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Big Data: el poder de cambiar hoy el futuro

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“Señor Marks, por orden de la División Precrimen del distrito de Columbia le detengo por el futuro asesinato de Sarah Marks y Donald Dubin que iba a suceder hoy.” Minority Report, 2002.

Cuando se escucha hablar de digitalización o transformación digital, el concepto de Big Data suele aparecer asociado. Para Carlos García Fernández, Socio de Strategy Big Data y Coordinador del Observatorio de Big Data del Centro Internacional de Formación Financiera (CIFF), el uso o no de esta tecnología en los próximos años tendrá un impacto dramático en tres aspectos: el cliente, los procesos empresariales y los modelos de negocio.

En la relación con  el cliente no se trata tan solo de conocerlo, sino de perfilarlo según sus variables multidimensionales. Esto supondrá la creación de modelos predictivos de su comportamiento (Analytics 3.0). El marketing predictivo permitirá a las empresas concretar a quién lanzar cada campaña para maximizar sus probabilidades de éxito.

La relación de cada cliente con la marca será 360º, a través de múltiples canales que les permitirán comparar productos y servicios con los de la competencia. Vender mucho de un producto o servicio será consecuencia de lo que hacen los clientes, y las marcas deberán estar siempre ofreciéndoles contenidos  de su interés.

La digitalización de procesos implicará:

  • Evitar la interacción humana (Regla nº 1 del “Manifiesto de las empresas digitales” de Ideas for Change: “Lo que pueda hacer un algoritmo, que lo haga un algoritmo”).
  • Las personas deberán añadir valor a los procesos.
  • Y estos deberán ser concisos y automatizados, de modo que los fallos podrán ser corregidos desde modelos deterministas.

En resumen: la captura de datos y su análisis inteligente permitirá a las personas y a las empresas ser más productivos.

En cuanto a los modelos de negocio, tanto los clientes como las empresas descubrirán nuevos usos de sus productos/servicios, de tal modo que ciertos procesos propios de una empresa puedan ser ofrecidos a otras compañías, detectándose nuevas oportunidades de alianzas virtuosas.

Este camino está repleto de tantas oportunidades como riesgos. Las oportunidades vienen de la mano de la generación de nuevos negocios, 100% digitales. Igualmente, se pueden atacar nuevos segmentos adelantándose a lo que el cliente quiere, utilizando los modelos predictivos previamente comentados y gracias a la digitalización de los procesos. De igual modo, la mayor fidelización de los clientes no solo vendrá por el incremento de su satisfacción con la marca, sino por el descubrimiento de patrones de fuga en ellos.

El futuro estará marcado por la aparición de nuevos competidores que contarán con muchísima información de las personas. Cuanto más se conoce, más capacidad de decisión hay. Es lo que está permitiendo la penetración de Google en el sector financiero y de seguros.

Para competir con estas empresas será imprescindible utilizar sus mismas herramientas: digital, analítica y computación paralela. El cliente no es cautivo y no volverá a serlo. Los medios sociales, la web y por supuesto los datos obtenidos desde gadgets de todo tipo como los wearables harán posible que las marcas sean comparadas en un toque, por lo que cualquier pérdida de confianza puede suponer su fuga.

Una forma de caracterizar los datos masivos es recurriendo a las 4 Vs del Big Data: volumen, velocidad, variedad y verosimilitud. En la actualidad se está haciendo analítica predictiva y reporting. El siguiente paso será la analítica en tiempo real (ya utilizada para prevenir fraudes en los pagos), y el que sigue, la analítica prescriptiva: no solo prever una situación que puede ser crítica (como la fuga de clientes), sino qué hacer para que el cliente no se vaya. No se tendrán en cuenta KPIs ni dimensiones orientadas al reporting, sino modelos predictivos que supondrán una ventaja competitiva definitiva frente a empresas que no los usen.

Los científicos de datos serán esos expertos “formados en las ciencias matemáticas y las estadísticas que dominan la programación y sus diferentes lenguajes, ciencias de la computación y analítica”. La interpretación de los datos será sinónimo de poder. Un caso es el de este estudio de Princeton sobre los modelos epidemiológicos de la dinámica de las redes sociales, en el cual se establecía el final de Facebook en torno al año 2019, basándose en patrones infecciosos y en el abandono de la red MySpace.  A este artículo Facebook respondió con este otro modelo predictivo que predecía que Princeton dejaría de tener alumnos aprox. en 2020.

Más allá de guerras de números, es un hecho que año tras año en sectores como el de Retail cierran cientos de negocios, y que no obstante las personas siguen comprando. Y lo hacen en Internet, donde Amazon acapara en torno al 14% de las ventas online. Este sector afronta un gran reto en cuanto a la digitalización, y también una competencia brutal por parte de empresas que ya están usando modelos predictivos para adelantarse a los comportamientos del cliente. Es el caso de Netflix, que antes de incluir en su parrilla series como “House of Cards” o “Orange is the New Black” ya saben si van a funcionar sin ni siquiera emitir el piloto; o de American Express, que desarrolló un sistema de predicción de fuga de clientes que prevenía este comportamiento con 4 meses de antelación.

Llega un futuro en el que las oportunidades no aprovechadas se convertirán en amenazas.

Imagen: http://www.blastr.com/2015-1-12/minority-report-tv-series-really-happening

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