El Big Data se abre camino en las startups y empresas para aumentar sus beneficios económicos. La sensorización provee de millones de datos que son cribados mediante técnicas de data mining y analizados mediante Big Data. De este análisis surge información capaz de ser convertida en conocimiento útil.
Cuando las empresas aplican bien este conocimiento o know how, lo transforman en “sabiduría” empresarial que les reporta beneficios. Presentamos cuatro casos reales de empresas que han sabido hacer uso de este Big Data y han tenido éxito gracias a ello.
Nordstrom, un retail que estudia a quienes visitan sus tiendas
Empezamos por el pasado, porque se puede emprender dentro de una empresa formada a comienzos del siglo XX cuando esta puede dar el salto a la tecnología y la digitalización. Es el caso de Nordstrom, una empresa del retail con cerca de 225 tiendas por todo el mundo.
Esta compañía lanzó RetailNext (lo próximo en retail, en inglés) como herramienta para conocer quién entraba en sus distintas tiendas, hacia dónde se desplazaba dentro de ellas, cuánto tiempo se paraba en un determinado área o cómo abandonaba de rápido una sección concreta. Algo similar a lo que Amazon presentó en su primera tienda física:
A esta operación se le ha llamado «disección del cliente», aunque Nordstrom fue más allá e investigó a proveedores, líneas de abastecimiento, locales, equipos de trabajo y empleados. Sensorizó sus tiendas y cadena de suministro casi por completo, orientando semana a semana sus ventas futuras, y consiguiendo con ello ajustarse casi en tiempo real a la demanda medida y verificable del público.
Kroger, estudiando el historial del consumidor
Las campañas con cupones descuento personalizados (por ejemplo, «como ha comprado 10 bricks de leche tiene un 10% en su próxima compra») suelen tener un índice de retorno muy bajo. Tan solo un reducido porcentaje de los vales descuento expendidos regresan acompañados de compras (3% aproximadamente en EE UU).
Sin embargo, la cadena de supermercados Kroger logró en 2013 un récord con una tasa de retorno del 70% de sus tickets descuento. Gracias a una campaña de email marketing personalizada, tras seis semanas de ajustes lograron que 7 de cada 10 emails tuviesen un comprador yendo a las tiendas.
La idea de estudiar al cliente no es nueva, pero Kroger aplicó con éxito el Big Data para [1] conocer a su cliente y analizar su patrón de compra, [2] extrapolar qué productos querría comprar a continuación basado en historiales similares, y [3] qué tipo de descuento le motiva más:
-Segunda unidad con descuento
-Tercera gratis
-Un porcentaje del total de la compra
-Un descuento en valor absoluto…
Conocer al cliente es clave para conseguir que vuelva porque sabremos ofrecerle qué es lo que busca, quiere o necesita. Las campañas sin análisis de datos tienen muy baja tasa de retorno porque ofrecen al cliente descuentos que no buscan. En 2017, Kruger sigue en la cresta de la ola del Big Data.
urbanData Analitics, análisis de datos para el mercado inmobiliario
El mercado inmobiliario, especialmente en España, es pisado ahora con pies de plomo. Saber y comprender su evolución y tendencias son factores clave tanto para inversores y empresas como para ciudadanos y administraciones. Por un lado, la rentabilidad de los inmuebles sigue siendo el objetivo número uno de los inversores, pero precios inflados traen consecuencias no deseadas para el urbanismo.
De ahí la importancia para administraciones y gestores urbanos de entender cómo se desplazan el valor y precios de los inmuebles del entorno. La planificación urbanística, el diseño de las redes de transporte, las inversiones, la elección de alquiler o compra… Todas estas decisiones y proyectos requieren de datos tangibles, y uDA actúa como proveedor de datos “procesados”, con éxito.
Estos datos ayudan a grandes carteras en tiempo real a elegir entre distintos activos inmobiliarios, pero también a propietarios particulares a decidir si les compensa alquilar o vender su vivienda mediante herramientas gratuitas. También aporta datos relevantes de cara a los consistorios, con prospectivas sobre cómo se comportará cierta zona o barrio tras una actuación de importancia.
Medscape, la startup que provee conocimiento para profesionales de la salud
Internet nos ha facilitado localizar casi cualquier enfermedad, y los usuarios podemos acudir a webs médicas especializadas para comprobar algunos diagnósticos simples. Medscape fue un paso más allá. Coordinando cientos de bases médicas mundiales, y haciendo uso del Big Data y algoritmos predictivos, su objetivo es adelantarse a la enfermedad.
Medscape conforma una red global con más de 250.000 médicos y otros profesionales de la salud que comparten información vía app y otros medios. Gracias a miles de millones de registros (anonimizados) de pacientes y de sus distintos síntomas y enfermedades, se construye un sistema inteligente capaz de hacer pronósticos con pocos datos.
El Big Data está floreciendo, y todo indica que será una pieza clave en la digitalización tanto como lo será la inteligencia artificial, el uso de algoritmos. En su momento nos enfrentamos a cambios como la inclusión del ordenador en nuestro puesto laboral o el uso del mail. El Big Data es un paso más hacia delante.
Marcos Martínez
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