5 ejemplos reales de cómo las marcas utilizan el análisis de Big Data

El análisis de Big Data implica examinar grandes cantidades de datos. Esto se hace para descubrir los patrones ocultos, las correlaciones y también para brindar información para tomar decisiones comerciales adecuadas. Básicamente, las organizaciones se han dado cuenta de la necesidad de evolucionar de una organización consciente a una organización que aprende. Esencialmente, las empresas quieren ser más objetivas y estar más impulsadas por los datos, por lo que están adoptando el poder de los datos y la tecnología.

El concepto de big data existe desde hace muchos años. Décadas antes de la primera mención de big data, las empresas aplicaron análisis en los datos que recopilaron para obtener información y descubrir tendencias. Esto implicó capturar números en una hoja de cálculo y examinarlos manualmente.

El análisis de big data se realiza mediante sistemas de software avanzados. Esto permite a las empresas reducir el tiempo de análisis para una rápida toma de decisiones. Básicamente, los modernos sistemas de análisis de big data permiten procedimientos analíticos rápidos y eficientes. Esta capacidad de trabajar más rápido y lograr agilidad ofrece una ventaja competitiva a las empresas. Mientras tanto, las empresas disfrutan de costos más bajos utilizando software de análisis de big data.

Las organizaciones han invertido en análisis de big data. Piense en un negocio que conoce y que depende de una decisión rápida y ágil para seguir siendo competitivo. En este artículo, ofrecemos cinco ejemplos del mundo real de cómo las grandes marcas utilizan el análisis de big data.

1 Uso de Big Data Analytics para impulsar la captación y retención de clientes

El cliente es el activo más importante del que depende cualquier negocio. No existe una sola empresa que pueda reclamar el éxito sin antes tener que establecer una base sólida de clientes. Sin embargo, incluso con una base de clientes, una empresa no puede permitirse el lujo de ignorar la alta competencia a la que se enfrenta. Si una empresa tarda en aprender lo que buscan los clientes, es muy fácil comenzar a ofrecer productos de mala calidad. Al final, se producirá una pérdida de clientela y esto crea un efecto general adverso sobre el éxito empresarial.

El uso de big data permite a las empresas observar varios patrones y tendencias relacionados con los clientes. Observar el comportamiento del cliente es importante para generar lealtad. En teoría, cuantos más datos recopile una empresa, más patrones y tendencias podrá identificar. En el mundo empresarial moderno y la era tecnológica actual, una empresa puede recopilar fácilmente todos los datos de los clientes que necesita. Esto significa que es muy fácil entender al cliente de hoy en día. Básicamente, todo lo que se necesita es tener una estrategia de análisis de big data para maximizar los datos a su disposición. Con un mecanismo de análisis de datos de clientes adecuado, una empresa tendrá la capacidad de derivar conocimientos de comportamiento críticos sobre los que debe actuar para retener la base de clientes.

Comprender la información de los clientes permitirá que su empresa pueda ofrecer lo que los clientes quieren de usted. Este es el paso más básico para lograr una alta retención de clientes.

Un ejemplo real de una empresa que utiliza el análisis de big data para impulsar la retención de clientes es Coca-Cola. En el año 2015, Coca-Cola logró fortalecer su estrategia de datos mediante la construcción de un programa de lealtad dirigido por medios digitales. El director de estrategia de datos de Coca-Cola fue entrevistado por el editor gerente de ADMA. La entrevista dejó en claro que el análisis de big data está fuertemente detrás de la retención de clientes en Coca-Cola.

2 Uso de Big Data Analytics para resolver el problema de los anunciantes y ofrecer información de marketing

El análisis de macrodatos puede ayudar a cambiar todas las operaciones comerciales. Esto incluye la capacidad de satisfacer las expectativas del cliente, cambiar la línea de productos de la empresa y, por supuesto, garantizar que las campañas de marketing sean poderosas. Enfrentémonos a la verdad desnuda aquí. Las empresas han perdido millones gastados en la ejecución de anuncios que no son fructíferos. ¿Por qué está pasando esto? Existe una alta posibilidad de que se salten la fase de investigación.

Después de años de cauteloso entusiasmo, el sector de la tecnología de marketing y publicidad ahora puede adoptar el big data a lo grande (Medal, 2017). El sector del marketing y la publicidad es capaz de realizar un análisis más sofisticado. Esto implica observar la actividad en línea, monitorear las transacciones del punto de venta y garantizar la detección sobre la marcha de cambios dinámicos en las tendencias de los clientes. Obtener información sobre el comportamiento del cliente requiere recopilar y analizar los datos del cliente. Esto se hace a través de un enfoque similar utilizado por los comercializadores y anunciantes como se ilustra. Esto da como resultado la capacidad de lograr campañas enfocadas y dirigidas.

Una campaña más dirigida y personalizada significa que las empresas pueden ahorrar dinero y garantizar la eficiencia. Esto se debe a que se dirigen a clientes de alto potencial con los productos adecuados. El análisis de big data es bueno para los anunciantes, ya que las empresas pueden utilizar estos datos para comprender el comportamiento de compra de los clientes. No podemos ignorar el enorme problema del fraude publicitario. A través de la analítica predictiva, las organizaciones pueden definir sus clientes objetivo. Por lo tanto, las empresas pueden tener un alcance adecuado y efectivo evitando las enormes pérdidas incurridas como resultado del fraude publicitario.

Netflix es un buen ejemplo de una gran marca que utiliza análisis de big data para publicidad dirigida. Con más de 100 millones de suscriptores, la compañía recopila una gran cantidad de datos, que es la clave para lograr el estatus de la industria que impulsa Netflix. Si está suscrito, está familiarizado con cómo le envían sugerencias de la próxima película que debe ver. Básicamente, esto se hace utilizando sus datos de búsqueda y visualización anteriores. Estos datos se utilizan para brindarles información sobre lo que más le interesa al suscriptor. Vea la captura de pantalla a continuación que muestra cómo Netflix recopila macrodatos.

3 Big Data Analytics para la gestión de riesgos

Los tiempos sin precedentes y el entorno empresarial de alto riesgo exigen mejores procesos de gestión de riesgos. Básicamente, un plan de gestión de riesgos es una inversión crítica para cualquier negocio, independientemente del sector. Ser capaz de prever un riesgo potencial y mitigarlo antes de que ocurra es fundamental para que la empresa siga siendo rentable. Los consultores comerciales le aconsejarán que una gestión de riesgos empresariales abarca mucho más que garantizar que su empresa tenga el seguro adecuado.

Hasta ahora, el análisis de big data ha contribuido en gran medida al desarrollo de soluciones de gestión de riesgos. Las herramientas disponibles permiten a las empresas cuantificar y modelar los riesgos a los que se enfrentan todos los días. Teniendo en cuenta la creciente disponibilidad y diversidad de las estadísticas, el análisis de big data tiene un enorme potencial para mejorar la calidad de los modelos de gestión de riesgos. Por lo tanto, una empresa puede lograr estrategias de mitigación de riesgos más inteligentes y tomar decisiones estratégicas.

Sin embargo, las organizaciones deben poder implementar una estructura evolutiva para adaptarse al amplio alcance de big data. Para lograr esto, las organizaciones recopilan los datos internos primero para obtener información clara que los beneficiará. Más importante es el proceso integrado de análisis que utiliza una empresa. Un sistema de análisis de big data adecuado ayuda a garantizar que se identifiquen las áreas de debilidades o riesgos potenciales.

El banco UOB de Singapur es un ejemplo de una marca que utiliza big data para impulsar la gestión de riesgos. Al ser una institución financiera, existe un gran potencial de incurrir en pérdidas si no se piensa bien en la gestión de riesgos. El banco UOB probó recientemente un sistema de gestión de riesgos que se basa en big data. El sistema de gestión de riesgos de big data permite al banco reducir el tiempo de cálculo del valor en riesgo. Inicialmente, tomó alrededor de 18 horas, pero con el sistema de gestión de riesgos que usa big data, solo toma unos minutos. A través de esta iniciativa, el banco posiblemente podrá realizar análisis de riesgo en tiempo real en un futuro próximo (Andreas, 2014).

4 Big Data Analytics como motor de innovación y desarrollo de productos

Otra gran ventaja del big data es la capacidad de ayudar a las empresas a innovar y volver a desarrollar sus productos. Básicamente, el big data se ha convertido en una vía para crear flujos de ingresos adicionales al permitir innovaciones y mejoras de productos. Las organizaciones comienzan corrigiendo tantos datos como sea técnicamente posible antes de diseñar nuevas líneas de productos y rediseñar los productos existentes.

Cada proceso de diseño debe comenzar por establecer lo que se adapta exactamente a los clientes. Hay varios canales a través de los cuales una organización puede estudiar las necesidades del cliente. Entonces, la empresa puede identificar el mejor enfoque para capitalizar esa necesidad basándose en el análisis de big data.

“Atrás quedaron los días en los que podías seguir tu instinto” (Rampton, 2017). Para mejorar la calidad y optimizar su rendimiento de fabricación, necesita recopilar datos enormes. Básicamente, la intuición ya no es confiable si una organización quiere competir en el siglo XXI. Esto significa que estas organizaciones deben encontrar medios para rastrear sus productos, competidores y comentarios de los clientes.

Una vez que se aprovechan los datos, se realiza un análisis para garantizar que se aplique el razonamiento lógico antes de diseñar un plan de acción. Afortunadamente, los fabricantes de productos de todos los tamaños tienen una ventaja única cuando se trata de recopilar y aprovechar Big Data. Esto, por lo tanto, significa que estas organizaciones pueden mejorar fácilmente su línea de productos al producir productos innovadores.

Probablemente haya oído hablar de Amazon Fresh y Whole Foods. Este es un ejemplo perfecto de cómo los macrodatos pueden ayudar a mejorar la innovación y el desarrollo de productos. Amazon aprovecha el análisis de big data para ingresar a un gran mercado. La logística basada en datos brinda a Amazon la experiencia necesaria para permitir la creación y el logro de un mayor valor. Centrándose en el análisis de big data, Amazon Whole Foods puede comprender cómo los clientes compran alimentos y cómo los proveedores interactúan con el comerciante. Estos datos brindan información cuando es necesario implementar cambios adicionales.

5 Uso de Big Data en la gestión de la cadena de suministro

Big Data ofrece a las redes de proveedores mayor precisión, claridad e información. Mediante la aplicación de análisis de big data, los proveedores logran inteligencia contextual en todas las cadenas de suministro. Básicamente, a través del análisis de big data, los proveedores pueden escapar de las limitaciones que enfrentaron anteriormente.

Esto fue mediante el uso de los sistemas de gestión empresarial tradicionales y los sistemas de gestión de la cadena de suministro. Estas aplicaciones heredadas no aprovecharon el análisis de big data y, por lo tanto, los proveedores incurrieron en grandes pérdidas y eran propensos a cometer errores. Sin embargo, a través de enfoques modernos basados ​​en big data, los proveedores pueden aprovechar los niveles más altos de inteligencia contextual que es necesaria para el éxito de la cadena de suministro.

Los sistemas de cadena de suministro modernos basados ​​en big data permiten redes de proveedores más complejas. Estos se basan en el intercambio de conocimientos y la colaboración de alto nivel para lograr la inteligencia contextual. También es esencial tener en cuenta que los ejecutivos de la cadena de suministro consideran el análisis de big data como una tecnología disruptiva. Esto se basa en el pensamiento de que sentará las bases para la gestión del cambio en las organizaciones.

PepsiCo es una empresa de bienes de consumo empaquetados que se basa en grandes volúmenes de datos para una gestión eficiente de la cadena de suministro. La empresa se compromete a garantizar que repongan los estantes de los minoristas con volúmenes y tipos de productos adecuados. Los clientes de la empresa proporcionan informes que incluyen su inventario de almacén y el inventario de POS a la empresa, y estos datos se utilizan para conciliar y pronosticar las necesidades de producción y envío. De esta forma, la empresa se asegura de que los minoristas tengan los productos adecuados, en los volúmenes adecuados y en el momento adecuado.

En Conclusión

El análisis de big data es una inversión importante para una empresa en crecimiento. Mediante la implementación de análisis de big data, las empresas pueden lograr una ventaja competitiva, reducir el costo de operación e impulsar la retención de clientes. Hay varias fuentes de datos de clientes que las empresas pueden aprovechar. A medida que continúan los avances tecnológicos, los datos están disponibles para todas las organizaciones.

Técnicamente, es bastante justo decir que las organizaciones ya tienen datos a su disposición. Depende de las organizaciones individuales asegurarse de que implementen sistemas de análisis de datos adecuados que puedan manejar grandes cantidades de datos. ¿Su empresa cuenta con un mecanismo de análisis de big data? Aprenda de los ejemplos anteriores de marcas exitosas e implemente uno hoy.

Fuentes

• https://www.mentionlytics.com/blog/5-real-world-examples-of-how-brands-are-using-big-data-analytics/
• https://www.adma.com.au/resources/how-coca-cola-uses-data-to-supercharge-its-superbrand-status
• https://www.entrepreneur.com/article/293678
• https://www.bankinghub.eu/banking/finance-risk/big-data-potentials-from-a-risk-management-perspective
• https://boltgroup.com/how-to-use-big-data-to-drive-product-innovation
• https://www.tableau.com/learn/webinars/how-pepsicos-big-data-strategy-disrupting-cpg-retail-analytics

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