Cómo Big Data revolucionará la escena empresarial en el futuro cercano: Parte 1

La previsibilidad en las tendencias comerciales y los patrones de consumo es uno de los tesoros de sabiduría más buscados en el mundo de los negocios. La forma científica de hacerlo es analizar grandes volúmenes de datos estadísticos e históricos, también denominados Big Data.

Las empresas de todo el mundo siempre han querido obtener información de los datos históricos para tomar decisiones más inteligentes, mejores y en tiempo real. Es esta demanda de datos e información lo que ha desencadenado el crecimiento de las plataformas y herramientas de big data. Big data básicamente cambiará la forma en que las empresas, ya sean grandes o pequeñas, operan y compiten. Las empresas que invierten y extraen valor de sus datos tendrían una clara ventaja en el mercado sobre sus competidores. A medida que evolucionan los recursos informáticos, las empresas obtendrán más beneficios de los grandes datos y el análisis.

Un estudio reciente de TI de AT Kearney dice que más del 46 por ciento de las empresas han implementado una iniciativa de big data en los últimos 18 meses. Otras investigaciones de TI estiman que mucho más del 85 por ciento de las empresas de Fortune 500 implementarían una iniciativa de big data dentro de un año. La creación de capacidades y el uso efectivo de big data no solo aumentarán el rendimiento y la productividad en funciones y segmentos convencionales, sino que también crearán oportunidades efectivas para expandir las ofertas de servicios y productos.

Modelos de negocios transformadores de Big Data

Big data impulsará la ventaja competitiva para las empresas de todo el mundo. Para muchas empresas, los conocimientos derivados de Big Data han dado como resultado un crecimiento sostenible y rentable en tres áreas clave: operaciones, innovación de productos y adquisición y retención de clientes.

Operaciones

Los datos de la cadena de suministro proporcionan diversas interacciones ricas en datos, como los movimientos físicos de productos que se capturan a través de microsensores e identificación por radiofrecuencia (RFID). Por ejemplo, el esquema de visibilidad de la cadena de valor de Airbus utiliza transportadores, sensores de movimiento y lectores RFID para monitorear los movimientos de activos, materiales y procesos en tiempo real. El alcance se extiende a través de socios en servicio, clientes, sitios de fabricación y proveedores; lo que resulta en menores costos, mayor productividad y menor inventario.

Una cadena minorista utiliza datos de inventario completos de unidades de mantenimiento de existencias (SKU) para identificar excedentes en una tienda en particular que se pueden vender en otras tiendas. Su enfoque de logística inversa rápida anterior solo puede identificar los 50 o 60 SKU principales con exceso de existencias, mientras que su enfoque de big data toma un conjunto de datos completo, creando un modelo extenso de SKU en varias tiendas. Ahora, la cadena minorista mueve rápidamente millones de dólares en exceso de existencias a otras tiendas y ha creado un modelo efectivo de distribución basado en un análisis cuidadoso con la ayuda de big data para restringir el exceso de existencias. Además, la cadena captura datos de tarjetas de fidelización, promociones y precios para crear conocimientos más profundos sobre cuándo, por qué y qué compran sus consumidores.

Innovación de producto

Se pueden ver oportunidades de big data surgiendo en todo el mundo para recopilar y sistematizar datos de varias fuentes o acumular información fuera de línea. Los datos, si se capturan y organizan correctamente, pueden permitir que las empresas establecidas y nuevas mejoren sus productos, servicios y generen ingresos de nuevas maneras. La empresa multinacional estadounidense, General Electric, planea desarrollar nuevos equipos conectados, incluidos generadores, escáneres CT, motores a reacción y plantas de energía armadas con sensores, que podrán enviar terabytes de datos a través de Internet a los ingenieros. GE planea usar esos datos para hacer que sus servicios y productos sean más eficientes, lo que a su vez le ahorraría a sus clientes millones de dólares al año.

Los métodos de innovación de productos sociales y crowdsourcing son posibles con la ayuda de big data. Ahora, es posible transformar millones de tweets en información sobre servicios y productos que resuenan con los clientes. El núcleo de este trabajo es utilizar una lingüística computacional sofisticada para llevar a cabo un análisis de sentimientos sobre la gama de productos de la empresa y sus consumidores. El resultado resultante informaría la innovación de productos y las estrategias de marketing de productos.

Los datos y los análisis asociados se están convirtiendo en productos independientes. Las empresas de análisis y tecnología brindan información útil a partir de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Por ejemplo, recopilar y evaluar datos de transacciones entre proveedores y minoristas. Los minoristas que poseen estos datos junto con los análisis pueden usarlos para mejorar las operaciones comerciales, proporcionar servicios y productos adicionales a los consumidores y reemplazar a miembros u organizaciones de terceros que actualmente brindan estos servicios, generando así nuevas fuentes de ingresos.

Adquisición y retención de clientes

Big data en realidad pone al cliente en el centro de la estrategia corporativa. Las empresas y los negocios están inundados de datos de consumidores de comunidades en línea, sitios web y bancos de datos gubernamentales y de terceros. Además, los usuarios comparten casi 32 mil millones de datos o contenido todos los días en plataformas de redes sociales como Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram, etc. A través de big data, es posible unir fuentes de redes sociales con diferentes fuentes, incluidos eventos culturales. , datos meteorológicos y datos internos en forma de información de contacto del cliente. Además, las herramientas de análisis avanzadas permitirán un procesamiento efectivo, más rápido y rentable y crearán rápidamente potencial para desarrollar nuevos conocimientos.

Un banco asiático examina las llamadas de los clientes para cotejar los verdaderos sentimientos, mientras que un banco estadounidense analiza las actividades de las redes sociales para identificar a los clientes de riesgo. Este tipo de recopilación de hechos u opiniones captaría la retroalimentación directa y evitaría el sesgo innato de las encuestas de consumidores. Al mismo tiempo, desarrollará objetivos de desempeño y de clientes rápidamente. Ahora, las empresas no necesitan esperar informes semanales, mensuales o anuales para determinar las estrategias comerciales.

De manera similar, el minorista estadounidense Macy's utiliza big data para crear surtidos centrados en el cliente. Anteriormente, la empresa analizó puntos de datos como promociones de precios, desabastecimiento y tasas de venta dentro del sistema de comercialización. Sin embargo, con big data, Macy's puede evaluar fácilmente estos puntos de datos a nivel de SKU o producto en una ubicación particular en un momento dado y luego generar varios escenarios para determinar la posibilidad de vender un producto o servicio en un lugar y momento determinados, optimizando finalmente los surtidos. por tiempo, ubicación y rentabilidad.

Conclusión

Una vez que las empresas comienzan a aprovechar los grandes datos para extraer información para su negocio, las acciones que toman tienen la capacidad de renovar los negocios. Si un equipo de marketing puede obtener retroalimentación o comentarios instantáneos sobre una última campaña de marca mediante la evaluación de conversaciones en redes sociales y comentarios de blogs, ¿las encuestas de clientes y los grupos focales se vuelven obsoletos? Las empresas que comprenden rápidamente el valor real de los grandes datos no solo desafiarían a sus competidores, sino que también podrían definir la forma en que se realizan los negocios en su industria. Las relaciones con los clientes se transformarían a medida que las empresas se esfuercen rápidamente por comprender conceptos y nociones que antes no podían determinarse o capturarse, como la percepción y el sentimiento de la marca.

Estén atentos a la siguiente parte de esta serie de blogs.

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