5 ejemplos reales de cómo las marcas están usando grandes análisis de datos

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

El concepto de grandes datos ha existido durante muchos años. Décadas antes de que se mencionara por primera vez el concepto de grandes datos, las empresas aplicaron el análisis de los datos que recogieron para obtener información y descubrir tendencias. Esto implicaba capturar los números en una hoja de cálculo y examinarlos manualmente.

Los grandes análisis de datos se hacen usando sistemas de software avanzados. Esto permite a las empresas reducir el tiempo de análisis para una rápida toma de decisiones. Básicamente, los grandes sistemas modernos de análisis de datos 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 un menor costo al utilizar el software de análisis de grandes datos.

Las organizaciones han invertido en grandes análisis de datos. Piense en un negocio que sabe que depende de una decisión rápida y ágil para seguir siendo competitivo. En este artículo, damos cinco ejemplos reales de cómo las grandes marcas están usando grandes análisis de datos. Siga leyendo para obtener más información.

#1 Usando grandes análisis de datos para impulsar la adquisición y retención de clientes

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

El uso de grandes datos permite a las empresas observar diversos patrones y tendencias relacionadas con los clientes. La observación del comportamiento de los clientes es importante para estimular la lealtad. Teóricamente, cuantos más datos recoja una empresa, más patrones y tendencias podrá identificar. En el mundo empresarial moderno y en la era tecnológica actual, una empresa puede reunir fácilmente todos los datos de los clientes que necesita. Básicamente, todo lo que se necesita es tener una gran estrategia de análisis de datos para maximizar los datos a su disposición. Con un mecanismo adecuado de análisis de datos de los clientes, una empresa tendrá la capacidad de obtener conocimientos críticos de comportamiento sobre los que debe actuar para retener la base de clientes.

Comprender las ideas de los clientes permitirá a su negocio ser capaz de entregar lo que los clientes quieren de usted. Este es el paso más básico para lograr una alta retención de clientes.

Ejemplo de una empresa que utiliza Big Data para la adquisición y retención de clientes

Un ejemplo real de una empresa que utiliza grandes análisis de datos para impulsar la retención de clientes es Coca-Cola. En el año 2015, Coca-Cola logró fortalecer su estrategia de datos mediante la creación de un programa de lealtad liderado por la tecnología digital. El director de estrategia de datos de Coca-Cola fue entrevistado por el editor gerente de ADMA. La entrevista dejó claro que el gran análisis de datos está fuertemente detrás de la retención de clientes en Coca-Cola. A continuación se presenta un resumen de la entrevista completa sobre lo que Coca-Cola tenía que decir sobre el papel de los grandes datos para lograr la retención de clientes.

¿En qué medida el papel que desempeñan los datos para que Coca-Cola siga siendo relevante y se mantenga conectada con sus consumidores en la era de la transformación digital? ¿Qué pasa con los datos y el desarrollo de productos?

Los datos desempeñan un papel cada vez más importante en la comercialización y el desarrollo de productos. Los consumidores hacen un gran trabajo al compartir sus opiniones con nosotros – ya sea por teléfono, correo electrónico o redes sociales – que nos permiten escuchar su voz y ajustar nuestro enfoque. A menudo hablamos de por qué tenemos dos oídos y una boca – es mejor escuchar más que hablar. Esto es cierto con nuestro enfoque sobre la aportación de los consumidores. Los datos también nos ayudan a crear contenidos más relevantes para diferentes audiencias. Queremos centrarnos en crear un contenido publicitario que hable de forma diferente a las distintas audiencias. Algunas personas aman la música. Otras personas ven todos los deportes sin importar la época del año. Nuestras marcas ya son visibles en esos espacios, y estamos trabajando duro para usar los datos para traer contenido de marca que se alinee con las pasiones de la gente.

#2 Uso de grandes análisis de datos para resolver el problema de los anunciantes y ofrecer conocimientos de marketing

Los grandes análisis de datos pueden ayudar a cambiar todas las operaciones comerciales. Esto incluye la capacidad de satisfacer las expectativas de los clientes, cambiar la línea de productos de la empresa y, por supuesto, garantizar que las campañas de marketing sean potentes. Enfrentemos la verdad desnuda aquí. Las empresas han perdido millones gastados en la ejecución de anuncios que no son fructíferos. ¿Por qué está sucediendo esto? Hay una alta posibilidad de que se hayan saltado la fase de investigación.

Tras años de cauteloso entusiasmo, el sector de la tecnología de la comercialización y la publicidad es ahora capaz de abarcar grandes datos a lo grande (Medal, 2017). El sector de la comercialización y la publicidad es capaz de hacer un análisis más sofisticado. Esto implica observar la actividad en línea, vigilar las transacciones en el punto de venta y asegurarse de detectar sobre la marcha los cambios dinámicos en las tendencias de los clientes. Para obtener información sobre el comportamiento de los clientes es necesario recopilar y analizar los datos de los mismos. Esto se hace a través del enfoque similar utilizado por los comerciantes y anunciantes como se ilustra. Esto resulta en la capacidad de lograr campañas enfocadas y dirigidas.

Una campaña más dirigida y personalizada significa que las empresas pueden ahorrar dinero y asegurar la eficiencia. Esto se debe a que se dirigen a clientes de alto potencial con los productos adecuados. Los grandes análisis de datos son buenos 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 del análisis predictivo, es posible que las organizaciones definan sus clientes objetivo. Por lo tanto, las empresas pueden tener un alcance apropiado y efectivo evitando las enormes pérdidas que se producen como resultado del fraude publicitario.

Ejemplo de una marca que utiliza Big Data para anuncios específicos

Netflix es un buen ejemplo de una gran marca que utiliza grandes análisis de datos para la publicidad dirigida. Con más de 100 millones de suscriptores, la compañía recopila enormes datos, que son la clave para lograr el estatus de la industria que Netflix impulsa. Si eres un suscriptor, estás familiarizado con la forma en que te envían sugerencias de la próxima película que debes ver. Básicamente, esto se hace utilizando los datos de búsqueda y visionado del pasado. Estos datos se usan para darles una idea de lo que más le interesa al suscriptor. Vea la siguiente captura de pantalla que muestra cómo Netflix reúne grandes datos.

#3 Gran Análisis de Datos para la Gestión de Riesgos

Los tiempos sin precedentes y el entorno empresarial altamente arriesgado exigen mejores procesos de gestión de riesgos. Básicamente, un plan de gestión de riesgos es una inversión crítica para cualquier empresa, independientemente del sector. Poder ver de antemano un riesgo potencial y mitigarlo antes de que ocurra es fundamental para que la empresa siga siendo rentable. Los consultores empresariales aconsejarán que la gestión de riesgos de una empresa abarca mucho más que asegurar que su negocio tenga el seguro adecuado.

Hasta ahora, el análisis de grandes datos 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 cada día. Teniendo en cuenta la creciente disponibilidad y diversidad de estadísticas, el análisis de grandes datos tiene un enorme potencial para mejorar la calidad de los modelos de gestión de riesgos, por lo que una empresa puede ser capaz de lograr estrategias de mitigación de riesgos más inteligentes y tomar decisiones estratégicas.

Sin embargo, las organizaciones deben ser capaces de aplicar una evolución estructurada para dar cabida al amplio alcance de los grandes datos. Para lograrlo, las organizaciones recogen primero los datos internos para obtener una visión clara que les beneficie. Más importante es el proceso integrado de análisis que utiliza una empresa. Un sistema adecuado de análisis de grandes datos ayuda a asegurar que se identifiquen las áreas de debilidad o los riesgos potenciales.

Ejemplo de marca que utiliza Big Data Analytics para la gestión de riesgos

El banco UOB de Singapur es un ejemplo de una marca que utiliza grandes datos para impulsar la gestión de riesgos. Al ser una institución financiera, existe un enorme potencial para incurrir en pérdidas si no se piensa bien en la gestión del riesgo. El banco UOB ha probado recientemente un sistema de gestión de riesgos basado en grandes datos. El sistema de gestión de riesgos basado en grandes datos 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 utiliza grandes datos, sólo toma unos pocos minutos. A través de esta iniciativa, el banco posiblemente podrá llevar a cabo un análisis de riesgo en tiempo real en un futuro próximo (Andreas, 2014).

#4 El gran análisis de datos como impulsor de las innovaciones y el desarrollo de productos

Otra gran ventaja de los grandes datos es la capacidad de ayudar a las empresas a innovar y desarrollar sus productos. Básicamente, los grandes datos se han convertido en una vía para crear corrientes de ingresos adicionales mediante la habilitación de innovaciones y la mejora de los productos. Las organizaciones comienzan por corregir la mayor cantidad de datos que sería técnicamente posible antes de diseñar nuevas líneas de productos y rediseñar los productos existentes.

Cada proceso de diseño tiene que empezar por establecer qué es exactamente lo que se ajusta a los clientes. Hay varios canales a través de los cuales una organización puede estudiar las necesidades de los clientes. Entonces el negocio puede identificar el mejor enfoque para capitalizar esa necesidad basado en el gran análisis de datos.

«Atrás quedaron los días en los que podías ir con tus tripas» (Rampton, 2017). Para mejorar la calidad y racionalizar el rendimiento de la fabricación, es necesario recopilar una gran cantidad de datos. La intuición visceral ya no es fiable si una organización quiere competir en el siglo XXI. Esto significa que estas organizaciones deben idear medios para hacer un seguimiento de sus productos, sus competidores y las opiniones de sus clientes.

Una vez que se dispone de los datos, se realiza un análisis para asegurar que se aplica el razonamiento lógico antes de elaborar un plan de acción. Afortunadamente, los fabricantes de productos de todos los tamaños tienen una ventaja única cuando se trata de reunir y aprovechar grandes datos. Esto, por lo tanto, significa que estas organizaciones pueden mejorar fácilmente su línea de productos produciendo productos innovadores.

Ejemplo de uso de Big Data para impulsar innovaciones

Probablemente ha oído hablar de Amazon Fresh y Whole Foods. Este es un ejemplo perfecto de cómo los grandes datos pueden ayudar a mejorar la innovación y el desarrollo de productos. Amazon aprovecha el análisis de grandes datos para entrar en un gran mercado. La logística basada en datos le da a Amazon la experiencia necesaria para permitir la creación y el logro de un mayor valor. Centrándose en el análisis de grandes datos, los alimentos integrales de Amazon son capaces de comprender cómo los clientes compran los alimentos y cómo los proveedores interactúan con el comestible. Estos datos dan una visión siempre que hay necesidad de implementar más cambios.

#5 Uso de grandes datos en la gestión de la cadena de suministro

Los grandes datos ofrecen a las redes de proveedores mayor precisión, claridad y perspicacia. Mediante la aplicación de los análisis de grandes datos, los proveedores logran una inteligencia contextual a través de las cadenas de suministro. Básicamente, a través de los grandes análisis de datos los proveedores son capaces de escapar de las limitaciones que se enfrentan antes.

Esto se hizo mediante el uso de los sistemas tradicionales de gestión empresarial y los sistemas de gestión de la cadena de suministro. Estas aplicaciones heredadas no aprovechaban los grandes análisis de datos, por lo que los proveedores incurrían en enormes pérdidas y eran propensos a cometer errores. Sin embargo, gracias a los modernos enfoques basados en grandes datos, los proveedores pueden aprovechar los niveles más altos de inteligencia contextual que son necesarios para el éxito de la cadena de suministro.

Los modernos sistemas de cadenas de suministro basados en grandes datos permiten redes de proveedores más complejas. Éstas se basan en el intercambio de conocimientos y la colaboración de alto nivel para lograr una inteligencia contextual. También es esencial señalar que los ejecutivos de las cadenas de suministro consideran el análisis de los grandes datos como una tecnología perturbadora. Esto se basa en la idea de que sentará las bases para la gestión del cambio en las organizaciones.

Ejemplo de una marca que utiliza Big Data para la eficiencia de la cadena de suministro

PepsiCo es una empresa de bienes de consumo envasados que depende de grandes volúmenes de datos para una gestión eficiente de la cadena de suministro. La empresa se compromete a asegurar que repongan los estantes de los minoristas con los volúmenes y tipos de productos adecuados. Los clientes de la empresa proporcionan a la compañía informes que incluyen el inventario de su almacén y el inventario del punto de venta, y estos datos se utilizan para conciliar y pronosticar las necesidades de producción y envío. De esta manera, la empresa se asegura de que los minoristas tengan los productos correctos, en los volúmenes adecuados y en el momento oportuno. Escuche este seminario web en el que el analista de la cadena de suministro al cliente de la empresa habla sobre la importancia del análisis de grandes datos en la cadena de suministro de PepsiCo.

Las mejores claves están en la estrategia

El análisis de grandes datos es una inversión importante para un negocio en crecimiento. Mediante la implementación de grandes análisis de datos, las empresas pueden lograr una ventaja competitiva, reducir el costo de operación y fomentar la retención de clientes. Existen varias fuentes de datos de clientes que las empresas pueden aprovechar. A medida que los avances tecnológicos continúan, los datos se están volviendo fácilmente disponibles para todas las organizaciones.

Técnicamente, es justo decir que las organizaciones ya tienen datos a su disposición. Corresponde a cada organización asegurarse de que pone en práctica sistemas apropiados de análisis de datos que puedan manejar los enormes datos. ¿Tiene su empresa un gran mecanismo de análisis de datos? Aprenda de los ejemplos anteriores de marcas exitosas e implemente uno hoy mismo.