Ejemplos del uso de big data en las empresas

Al contrario de lo que muchos podrían pensar, las pymes tienen una ventaja sobre las grandes empresas que es su reactividad. Debido al flujo de información simplificado, que es rápido y flexible, en realidad es más fácil para una pequeña o mediana empresa configurar y usar Big Data de manera efectiva.

Además, no es necesario tener acceso a enormes recursos financieros para implementar Big Data en una pequeña o mediana empresa.

Los servidores y las bases de datos sobrevalorados son cosa del pasado. Big Data ahora es mucho más accesible gracias a herramientas diseñadas a la escala de las pymes. Puede utilizar datos ya presentes en el funcionamiento de su empresa: sus redes sociales, su sitio web, su CRM, datos de los departamentos de RRHH, etc.

Los datos de terceros también pueden ser muy valiosos: diversas bases de datos, anuncios de Google y Facebook, sitios de contratación, etc. Todos estos datos, analizados de manera eficiente, constituyen una base sólida para dar respuesta a la mayoría de los problemas de una empresa.

Finalmente, el secreto del éxito de tal operación también y sobre todo reside en el rigor con que se lleva a cabo. La implementación de Big Data en una PYME requiere la consideración de tres puntos esenciales:

  • Determine un objetivo preciso, de lo contrario, es posible que un proyecto de Big Data no dé frutos. Por tanto, es fundamental preguntarse con qué finalidad lo va a utilizar antes de seguir adelante.
  • Rodéate de personas competentes para la ejecución y gestión del proyecto. Un científico de datos puede ayudarlo en su proceso. Puede contratar uno o utilizar una empresa especializada en Big Data.
  • Deje tiempo suficiente para configurar la minería de datos para que sea relevante. De hecho, los proyectos de Big Data consumen bastante tiempo y los equipos deben tener suficiente tiempo para implementarlos.
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Ejemplos del uso de Big Data en las empresas

1) El uso de Big Data para la contratación.

Big Data ha permitido notablemente el desarrollo de métodos de optimización de la contratación. Gracias a Big Data Analytics, los departamentos de RRHH se orientan más fácilmente hacia los mejores candidatos para optimizar la selección.

De esta forma, los costes y tiempos de contratación se reducen considerablemente e incluso es posible predecir las futuras necesidades de contratación.

2) Una ayuda al mantenimiento predictivo en el sector aeronáutico.

Por loco que parezca, Big Data también puede mantenerlo a salvo mientras viaja en avión. Efectivamente, gracias a algoritmos capaces de predecir la fecha en la que se romperán las piezas, considerando factores como el tiempo, los esfuerzos ejercidos o la frecuencia de uso, se implementa un mantenimiento preventivo.

De esta forma, se evitan posibles accidentes y la industria aeronáutica gana al invertir en procesos de mantenimiento.

3) Data mining, una técnica de fidelización para bancos y aseguradoras

Después de una ola de insatisfacción de los clientes con los servicios ofrecidos por los bancos y las compañías de seguros, estas últimas recurrieron al big data para descubrir la fuente.

La principal observación que se ha hecho es la de la importancia de los servicios móviles y su nivel de personalización. Resultó que jugaron un papel muy importante en la apreciación que los clientes tenían de la calidad del servicio.

Para construir una relación duradera y adecuada con el cliente, se tomaron medidas analizando datos que ya tenían la mayoría de estos bancos y compañías de seguros.

De este modo, pudieron desarrollar su oferta móvil en los canales adecuados y comprendieron que la innovación iba de la mano con las expectativas del cliente.

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4) Utilice Big Data para personalizar su experiencia en sitios de comercio electrónico

Ante la competitividad del sector del comercio electrónico y la volatilidad de los consumidores (el tiempo medio de navegación en un sitio de comercio electrónico se ha reducido a menos de 5 minutos), se ha hecho una observación: el discurso masivo y una categorización demasiado amplia ya no corresponden al mercado actual.

Rápidamente, se eligió la personalización de la navegación como la mejor forma de captar la atención del objetivo. Gracias, en particular, a las sugerencias de productos personalizadas que son posibles gracias a Big Data.

Tras este análisis, varios sitios de comercio electrónico logran ofrecer una navegación fluida que se adapta perfectamente a sus visitantes.

Amazon, por ejemplo, personaliza la página de inicio de su sitio en función de sus gustos, intereses, investigaciones previas y extracción de datos.

Netflix, por su parte, logra generar más de 33 millones de páginas de inicio diferentes para ofrecer a sus usuarios el contenido que les gusta.

5) Gracias al Big Data, una marca de cosméticos japonesa está descubriendo un nuevo objetivo

Al tratar de explotar las huellas dejadas por los usuarios en la web para “generar negocios”, una importante marca de cosméticos ha descubierto un objetivo incongruente.

De hecho, al observar los resultados de su proyecto de Big Data, la marca se dio cuenta de que los protectores solares eran muy populares entre los clientes masculinos, a diferencia del resto de los productos.

Al indagar un poco más en los datos de estos clientes, pareció que la mayoría de ellos eran entusiastas del golf y que, por lo tanto, el producto naturalmente les interesaba.

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Por tanto, la marca ha tomado nota de esta especificidad y ha revisado su marketing de acuerdo con este nuevo objetivo.

6) Permita que su negocio sea ultra visible gracias al retargeting

Retargeting: detrás de esta bárbara palabra se esconde una técnica que conoces bien. Consiste en ofrecer publicidad dirigida al usuario durante sus futuras visitas a otros sitios.

Al confiar en los datos de comportamiento de su historial de navegación, es posible “rastrear” compradores potenciales incluso si ya no están en su sitio. Gracias a las agencias de publicidad, cuyo objetivo es obtener la máxima cantidad de espacio publicitario, estos datos se recopilan y permiten mostrar banners promocionales de manera específica.

A fuerza de visibilidad, esto hace posible que el internauta vuelva una segunda vez (o más) a su sitio, hasta una posible compra.

7) Aerolíneas y precios dinámicos

Las aerolíneas aprovechan notablemente los macrodatos para ajustar los precios de los billetes en función de las tendencias, los perfiles y los hábitos de viaje de los clientes. El principio es simple: la compañía primero identifica a la persona que busca un vuelo, luego usa sus datos (en parte gracias a su cuenta de cliente y su historial) para variar el precio del boleto.

Por lo tanto, la tasa de conversión aumenta significativamente al ofrecer tarifas más asequibles a los nuevos clientes y boletos más costosos a los viajeros “de negocios” que tienen menos probabilidades de ser desanimados por los costos adicionales.

Biografía del autor:

Soy Bhavesh Parmar. Como Gerente de Marketing Digital de Profesión, Sistemas HData. Me gusta escuchar música y navegar por Internet.

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