A grandes rasgos, elbig dataviene a ser algo así como una cantidad ingente de datos, millones, que escapan al control manual. Hasta hace bien poco, esta tecnología era cosa de grandes organizaciones. Ahora, ya hay muchas empresas que ofrecen las ventajas de esa tecnología a las pymes.
En primer lugar, conocimiento. “Los datos son el nuevo oro”, afirma José Vicente Ruiz, cofundador y CTO de Relendo. “Es el petróleo del futuro y saber almacenar e interpretar esa información da una ventaja amplia sobre las que no lo hacen”, sostiene Daniel Busquets, consultor analista de Zemsania.
También, poder. “El que tiene el dato, tiene el control. Y todo lo que no se puede medir no se puede mejorar. Tener datos, información, proporciona a las empresas mejores tomas de decisiones, más rápidas, más objetivas, más cuantitativas y rentables, bien porque ahorre costes o aumente ingresos. Gracias a tomar mejores decisiones, mejoras la calidad y el nivel de servicio o reduces incidencias”, asegura Javier Ferrer, CEO de WiTraC.
Y, sobre todo, como elemento de supervivencia. “Antes, esta tecnología era opcional. Si podías acceder a ella, podías utilizarla. Pero ahora, si no la tienes, estarás en desventaja y fuera de mercado en poco tiempo, porque no sólo compites con empresas de tu tamaño y posición sino también contra gigantes”, señala Antonio Tomás, CEO de Minderest. “Ahora, el pez rápido se comerá al lento”, apunta Ferrer, de WiTraC.
Daniel Domínguez, lead data scientist en Geoblink, recuerda que no hay que olvidar que hablar debig dataimplica un amplio abanico de técnicas y herramientas de cierta complejidad, “que explotan un volumen de datos tan grande que no puede ser tratado con métodos tradicionales de análisis y almacenamiento”.
Esta tecnología ofrece menor sesgo en las decisiones, porque cuanto mayor sea la muestra de datos, “menor es la posibilidad de que esos datos nos engañen, bien porque contienen errores, o por no resaltar los aspectos que en realidad son verdaderamente interesantes. Y también, mayor valor de mis datos, porque cuanto mayor es el volumen de datos a analizar estadísticamente, más y mejor información podemos extraer, ya que es posible encontrar patrones más sutiles y dependencias entre diferentes factores que de otra manera pasaríamos por alto”, subraya Domínguez.
Al hablar de datos, dice este experto, nos referimos a diferentes fuentes de información que nos ayudarán a tomar decisiones: “Información interna que maneja la empresa, generada a partir de sus operaciones, ventas, uso de su web, etc. Datos generados externamente por el público objetivo o la sociedad, como redes sociales o el mundo online en general. Y datos externos sobre el entorno, como los que ofrece Geoblink, para contextualizar los datos internos de ventas en establecimientos deretail”.
Según Domínguez, explotar este tipo de análisis puede beneficiar a una empresa de varias formas: “En primer lugar, la anticipación, predicción de picos de demanda, etc. Incluso, se puede reaccionar rápidamente a los vaivenes del mercado y ajustar la oferta o precios de forma dinámica y en el momento preciso. En segundo, la segmentación del mercado permite optimizar la estrategia de promoción y ventas. Y en tercer lugar, las decisiones basadas en datos fiables permiten la minimización de errores. Todo ello conlleva un ahorro de costes al centrar todos los esfuerzos donde verdaderamente son importantes en vez de donde yo creía que eran importantes”.
Y ahora, a la práctica. Te contamos cómo puede beneficiarse tu empresa con el big data:
Para saber cómo se comporta tu cliente
Flame Analytics es una herramienta que proporciona indicadores sobre el comportamiento de los clientes, principalmente, enretail(también trabajan en banca, transportes y farmacias). Para captar y medir los datos, utilizan mapas de calor, contadores de personas ywifi tracking. “Con los mapas de calor medimos por dónde se mueven los clientes dentro de la tienda a través de zonas frías (azules) y calientes (rojas). Llegamos a precisar, incluso, qué productos ha tocado. Y eso sirve para saber, por ejemplo, que un determinado producto ha llamado la atención, pero no se ha vendido. Eso nos permite hacer campañas de precios, ya que, tal vez, ese producto interese, pero el precio sea la barrera. Los mapas de calor también ayudan en los cambios de diseño de la tienda, ubicación de productos…”, explicaLucía González, de Flame Analytics.
También analizan las afluencias con los ‘cuentapersonas’, “con los que podemos saber horas puntas, horas y días con mayor afluencia… Podemos calcular la conversión, ya que podemos saber el número de visitas y lo que se han gastado. Y también, hacer comparativas de semanas o meses entre sí o las campañas de estacionalidad y compararlas en diferentes periodos y ver su evolución”, asegura.
También usan el wifi tracking, que les permite obtener la analítica pura y dura para conocer las tendencias del comportamiento de los clientes a través delwifide sus móviles. “Obtenemos los tiempos medios de estancia, la tasa de repetición y los transeúntes que pasan por la tienda y entran. Esto sirve para hacer cambios en los escaparates y ver si ha entrado más o menos gente de la que se acercaba a la tienda. La decoración, el marketing olfativo, la música o la temperatura pueden hacer que el cliente esté más tiempo dentro de la tienda”.
También hacen wifi social: “Al ofrecerwifigratis a los clientes, podemos configurar desde la imagen que verán cuando accedan a Internet, si queremos que se conecten con las redes sociales o a través de un formulario, etc. Una vez que el cliente ha aceptado, podemos captar datos personales como género, edad ye-mail… Combinando esos datos con los que nos da la analítica, podemos saber que nos visitó; por ejemplo, Lucía, mujer, de 36 años, con tale-mail, que ya nos había visitado en cinco ocasiones, que ha estado de media 25 minutos, que ha comprado tres productos y ha gastado 300 euros. Además, los e-mails se pueden utilizar para hacer campañas. Mides, analizas y conectas con el cliente sabiendo quién es, cómo es y qué le gusta”.
Con todos los datos recabados, “se puede mejorar la experiencia de compra, porque al conocer al cliente, puedes ofrecer mejores experiencias para que disfruten. El objetivo de unretaileres conseguir que el cliente vuelva, fidelizarlo”, apunta González.
Analiza el entorno donde se ubicará tu nueva tienda
Geoblink ofrece una solución llave en mano dirigida a perfiles directivos y cuadros de mando de empresas deretail, distribución y real estate, entre otras. “Ofrecemos una experiencia de usuario a través de diversas funcionalidades que permiten accionar avanzados análisis estadísticos sobre las fuentesbig dataque incorpora la aplicación. Algunas de estas fuentes son transacciones de bancos, de las que una vez que se aplican los análisis matemáticos, el usuario final puede obtener, por ejemplo, el patrón horario de consumo en un área comercial, el tique medio de una categoría o si predomina más el gasto en un sector u otro. Se puede conocer si en una zona de restauración se trabajan más las comidas o el ocio nocturno, así como el tique medio de los competidores. Esto permite tomar decisiones sobre cómo optimizar un punto de venta según su entorno a través de campañas de marketing, una mejor oferta o elegir la ubicación idónea para una nueva apertura en una estrategia de expansión”, subraya Miguel García-San Román, marketing manager en Geoblink. Otro indicador relevante que ofrece esta herramienta es el tráfico peatonal, “que obtenemos a través de un cóctel de diversas fuentes de datos públicos y privados que han sido tratados para inferirlos a nivel de tramo de calle. Sobre ellos, aplicamos algoritmos para saber qué calles tienen más o menos tráfico peatonal, incluso segmentado en categorías como tráfico comercial, residencial, ocio o de restauración, entre otros”.
García-San Román asegura que Geoblink ayuda a responder a preguntas como ¿qué factores del entorno afectan al tique medio de mis tiendas?, ¿qué promoción nos permite obtener el mayor retorno de la inversión según el entorno de mis tiendas? o ¿en que nueva ubicación voy a obtener un mayor beneficio en menor tiempo? “Geoblink permite reducir los tiempos de análisis, trabajar con un nivel de granularidad y detalle únicos y tomar decisiones en base a datos objetivos, superando la intuición, completando la experiencia previa y reduciendo riesgo e incertidumbre”.
Monitoriza los precios de tu competencia
“Hace unos años, el volumen de un e-commerce podía ser de unos 2.000 productos. El movimiento y los cambios de precios tampoco eran muy frecuentes. Se podían actualizar una vez al mes. Eso ha cambiado tanto que, por ejemplo, ahora Amazon, El Corte Inglés o Media Markt tienen millones de productos en sus e-commerce. Con esos tamaños y con la velocidad actual con la que se cambian los precios, si no cuentas con una herramienta debig data,sería imposible saber lo que está pasando”, asegura Antonio Tomás, de Minderest.
Esta herramienta descarga a diario de Internet millones de precios. “Tenemos un panel donde se encuentran los principales e-commerce de cada país y lo actualizamos a diario según lo dinámico que sea el movimiento de precios. Los clientes pueden ver, para cada uno de sus productos, a qué precio se están vendiendo en el mercado. Le damos esa información de manera gráfica. Además, permitimos que su tienda se integre con nuestra herramienta, para que pueda absorber esa información. Así podrá responder de forma ágil. Conociendo esas variaciones, podrán decidir si quieren mover sus precios para ser más competitivos. Podemos preestablecer esa toma de decisiones en base a porcentajes, márgenes, cantidades, etc.”, resume Tomás.
Analiza qué hacen los usuarios para saber dónde falla tu app
Uno de los problemas que tienen muchas empresas tecnológicas es lo costoso, en tiempo y en dinero, que les supone recabar toda la información medible que se genera cuando lanzan un producto o servicio. “Al final, lo que les interesa saber es qué están haciendo sus usuarios, cómo se están comportando”, sostiene Jorge Barroso, CEO de Karumi.
Esta empresa ha desarrollado FlowUp, una herramienta con la que recaban información sobre cómo funciona una app, cómo afecta su desarrollo, cómo la están usando sus usuarios, “porque los desarrolladores corren el riesgo de pensar que sus apps funcionan muy bien en sus terminales, pero no en los de los usuarios. Nos centramos en recoger muchos datos y de mostrarlos de forma sencilla. Es bueno para las empresas salir de sus microburbujas de desarrollo y ver las cosas desde la perspectiva de sus usuarios. El parque de dispositivos es enorme: más de 400 distintos. Las empresas no pueden sacar una nueva versión y probarla en todos los dispositivos porque o no los tienen o determinados modelos sólo existen en algunos países”, aclara Barroso.
FlowUp es capaz de saber si la aplicación va lenta. “Analizamos la experiencia de usuario cuando abre una app, lo que tarda en arrancar o cuando navega por ella y se le cuelga. Podemos llegar a ver cuándo y dónde ocurre eso, con qué dispositivos sucede, con qué frecuencia, etc. O al detalle de cuánto ancho de banda le está quitando la app al usuario. Podemos saber qué consumo de datos le supone. Y todo eso lo podemos medir: por dispositivos, tiempo, conversión… Incluso, podemos analizar cómo ha cambiado de una versión anterior a otra más moderna y qué elementos son los que restan o incrementan el número de datos que se consumen al usarla. También hacemos análisis y sacamos estadísticas de uso: cuánto se ha utilizado, dónde se ha clicado, cuántos se han llegado a registrar, cuántos abandonan ese proceso y dónde para poder mejorarlo”.
Optimiza tus campañas dentro de las tiendas de aplicaciones
Una app tiene dos vías de conseguir usuarios. “O bien con campañas de pago o los usuarios que me buscan y me encuentran en las tiendas de aplicaciones me traen más descargas orgánicas, gracias a mi visibilidad en esas tiendas”, explica Rubén Baquero, CTO de PickASO . Esta empresa ha desarrollado TheTool, una herramienta que ayuda a las apps a monitorizar e incrementar su visibilidad en App Store y Google Play. “Ayudamos a monitorizar cómo se comportan sus apps dentro de las tiendas, con qué palabras clave aparecen, en qué categoría y posición, en qué horas… para que puedan optimizar sus campañas para lacaptación de instalaciones. Recogemos los rankings de categorías que dependen de las instalaciones y podemos recomendar a un cliente que compre más instalaciones un día concreto, porque gracias al histórico de datos que tenemos sabemos que ese día la rentabilidad va a ser mayor o que la posición a la que va a llegar en ese ranking de categoría va a ser más alta”, afirma Baquero.
Estudia a ‘followers’ de ‘influencers’ para que diseñar campañas de marketing ‘ad hoc’
“Ayudamos a nuestros clientes adiseñar campañas de marketing con losinfluencersque mejor conectan con su marca”, destaca Daniel Sánchez, fundador de Influencity. Normalmente, una campaña deinfluencer marketingse hace en base al número defollowersque tiene uninfluencer. “Se intuye que sobre la temática de la que habla están interesados la mayoría de susfollowers. Por ejemplo, con una fashion bloggers en Instagram, con medio millón de seguidores, se asume que un alto porcentaje son mujeres, interesadas en moda y belleza. Ayudamos a confirmar que esa información sea cierta –porque no siempre es así– para que las marcas puedan elegir alinfluencerque mejor se adapta a ellas”.
Sánchez pone un ejemplo: “Una marca de bolsos de lujo quería buscar la colaboración con variasinstagramers. La marca no sabía si el público objetivo al que se quería dirigir sería el mismo que el de los followers (más de dos millones) de esas instagramers. La marca buscaba untargetmuy definido de mujer, con una franja de edad muy específica y de España. Analizamos a cada uno de los followers y la sorpresa fue que más del 50% eran hombres, más del 25% no vivía en España y solo el 25% respondía al perfil que buscaba la marca. Sin ese análisis previo, la marca habría desperdiciado gran parte de la inversión que iba a hacer en esa campaña”.
Para evitar errores, Influencity trabaja a la inversa. “Les pedimos a las marcas a qué tipo detargetquiere llegar y les buscamos a los influencers que tienen los followers que responden a ese target. El resultado de las campañas es más efectivo, además del ahorro de tiempo y dinero”, subraya Sánchez.
Modelos predictivos para evitar fallos en tu línea de producción
El big data también se utiliza en el sector industrial para el control y gestión de los procesos de fabricación. “Capturamos información de cada máquina y podemos predecir posibles fallos o paradas de la producción debido a incidentes con las máquinas, paradas por mantenimiento, incidentes inesperados, etc. Analizamos el histórico de sucesos como la temperatura, la posición de la máquina, el tiempo que lleva funcionando, las veces que ha fallado, a qué hora, etc. Podemos llegar a prever con cierta precisión cuándo pueden fallar. De esa manera, se consiguen ahorros por paradas y ahorro por mantenimiento, ya que sólo se hará mantenimiento cuando se prevé que puede empezar a fallar”, explica Daniel Busquets, de Zemsania.
“También hemos trabajado para empresas del sector de la educación: para el control de la asistencia, monitorización del progreso de los alumnos, control de las conductas, adaptación de contenidos, etc.”, añade.
La empresa WiTraC, que trabaja para empresas de automoción, alimentación, logística y hospitales, utiliza elbig data, el IoT y la inteligencia artificial para el control y la toma de decisiones a través de la trazabilidad total. “Consiste en saber dónde están las cosas y por dónde han pasado. Eso permite ser más productivo y también, con menos recursos o con los mismos, hacer más y ser más seguros, porque si tengo trazabilidad total garantizo que cumplo lo que mi cliente, mi mercado o la normativa me obliga. Por ejemplo, en alimentación, garantizamos la trazabilidad del proceso de transformación cárnica sabiendo en todo momento dónde está el alimento o deteniendo una máquina de manera inalámbrica, si el operario no ha introducido la receta de ese alimento. Otro ejemplo, monitorizamos la fabricación del mueble sabiendo por dónde está pasando la pieza para poder calcular las variables productivas. O sabiendo dónde están las bobinas de acero en un proceso productivo, para poder garantizar la reducción de incidencias o poder reducir costes logísticos y mejorar la productividad. O la trazabilidad térmica en un autobús o en un supermercado”, detalla Javier Ferrer, de WiTraC.
Simplifica y optimiza tus procesos
La empresa Soler GDI ofrece big data a empresas de sectores como deporte, salud, restauración o alojamientos turísticos. GesEQ optimiza el cuidado y entrenamiento de los caballos en función de los resultados obtenidos tras analizar entrenamientos, descansos, traslados, herrajes, alimentación, dietas, visitas del veterinario, vacunas, tratamientos dentales, participación en concursos y carreras,premios, etc. También permite llevar un control de la gestión económica, médica y legal de centros ecuestres o yeguadas ganaderas. “Tenemos otra aplicación de gestión médica, que están utilizando los hospitales de campaña del Ejército del Aire y pequeñas clínicas privadas, y que ayuda a optimizar el proceso de admisión e intervención”, sostieneJosé Ma Soler, de Soler GDI.“Tenemos otra aplicación para hoteles y casas rurales y otra derestauración para que conozcan sus ingresos, gastos, clientes,relaciones de días por reservas, menús que han tenido más éxito, recurrencia de clientes…”.
Miscelánea
La lista es interminable. “Tekstum (https://tekstum.com) es un servicio que utilizan diferentes editoriales para saber qué opinan los lectores de sus libros, para ver hacia dónde dirigir sus campañas de marketing. Otro ejemplo es el de FindThatlead, que cruza datos para recomendar e mails de potenciales clientes para tus productos”, recuerda Andrés Manso, de Incubio.
O la toma de decisiones a través de la visualización gráfica e interactiva de datos (Vizzuality o Statista). O para mejorar la conversión de leads cualificados (Lead Ratings). O para la gestión de los datos oscuros (Datumize). O para la gestión eficiente de la agricultura (Cubenube y BrioAgro Technologies). O para el rendimiento de equipos deportivos (NBN23). O para las predicciones de los equipos de ventas (InsightSquared). O O para el procesamiento de informaciónn para las casas de apuestas del mercado de los eSport (Rock eSport). O para la gestión de los recursos humanos (Cut-e y Quanticae).
