El Big Data puede suponer una ventaja competitiva para cualquier tipo de empresa, siempre y cuando se utilice más allá de la mera recolección y almacenamiento de datos. Son muchas las grandes empresas que se están beneficiando del empleo de las técnicas y herramientas del Big Data para mejorar su captación de clientes y sus índices de ventas. En esta entrada veremos cómo la relación entre Big Data y empresas puede ser una combinación ganadora, así como algunos ejemplos de empresas que ya lo emplean con éxito.

Big data en la empresa

Principales ventajas de contar con Big Data en las empresas

Puede que mucha gente aún no tenga claro qué es el Big Data o para qué sirve, sin embargo, este concepto, que en principio solo hace referencia a la captación y almacenamiento masivo de datos para su posterior procesamiento y análisis, se ha convertido en una de las mejores armas para aquellas empresas que han sabido explotar la información que aporta el análisis inteligente de datos masivos.

El Big Data en las empresas que saben cómo sacarle el mayor provecho, puede aportar no solo una ventaja competitiva frente a la competencia, también otra serie de beneficios que ayudará al crecimiento de la compañía, por un lado, gracias a la captación de nuevos clientes, y por otro lado, a la fidelización de los que ya se tenían, además de ser capaces de predecir tendencias de mercado e incluso eventuales riesgos o amenazas.

En una empresa que sepa emplear las herramientas del Big Data, el análisis de datos y la información obtenida del mismo, será lo que ayude y refuerce el proceso de toma de decisiones estratégicas en diferentes áreas de la compañía; marketing, ventas, recursos humanos, producción…, todo lo que genere datos es susceptible de ser analizado para encontrar problemas, soluciones y mejoras.

Ventajas del big data en empresas

Reducción de los riesgos de operación

Como hemos dicho, el análisis resultante de los datos recogidos en el Big Data se puede emplear en la toma de decisiones de la empresa. Si sabemos qué productos están vendiendo mejor o tienen mejores predicciones o cómo lo está haciendo la competencia, podremos tomar mejores decisiones a la hora de promocionar determinados productos o la propia marca.

Una de las principales funciones del Big Data en empresas es dar a conocer la situación del mercado y los consumidores con el respaldo de datos objetivos. De esa forma, las decisiones que se tomen irán respaldas con información contrastada y relevante, eliminando la improvisación o lanzarse a promocionar un producto o servicio del que no se sabe si triunfará o siquiera venderá lo suficiente.

La evaluación de productos es más eficaz

Otra de las funciones del Big Data, presente en cualquiera de sus aplicaciones en otros sectores, es su capacidad para recoger datos en tiempo real, lo que facilita ver cómo evolucionan los productos entre nuestros clientes y clientes potenciales. De esa forma, evaluar su impacto y capacidad de venta es más fácil, pudiendo retirar aquello que no funciona y reforzar lo que sí (quizás esta sea la respuesta a por qué Netflix elimina determinadas series de su catálogo).

Acciones y clientes más personalizados

La empresas con Big Data también mejoran su capacidad de segmentación de usuarios y clientes; el análisis de datos masivos proporciona valiosa información sobre costumbres, comportamientos, gustos y tendencias de nuestros usuarios y clientes, tanto los ya conseguidos como de los potenciales. A través de esta información se pueden atender las necesidades específicas de estos y conseguir una experiencia más personalizada para ellos, lo que ayuda a mejorar tanto las tasas de conversión como las de venta.

Mejora de la comunicación en la propia empresa

El Big Data no serviría de mucho, si las conclusiones que se extraen del análisis de datos solo fuesen comprensibles para quienes trabajan con ellos. Por ello, existen diferentes herramientas y aplicaciones que hacen que esta información relevante sea accesible para todos los departamentos de la empresa, lo que mejora la intercomunicación entre ellos (al compartir la misma información en un mismo soporte o plataforma) y se logran procesos más ágiles, eficaces y productivos.

Grandes empresas a nivel mundial que utilizan el Big Data y mejoran resultados día a día

A continuación vamos a ver algunas empresas internacionales que llevan ya tiempo empleando el Big Data para mejorar sus resultados cada día y ofrecer, sobre todo, una experiencia cada vez más personalizada a sus clientes.

Amazon

Si hay una empresa que ejemplifica cómo el uso del Big Data puede mejorar tus ventas, esas es Amazon. Gracias a la recolección y análisis de datos de sus usuarios (extraídos de sus historial de compras, su tiempo navegando en la web, su lista de deseos, etc.), es capaz de de generar recomendaciones completamente personalizadas y con más probabilidades de generar una compra.

Además, Amazon también emplea otras tecnologías del Big Data, como el machine learnign o el deep learing para detectar comportamientos fraudulentos y predecir eventuales riesgos antes de que se produzcan.

Pero sí, su capacidad para analizar cantidades de datos masivos en tiempo real, ha conseguido que su sistema de recomendaciones sea de los más afinados.

Netflix

Si sois usuarios de Netflix, seguro que ya estáis familiarizados con su sistema de recomendaciones; no es que este esté claramente identificado en su interfaz, sino que las series y películas que aparecen en nuestra cuenta están basadas en aquello que ya hemos visto con anterioridad (por ejemplo, qué géneros vemos más a menudo o qué tenemos guardado en nuestra lista o las puntuaciones que damos a lo que vemos).

En función de los datos que recogen de sus usuarios, Netflix nos recomienda uno u otros títulos. Actualmente, el 80% del contenido que se reproduce en esta plataforma de streaming proviene del sistema de recomendaciones.

Para lograr esas recomendaciones para sus usuarios, Netflix emplea un algoritmo capaz de predecir los contenidos que cada usuario tiene más probabilidades de ver. Y lo cierto es que funciona, como indican los datos.

Además, estos datos no solo sirven para presentar una experiencia más personalizada a cada usuario, Netflix también los utiliza para determinar qué series y películas producir y cuáles adquirir para emitirlas en la plataforma. No es casualidad que después del éxito de Juego de Tronos, Netflix respaldara la producción de The Witcher.

Apple

En el caso de Apple, el Big Data se aplica a la economía conductual, para poder extraer información sobre su base de usuarios y emplearla en su beneficio.

La economía conductual se base en 6 principios (tribalismo, efecto dotación, prueba social, heurística, efecto halo y precio), que Apple ha incorporado a su proceso de toma de decisiones estratégicas, siempre con el análisis de datos como base.

Estos principios le dicen a Apple que:

  • La gente desea pertenecer a un grupo social determinado, con el que comparte intereses y creencias (podéis rastrear esa «tribu» en sus campañas publicitarias).
  • El poder probar los productos de Apple en tienda no es casualidad, el Big Data ha demostrado que la gente que la gente valora más aquello que ya ha tenido entre sus manos.
  • Aprovechar las opiniones de otros usuarios, especialmente de amigos y familiares o gente conocida que tenga o haya tenido un producto Apple.
  • El diseño del embalaje también emplea el Big Data para comprobar qué packaging es el más adecuado en función de los gustos y comportamientos de los usuarios.
  • La gente tiende a recordar mejor aquello que previamente ha tenido éxito, por lo que comprar en Apple es visto como un proceso más seguro tanto por clientes actuales como por clientes potenciales.
  • El Big Data ha demostrado que aunque la política de precios de Apple parece contraproducente, en realidad funciona, en parte por la combinación de todos los puntos anteriores.

Starbucks

Que prácticamente tengamos un Starbucks en cada esquina de algunas ciudades, también se debe a cómo esta compañía ha implementado la tecnología y técnica del Big Data para la mejora de su negocio.

Una de las herramientas estrella en ese sentido ha sido su programa de recompensas y aplicación de móvil (no disponible aún en España), con lo que no solo han logrado fidelizar a su clientela, sino también conseguir una enorme cantidad de datos de la misma; puesto que estas generan dados sobre qué consumen, dónde y cuándo lo hacen y cómo ha sido la experiencia. A estos datos se suman otros como el clima, las promociones o eventos ocurridos.

El análisis de los datos recolectados permite a Starbucks mejorar la experiencia de usuario personalizándola. Así realiza sugerencias, promociones e incluso recapta clientes que han dejado de visitar los establecimientos durante un tiempo.

Starbucks también emplea el análisis de datos para decidir dónde colocar y abrir un nuevo o la puesta a la venta de productos de la marca listos en sus cafeterías y otras superficies comerciales.

¿El Big Data también es para Pymes?

Hasta ahora hemos hablado de grandes empresas, pero ¿es el Big Data para pymes también? La respuesta es sí, el Big Data para pequeñas empresas también existe, aunque es necesario tener en cuenta el nivel de inversión necesario para poder aplicar este tipo de estrategia y si compensa de cara a los beneficios que se esperan obtener.

En cualquier caso, con la transformación digital que están experimentando todos los sectores, prescindir de alguna clase de análisis de datos puede ser arriesgado, puesto que no solo hablamos de mejorar ventas o captar nuevos clientes, también mejorar procesos de producción, de logística, capacidad para gestionar el stock previendo la demanda, etc.

Evidentemente, una pyme no podrá invertir la misma cantidad de dinero que las grandes empresas en Big Data o desarrollar sus propias herramientas, pero sí puede recurrir a los servicios de Big Data que ofrecen empresas especializadas operando directamente en la nube, lo que supone un coste menor, sin tener la necesidad de crear una infraestructura para ello.

Empresario con Big data

Situación del Big Data en el tejido empresarial español

En España existe una brecha digital que también está presente en las empresas, especialmente en las pymes y esto se traslada a un menor uso o un uso nulo de las herramientas y tecnologías del Big Data, incluso grandes firmas aún no aprovechan las ventajas que puede aportarles el análisis de datos masivos.

Empresas españolas que han implementado Big Data ¿son muchas?

De acuerdo a un informe realizado por Fujitsu y la consultora Free For Dynamics, las empresas españolas están todavía muy lejos de la madurez en el uso de datos para impulsar sus negocios y solo la mitad de las empresas estudiadas para el informe cree necesario el uso del Big Data para la mejora de sus negocios.

Aún así, la situación ha comenzado a cambiar, puesto que la pandemia de Covid-19 ha impulsado los procesos de transformación digital del 74% de las empresas españolas, según el 4º Estudio del Índice de Madurez Digital del INCIPY, que por primera vez consiguen el aprobado, aunque iniciativas para el conocimiento del cliente (donde juega un papel importante el Big Data) aún están por debajo del 50% de tasa de adopción por parte de las empresas.

La pandemia ha hecho que muchas empresas españolas reconfiguren sus negococios dentro de entornos digitales, y han comenzado a implementar tecnología de Big Data, Business Intelligence e Inteligencia Artificial tanto en marketing y ventas como en atención al cliente, post venta y recursos humanos.

Sin embargo, España es líder en suministrar servicios de Big Data

Lo curioso, es que la cosa cambia cuando hablamos de empresas que suministran servicios de Big Data, donde España sí cuenta con varias compañías a la cabeza de este sector.

¿Qué empresas destacan como proveedores de Big data?

A continuación vamos a ver los principales nombres del ranking de empresas de Big Data en España.

Carto

Carto es una plataforma SaaS (software as a service) de computación en la nube; entre sus herramientas, que permiten filtras y analizar millones de datos en tiempo real, cuenta con mapas para la visualización de conjuntos de datos, donde la Location Intelligence (inteligencia de localización) es una de sus claves.

Epinium

Epinium se especializa en estudios de Mercado en tiempo real basados en Big Data. Para ello emplea la IA y el análisis masivo de datos para detectar anomalías en el mercado que permitan encontrar problemas, descubrir tendencias e incluso actuar antes que la competencia. Incluso ofrece recomendaciones de forma activa.

Inbenta

A través del Big Data y la IA, Inbenta ofrece un servicio capaz de «leer entre líneas» lo que los usuarios comentan, y proporciona con ello índices y estadísticas que se pueden emplear para mejorar la relación con los clientes. El objetivo de sus servicios está en mejorar la experiencia del cliente.

Brainsins

Brainsins emplea el Big Data para ayudar a sus clientes a mejorar la experiencia de compra, puesto que a través de la recocción y análisis de los datos de los usuarios, pueden elaborar listas de recomendaciones personalizadas y descubrir intereses, que permiten orientar mejor la estrategia comercial de la empresa.

DatMean

DatMean enfoca sus análisis de datos de cara a la compra de publicidad programática, es decir, su objetivo es permitir que los anunciantes o aquellas compañías que lleven la publicidad de una empresa, puedan aprovechar mejor los datos disponibles comprendiendo el comportamiento de los usuarios en tiempo real.

QMenta

QMenta no tiene un objetivo comercial, sino encaminado a mejora la investigación científica y médica de las enfermedades cerebrales. A través de esta plataforma, investigadores, médicos y científicos de todo el mundo pueden agregar imágenes y analizar miles de registros de ellas, potenciado con tecnología Big Data, con el fin de acelerar los flujos de trabajo de imágenes del cerebro.

Geoblink

Geoblink ofrece herramientas de Big Data orientadas a resolver problemas y mejorar la industria del retail, ayudando a tiendas en su transformación digital e impulsando el e-commerce. Sus herramientas ayudan a optimizar localizaciones dirigidas a empresas con redes de puntos de venta.

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