Gracias al análisis de datos, las organizaciones hoy tienen la posibilidad de aumentar sus ventas y mejorar su productividad. Mediante la ayuda de tecnología de punta como la IA (inteligencia artificial), el Big Data, y el trabajo de profesionales de datos que facilitan el control, el almacenamiento y la gestión de la información digitalizada, las empresas pueden poner en valor este recurso con el fin de tomar decisiones estratégicas que se transformen en beneficios económicos.
Firmas de diversos tamaños e industrias comienzan a ser cada vez más conscientes de que, para conservar su competitividad, tienen que apoyarse en los datos si anhelan optimizar el servicio a sus consumidores, personalizar su oferta o mejorar sus procesos internos.
De hecho, en este contexto, tanto el sector privado como el público se están convirtiendo en grandes generadores de datos. Y esto recién empieza: según una encuesta hecha por Splunk y True Global Intelligence, el 67% de las empresas espera que el volumen de datos que se maneja en la actualidad crezca casi 5 veces para 2025, lo cual generará enormes oportunidades de aplicación a los negocios.
Para prosperar en esta nueva era, es preciso saber extraer el valor que hay en los datos. No obstante, muchas organizaciones no se sienten preparadas para aprovecharlos: en el mismo informe, donde participaron 2259 gerentes de TI y negocios globales de Estados Unidos, Francia, China, Australia, Reino Unido, Alemania, Japón y los Países Bajos, el 81% cree que los datos son muy valiosos, pero el 57% teme que el volumen esté creciendo más rápido que su capacidad para mantenerse al día.
El primer paso que deben dar las empresas es disponer de una visión completa de la información con la que cuentan para luego enfocarse en la recolección, el análisis y la gestión de datos. De esta manera, podrán implementar estrategias afines a sus intereses, pudiendo incluso sortear momentos de profundas crisis.
Gracias al enfoque data driven, las organizaciones pueden crear experiencias de compra personalizadas, aplicar mejoras a los productos u optimizar sus operaciones para reducir costos. En este artículo, van algunos ejemplos aplicados a diferentes industrias:
Personalizar la experiencia
Kroger, una de las cadenas de supermercados más importantes de Estados Unidos supo aprovechar de la mejor forma los beneficios de los datos durante la pandemia y logró un éxito rotundo: sus tiendas físicas incrementaron sus ventas en un 14% durante 2020, impulsadas por un aumento de un 116% de sus ventas en línea.
¿Cuál fue la clave del éxito? Desde Kroger afirman haber entregado medio billón de recomendaciones personalizadas a los clientes y estos aprecian la precisión de sus ofertas: la tasa de apertura de correo electrónico de la empresa es casi un 18% más alta que el promedio de la industria. Además, alrededor del 95% de las interacciones con los clientes en el sitio web y la aplicación de Kroger son personalizadas lo que genera mayor engagement y compras.
Agregar valor en las finanzas
Además de ofrecer servicios personalizados, las empresas pueden sumar valor a sus productos con datos online que generan un impacto positivo. Este es el caso de BBVA, que ha decidido poner a disposición los datos y la tecnología para mejorar la “salud financiera” de sus clientes.
¿Cómo? Utilizando la ciencia de datos y el aprendizaje automático para ayudar a mejorar los hábitos de ahorro e inversión de aquellos clientes que autorizan el uso de su información financiera para este fin.
“Analizamos múltiples variables relacionadas con sus ingresos, gastos y deuda. A partir de estos datos, con motores analíticos desarrollados en el banco, se identifican las características que definen la salud financiera de cada cliente, históricos y diarios… que ayudan a definir su situación financiera”, explica Olga Ortega, responsable del programa de Data de la Salud Financiera de esta entidad.
Gestión de inventario
El retailer del área farmacéutica, CVS, con casi mil tiendas en los Estados Unidos, enfrentó grandes desafíos en cuanto a los artículos que vendía debido a que tenían diferencias en la clasificación de sus productos por una compleja gestión del inventario.
A través de Business Intelligence y Big Data, fue posible rastrear los movimientos de los productos en el inventario utilizando para ello 160 indicadores clave, lo que permitió una gestión más eficiente de inventario, mejorando la experiencia de cliente y la rentabilidad del negocio.
Optimización de rutas
UPS, la empresa norteamericana de transporte de paquetes tenía el desafío de optimizar su cronograma de rutas, haciéndolas así más eficientes y con los menores costos posibles. A través del desarrollo de diferentes tecnologías y estrategias de análisis de datos lograron mejorar varios aspectos en sus operaciones.
En pocas palabras, mediante el uso de machine learning, UPS logró que su plataforma automáticamente, y casi de manera instantánea, dirija al conductor por la ruta más eficiente. La utilización de este sistema otorga a la empresa un beneficio múltiple puesto que, al minimizar el consumo de combustible y el desgaste de los camiones, bajan los costos y su huella de carbono. Además, favorece a los clientes: una ruta más eficiente implica una entrega más rápida.
Estos son solo algunos ejemplos de las aplicaciones que permite una buena gestión de los datos de la compañía y como puede redundar en el beneficio del negocio y la mejora de sus operaciones.
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