Papel transformador de Big Data en todas las industrias

Todos hemos escuchado la palabra de moda "Big Data" y, francamente, quizás estés un poco cansado de escucharla. Aunque el término es demasiado genérico y, a menudo, se usa incorrectamente, no es solo una exageración. Es una revolución silenciosa. La era de la gestión basada en datos ya ha llegado y aquellos que no se adapten serán aplastados por la competencia. Veamos algunas de las industrias que ya han sido transformadas por el uso de análisis de Big Data.

Industria minorista

El sector retail es fundamentalmente un modelo B2C y como tal es altamente competitivo. En el pasado, tener el precio correcto y tener el tipo de publicidad correcto era una combinación ganadora para atraer clientes y generar ventas. Sin embargo, con el desarrollo de Internet y canales móviles para ventas y marketing, la industria se ha vuelto más compleja. Esto plantea preguntas como qué canal usar para dirigirse a ciertos clientes, si los precios en la tienda y en la tienda en línea son los mismos, qué artículos debemos tener en stock para asegurarnos de no perder oportunidades y otros problemas comerciales similares. .

Es esencial crear una experiencia de usuario fluida y administrar la interacción con el cliente en múltiples canales. Por ejemplo, un consumidor podría comenzar a buscar un producto en una aplicación móvil, comprarlo en línea y recogerlo en una tienda. La coordinación de esta interacción de compras multicanal requiere que una empresa administre, integre y comprenda de manera efectiva esta gran variedad de datos que llegan a un ritmo ininterrumpido. Por ejemplo, puede darse cuenta de que cierto videojuego es extremadamente popular, pero cuál de sus clientes lo pide en línea y cuáles prefieren ir a la tienda es una pregunta clave que puede impulsar campañas de marketing personalizadas con un mayor ROI. La siguiente infografía de la consultora de negocios y tecnología Wipro explica más a fondo.

El uso de Big Data en la industria minorista tiene 2 aplicaciones principales: aumentar los ingresos mediante la creación de ofertas de marketing personalizadas (consulte el artículo anterior de Customer Analytics para obtener más detalles) u optimizar la gestión de inventario y, por lo tanto, aumentar el margen de ganancias al reducir los costos operativos (es decir, Gestión de inventario justo a tiempo). Pregúntele a cualquier minorista cuál es la parte más cara de su modelo de negocio y le dirá: un artículo sentado en el estante. Además de los gastos de tener un espacio comercial y que este artículo ocupe el preciado espacio físico en una tienda, existe el costo de enviar el artículo a la tienda y su valor de depreciación con el tiempo. Lo que nos lleva a la siguiente industria...

Cadena de suministro

La industria de la cadena de suministro tiene que ver con la optimización: quién puede entregar los productos más rápido al precio más bajo posible. Para acertar con el modelo de negocio existen numerosos factores logísticos como los canales de distribución, el posicionamiento geoespacial de los almacenes, la precisión de los pedidos de entrega, etc. Debido a que es una industria multifacética que involucra a muchos actores que necesitan colaborar, la optimización a través de la tecnología produce resultados sorprendentes. resultados. Según el Estudio de megatendencias de operaciones globales de Accenture, "la incorporación de análisis de big data en las operaciones conduce a una mejora de 4,25 veces en los tiempos de entrega de pedido a ciclo, y una mejora de 2,6 veces en la eficiencia de la cadena de suministro del 10% o más".

Averiguar la ruta más corta desde el centro de distribución hasta la tienda y tener un inventario equilibrado en cada centro de distribución genera grandes ahorros en los costos operativos. The Boston Consulting Group analiza cómo se está utilizando el big data en la gestión de la cadena de suministro en el artículo “Making Big Data Work: Supply Chain Management ”. Uno de los ejemplos proporcionados es cómo se orquestó y optimizó la fusión de dos redes de entrega mediante geoanálisis. El siguiente gráfico es de ese artículo.

Banca y Seguros

Tanto en el sector bancario como en el de seguros, el nombre del juego es Gestión de Riesgos. Un banco le otorga un préstamo o una tarjeta de crédito y ganan dinero con la tasa de interés. Además del riesgo obvio de que no pague su deuda, existe otro riesgo de que pague su deuda prematuramente y, por lo tanto, genere menos ingresos para el banco.

El análisis predictivo se ha utilizado desde la década de los 90 para identificar los umbrales de las tasas de interés que dan como resultado un pago anticipado/ingresos reducidos de la tasa de interés de los préstamos para los bancos. En el mundo financiero, una sola transacción es el bloque de construcción clave de grandes cantidades de datos que luego se analizan con modelos predictivos y, basados ​​en tendencias a escala masiva, permiten la categorización de perfiles de clientes que pueden predecir el riesgo asociado con usuarios individuales. Los bancos pueden modelar el desempeño financiero de sus clientes en múltiples escenarios y fuentes de datos. La ciencia de datos también puede ayudar a fortalecer la gestión de riesgos en áreas como la detección de fraudes con tarjetas, el cumplimiento de delitos financieros, la calificación crediticia, las pruebas de estrés y el análisis cibernético.

En el mundo de los seguros, también se reduce a los perfiles de los clientes: si la prima es demasiado alta (la oferta no se ajusta bien al perfil del cliente), pueden cambiar a otra compañía de seguros. Para contrastar esto, si tiene un conductor de automóvil arriesgado, su oferta le está costando a su compañía de seguros más en reclamos que en la tasa o las primas del seguro. Averiguar qué clientes son más propensos al riesgo que otros permite ofrecer ofertas personalizadas que mitigan el riesgo de perder un buen cliente o perder dinero con un mal cliente. Un buen ejemplo de cómo la tecnología está revolucionando este campo es el dispositivo Snapshot que transmite datos sobre cuándo conducen los clientes, con qué frecuencia conducen y con qué fuerza frenan.

No es caro y ya está disponible.

Según el estudio de Accenture, la razón principal por la que los empresarios no están implementando sus ideas de Big Data es la percepción de que es muy costoso. Habrían tenido razón hace 10 años. Ya no.

La plataforma LuckyTemplates de Microsoft permite a los propietarios de pequeñas y medianas empresas aprovechar el poder del análisis de Big Data sin ninguna experiencia técnica. Además, debido a que es una plataforma, viene con herramientas de inteligencia empresarial específicas de la industria: no hay necesidad de reinventar la rueda, puede comenzar a usar los mismos informes que usan los grandes jugadores, por una fracción del costo. Al utilizar datos comerciales en tiempo real, LuckyTemplates ofrece paneles claros y nítidos que ayudan a los gerentes a comprender dónde se encuentra su negocio hoy, cómo se desempeñó históricamente y qué se puede hacer para el éxito futuro.

Además de los ahorros, en los costos de implementación (que pueden ser decenas o cientos de miles de dólares), sus costos de mantenimiento son prácticamente cero dólares. El equipo de Microsoft no solo mantiene la plataforma funcionando sin problemas, sino que mejora y actualiza las características a medida que evoluciona el mercado, para que sepa que siempre obtendrá los últimos estándares de informes adoptados por la industria en su computadora portátil, dispositivo móvil o cualquier otro dispositivo dondequiera que se encuentre.

Hemos entrado en la era del análisis de datos avanzado, donde el éxito empresarial a largo plazo depende del aprovechamiento de los datos para desarrollar conocimientos y ofrecer soluciones a los clientes. ¡Actúa ahora para no quedarte atrás en la carrera!