2016-08-06

Cómo usar 15 claves del Big Data para la estrategia de negocios.

Big data orientado a negocio.

Por Aitor Bediaga.

Aitor Bediaga.


big data
Cómo usar 15 claves del Big Data para la estrategia de negocios

Parece que la nueva tendencia tanto en el ámbito tecnológico como en el del management es el concepto de Big Data. En la consultora RocaSalvatella definen el término Big Data como “la toma de decisiones o la prestación de servicios basada en el uso de flujos de datos digitales y la capacidad de procesarlos en tiempo real“.


El objetivo fundamental de este concepto no es nuevo, de hecho es bastante antiguo. Podría decirse, que el concepto de big data es una evolución del concepto de business intelligence, quizás con el único matiz de la cantidad de datos y la velocidad de procesamiento. Aunque el objetivo sigue siendo el mismo, generar negocio a partir de la correcta gestión de los datos.

De repente parece como si una empresa no pudiera gestionarse sin tener un cuadro de mando que muestre los principales indicadores de negocio conectado a la gran base de datos interna y bases de datos externas a la organización. Y aquí es donde Albert Solana y Genís Roca publican un pequeño gran libro para aportar un poco de luz, “Big data para directivos“.

Este artículo es un resumen del libro para que sirva como incentivo a su lectura y a ver el big data como una oportunidad de negocio y no tanto como una nueva tecnología.

La gestión de los datos se hace hoy en día más necesaria que nunca debido en gran parte a una necesidad de mayor sincronía con el cliente, una mayor necesidad de que se le sirva todo en la misma plataforma y de manera personalizada y sobre todo por una necesidad de las organizaciones en entender mejor a sus clientes.

Una gestión eficaz de los datos permitirá a las organizaciones:

  • Mejorar la gestión de los datos reduciendo los costes así como afinando la predicción para mejorar la toma de decisiones.
  • Establecer alianzas empresariales entre distintas firmas para amplificar el potencial de generación de nuevos servicios.
  • Ser capaces de ofrecer un servicio adaptado a las necesidades de cada consumidor a un precio ajustado.
  • Generar nuevas oportunidades para contactar con el usuario. Una realidad que permite incrementar la presencia de la marca en la vida cotidiana de sus consumidores y, por lo tanto, mejorar en notoriedad.

Para obtener dichos beneficios es importante entender primero la cadena de valor del dato.

1. Obtener el dato:

En un extremo de la cadena aparecen las fuentes de los datos, es decir, los conjuntos de datos desde los que se extraerá la información. En este punto es importante seleccionar qué fuentes son necesarias para responder a la pregunta de negocio planteada.
Estas fuentes pueden ser internas o externas a la organización (Bases de datos propias, bases de datos de terceros, canales digitales propios, canales digitales ajenos y campañas de marketing online entre otras). En esta fase también será importante reflexionar sobre la validez de los datos obtenidos.

2. Almacenar el dato:

Se trata de una fase más técnica pero no por ello menos importante. Consiste fundamentalmente en extraer los datos de su fuente original y llevarlos a una base de datos bajo el control de la organización.
Es decir, que de los datos originales que se obtengan, normalmente van a requerir un proceso para extraerles el significado y clasificarlos bajo un criterio común que permitirá su posterior análisis.

3. Procesar el dato:

En esta etapa se procesa los datos para obtener la información que pueda responder la pregunta formulada. En esta fase se requiere de unas competencias que son escasas en el mercado laboral a día de hoy, el análisis de datos.
El rol del científico de datos, por tanto, se encargará de entender la pregunta que el directivo le formule, traducirla a variables a analizar, saber qué consultas a cada conjunto de datos debe realizar, cruzar los datos y finalmente dar el resultado, es decir, responder la pregunta.

4. Utilizar el dato:

Otro eslabón de la cadena de valor, es el uso del dato con el objetivo de que sirva para tomar decisiones de negocio. Es decir, interpretar los datos en clave de negocio.
 
1.
Obtener el dato
2.
Almacenar el dato
3.
Procesar el dato
4.
Utilizar el dato
  Uno de los apartados clave del libro es cuando se enumeran las cinco grandes categorías de objetivos fruto de la gestión de los datos:

1. Mejorar la gestión empresarial.

Por un lado la mejora en la eficiencia y, por tanto, en la reducción de costes. Esta eficiencia puede llegar porque se tiene más control de los procesos o bien porque agiliza el proceso. Por otro lado, también se puede mejorar la efectividad de la gestión. Esto significa tener la capacidad de tomar decisiones con mayor precisión en base a añadir un mayor número de variables en el proceso de decisión.

2. Generar nuevas oportunidades de negocio.

Con la tendencia a la acumulación de datos integrada en la propia dinámica de la empresa, aparece una nueva oportunidad de negocio que no se planteaba hasta la fecha: Comercializar la base de datos. Otra oportunidad de negocio reside en crear alianzas empresariales para compartir las bases de datos y poder sacar nuevos productos o servicios al mercado.

3. Mejorar el servicio prestado.

Un directivo ha de plantearse la siguiente cuestión ¿Dispone mi organización de un sistema propio de conocimiento del cliente? Disponer de un centro de conocimiento de los clientes es el primer paso para poder adaptar los productos o servicios a los gustos de los clientes.
Primero, incorporando los flujos de datos que la propia empresa genera en su relación natural con los clientes, para después ir incorporando nuevos flujos de información. Ya sea de las redes sociales, de plataformas de otras empresas o de clústeres de datos disponibles.

4. Desarrollar la marca.

Disponer de un mayor conocimiento de los usuarios se traduce en la posibilidad de presentar la marca y los servicios en aquellos precisos instantes en que se aporte valor. Por tanto, significa estar más presente en el día a día, pero tan sólo en aquellos momentos clave. Es decir, se produce una evolución en el punto de contacto. Se debe evolucionar hacia una adaptación de la oferta en base al momento del cliente.

5. Recuperar el control del canal.

El objetivo es estar en esos espacios para conocer mejor a los clientes y proponer mejores productos y servicios. Para evitar que nos pille desprevenidos, debemos preparar una estrategia orientada a poseer esos datos, y a recuperar el control sobre el canal de comunicación con nuestros públicos de interés.
La presencia en las redes sociales debe servir para presentarles la marca e incentivarlos a que se incorporen a nuestra propia base de datos, bien sea en nuestra web o en nuestra app.
Una vez ganada la confianza del usuario para merecer sus datos, solo las empresas que los sepan manejar correctamente se diferenciarán del resto. La pregunta que el directivo debe hacerse es: ¿Controlas el canal de comunicación o cedes el control a terceros?

Además de estos objetivos organizativos, a una escala más cercana a tierra, son muchos los procesos organizativos susceptibles de ser trabajados en base a datos:

  • Segmentación de clientes y elaboración de patrones de conducta que permitan mejorar la venta cruzada o anticipar situaciones de abandono y mejorar ratios de fidelización.
  • Mejora del servicio de atención al cliente adquiriendo un conocimiento global de la persona que está realizando la consulta. No tan solo la información del CRM, sino de las redes sociales y datos públicos de internet por ejemplo.
  • Reducción de los costes logísticos optimizando el diseño de rutas y trayectos.
  • Optimización del proceso de fabricación recogiendo información de cada punto del proceso para detectar mejoras y ganar eficiencia.
  • Mejora del servicio postventa recogiendo datos de uso.
  • Incremento del ratio de conversión de visitantes a clientes.
  • Aceleración del ciclo de testeo de nuevos productos al mercado con la recogida en canales digitales de opiniones y datos de uso del producto.

Albert Solana y Genís Roca recomiendan conocer el estado actual de madurez digital de la empresa, y a su vez descubrir las oportunidades latentes en proyectos de gestión de datos. Para ello plantean dos tipos de análisis:

1. Análisis de la madurez del sector y de la empresa en el tratamiento de los datos.

En el estado inicial, el sector no es puntero en aspectos tecnológicos, ningún competidor ha iniciado todavía proyectos de gestión de datos. Por tanto, los datos no son un recurso crítico. En el estado intermedio, algún competidor ha puesto en marcha alguna iniciativa en la gestión de datos, la empresa es innovadora y marca la tendencia del sector; por lo que posee experiencia en acumulación de datos de diversas fuentes y sabe cómo gestionarlas. En el estadio más avanzado se encuentran las empresas creadas a partir de las oportunidades de la gestión de los datos.

2. Análisis del sector según el tipo de usos que se hace de los datos.

Principalmente, existen tres tipologías de tratamiento de datos: la primera consiste en mover mucha cantidad de datos; la segunda se basa en cruzar numerosas fuentes de datos; y la tercera se centra en la gestión ágil de los datos sin importar la cantidad.

Una vez realizados dichos análisis, las organizaciones suelen desarrollar una evolución en cuatro grande fases:

1. Digitalización de los procesos internos.

Un primer estadio en la gestión de datos se focaliza en aquellos datos que genera y maneja la propia compañía, y los principales usos acostumbran a estar asociados a la mejora y eficiencia en procesos.
Las empresas que inician esta evolución suelen incorporar un ERP. Los datos gestionados son todos internos con el principal objetivo de incrementar la eficiencia en toda la cadena de valor interna desde el pedido de materiales hasta la entrega a cliente del producto.

2. Gestión de los puntos de contacto con los clientes.

La segunda etapa de la gestión de los datos se centra en la incorporación de los flujos generados en cada interacción con el cliente, es decir, en cada punto de contacto con el cliente. La incorporación de estos flujos externos e internos se concentra principalmente en cuatro sistemas: El ERP indicado en el punto anterior, el CRM, los canales sociales y la base de datos web.
Estos cuatro sistemas deben hablarse entre ellos para que los directivos puedan tomar decisiones sobre el negocio teniendo en cuenta la relación con los clientes. Es por ello que cada vez aparecen más plataformas denominadas “Social CRM” con el objetivo principal de integrar en un mismo repositorio la información de los clientes de la empresa.
Para que esto sea posible, se requiere que toda la organización tenga una orientación hacia el cliente. Uno de los puntos críticos en esta fase consiste en conseguir capturar los flujos de datos de plataformas externas dentro de los sistemas internos.

3. Evolución de productos a servicios.

Para que una empresa evolucione hasta esta tercera etapa, debe haber visualizado un servicio que su cliente desee, incluso más allá del producto. Un caso paradigmático es el de Nike que incorporó un chip a las zapatillas para generar datos y una plataforma para gestionarlos y crear una comunidad.
En esta comunidad se crean estrategias de relación y fidelización entre los propios usuarios. En este ejemplo, la combinación exitosa consiste en disponer de un producto, un sensor, una aplicación móvil y una plataforma web, y con todo ello construir una comunidad de clientes segmentados en la que poder activar estrategias de negocio.
Es decir, captar sus datos, ganar conocimiento de los usuarios, extraer insights de ellos para proponer mejoras en todo el ecosistema de servicio. El producto en este caso se convierte en el accesorio base para acceder al servicio.

4. Creación de nuevos modelos de negocio.

Las empresas que hayan evolucionado hasta esta etapa tienen claro que la gestión de los datos es clave tanto para la supervivencia de la compañía como ventaja competitiva para su futura evolución. La empresa que considera nuevos modelos de negocio a partir de sus datos es una empresa que está digitalmente conectada, mantiene un histórico de datos de cada uno de sus productos y del uso realizado por sus clientes, y los utiliza en su gestión diaria para la toma de decisiones.

1.
Digitalización de los procesos internos
2.
Gestión de los puntos de contacto con los clientes
3.
Evolución de productos a servicios
4.
Creación de nuevos modelos de negocio

El libro “Big Data para directivos” es un magnífico libro para entender la importancia de la incorporación de la digitalización en los negocios y concretamente las nuevas oportunidades que nos ofrece la gestión eficaz de los datos provenientes de los clientes.

Aitor Bediaga
26/10/2015

Aitor Bediaga

Investigador en Mondragon Unibertsitatea.
España. Investigación.
Actual: MIK S. Coop., Mondragon Unibertsitatea.
Anterior: European Software Institute, Gesti-on Lantalde S.L.
Educación: Mondragon Unibertsitatea.
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Copyright © Aitor Bediaga.

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Fuente: Aitor Bediaga

Imagen: Big data business intelligence


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