. Las sugerencias se basan no sólo en las compras anteriores, sino también en los artículos que han comprado otros clientes, el comportamiento de navegación y muchos otros factores.
2. Campañas enfocadas y dirigidas
Las empresas pueden utilizar el big data para ofrecer productos a medida a su mercado objetivo. Olvídese de gastar dinero en campañas publicitarias que no funcionan. El big data ayuda a las empresas a realizar un sofisticado análisis de las tendencias de los clientes. Este análisis suele incluir el seguimiento de las compras en línea y la observación de las transacciones en los puntos de venta.
Estos conocimientos permiten a las empresas crear campañas exitosas, centradas y dirigidas, lo que permite a las empresas igualar y superar las expectativas de los clientes y crear una mayor lealtad a la marca.
3. Identificación de riesgos potenciales
Hoy en día las empresas prosperan en entornos de alto riesgo, pero estos entornos requieren procesos de gestión de riesgos – y el big data ha sido fundamental para desarrollar nuevas soluciones de gestión de riesgos. El big data puede mejorar la eficacia de los modelos de gestión de riesgos y crear estrategias más inteligentes.
4. Productos innovadores
El big data sigue ayudando a las empresas a actualizar los productos existentes y a innovar otros nuevos. Al recopilar grandes cantidades de datos, las empresas son capaces de distinguir lo que se ajusta a su base de clientes.
Si una empresa quiere seguir siendo competitiva en el mercado actual, ya no puede confiar en el instinto. Con tantos datos para trabajar, las organizaciones pueden ahora implementar procesos para rastrear la retroalimentación de sus clientes, el éxito de sus productos y lo que están haciendo sus competidores.
5. Redes de proveedores complejas
Al utilizar big data, las empresas ofrecen redes de proveedores, también conocidas como comunidades B2B, con mayor precisión y conocimiento. Los proveedores son capaces de escapar de las limitaciones a las que normalmente se enfrentan aplicando la analítica de big data. A través de la aplicación de big data, los proveedores utilizan niveles más altos de inteligencia contextual, lo que es necesario para su éxito.
Los ejecutivos de la cadena de suministro están considerando ahora la analítica de datos como una tecnología disruptiva al cambiar la base de las redes de proveedores para incluir la colaboración de alto nivel. Esta colaboración permite a las redes aplicar nuevos conocimientos a los problemas existentes o a otros escenarios.
Cómo empezar a poner en práctica el Big Data
Si usted es una empresa que tiene datos, pero no sabe por dónde empezar o cómo utilizarlos, no se preocupe. No está solo.
En primer lugar, debe determinar qué problema empresarial intentará resolver con los datos que tiene. Por ejemplo, ¿está tratando de determinar el nivel de abandono de la cesta de la compra y por qué?
Segundo, sólo porque tenga los datos no significa automáticamente que pueda ponerlos en práctica para resolver su problema. La mayoría de las organizaciones han estado recopilando datos durante una década o más. Sin embargo, están desestructurados y desordenados, lo que se conoce como «datos sucios». Tendrá que limpiarlos poniéndolos en un formato estructurado antes de poder utilizarlos.
En tercer lugar, si decide trabajar con una empresa, necesitará una que pueda hacer algo más que visualizar los datos. Tendrá que ser una empresa que pueda modelar los datos para obtener información que le ayude a resolver su problema empresarial. Modelar los datos no es fácil ni barato, por lo que es importante contar con un presupuesto y un plan antes de dar este paso.
Una inversión importante
Las empresas más grandes siguen creciendo, gracias a la analítica de big data. La tecnología en desarrollo está al alcance de más organizaciones que nunca. Una vez que las marcas tienen datos a su disposición, pueden implementar los sistemas de análisis adecuados para resolver muchos de sus problemas.