Al contrario de lo que muchos podrían pensar, las pymes tienen una ventaja sobre las grandes empresas que es su reactividad. Gracias al flujo de información simplificado, que es a la vez rápido y flexible, resulta más fácil para una pequeña o mediana empresa configurar y utilizar Big Data de forma eficaz.
Además, no es necesario tener acceso a enormes recursos económicos para implementar Big Data en una pequeña o mediana empresa.
Los servidores y bases de datos caros son cosa del pasado. El Big Data es ahora mucho más accesible gracias a herramientas diseñadas a escala de pymes. Puedes utilizar datos ya presentes en el funcionamiento de tu empresa: sus redes sociales, su sitio web, su CRM, datos de los departamentos de RRHH, etc.
Los datos de terceros también pueden ser muy valiosos: diversas bases de datos, anuncios de Google y Facebook, sitios de contratación, etc. Todos estos datos, analizados eficazmente, constituyen una base sólida para responder a la mayoría de los problemas de una empresa.
Finalmente, el secreto del éxito de una operación de este tipo reside también y sobre todo en el rigor con el que se lleva a cabo. La implementación del Big Data en una Pyme requiere la consideración de tres puntos esenciales:
- Determinar un objetivo preciso, de lo contrario un proyecto de Big Data puede no dar frutos. Por tanto, es fundamental que te preguntes para qué lo vas a utilizar antes de continuar.
- Rodéate de personas competentes para la implementación y gestión del proyecto. Un científico de datos puede ayudarle en su proceso. Puedes contratar uno o recurrir a una empresa especializada en Big Data.
- Deje suficiente tiempo para configurar la extracción de datos para que sea relevante. De hecho, los proyectos de Big Data requieren bastante tiempo y los equipos deben disponer de tiempo suficiente para implementarlos.
Ejemplos del uso del Big Data en los negocios
1) El uso de Big Data para la contratación.
Big Data ha permitido, en particular, el desarrollo de métodos de optimización de la contratación. Gracias al Big data Analytics, los departamentos de RRHH se orientan más fácilmente hacia los mejores candidatos para optimizar la selección.
De esta forma se reducen considerablemente los costes y tiempos de contratación e incluso es posible predecir las necesidades futuras de contratación.
2) Una ayuda al mantenimiento predictivo en el sector aeronáutico.
Por loco que parezca, Big Data también puede mantenerte seguro mientras viajas en avión. De hecho, gracias a algoritmos capaces de predecir la fecha en la que las piezas se romperán, teniendo en cuenta factores como el tiempo, las tensiones ejercidas o la frecuencia de uso, se implementa un mantenimiento preventivo.
De esta forma, se evitan posibles accidentes y la industria aeronáutica gana invirtiendo en procesos de mantenimiento.
3) Minería de datos, una técnica de fidelización para bancos y compañías de seguros
Tras una ola de insatisfacción de los clientes con los servicios ofrecidos por bancos y compañías de seguros, estas últimas recurrieron al big data para descubrir la fuente.
La principal observación que se ha hecho es la de la importancia de los servicios móviles y su nivel de personalización. Resultó que desempeñaban un papel muy importante en la apreciación que los clientes tenían de la calidad del servicio.
Para construir una relación duradera y adecuada con el cliente, se tomaron medidas analizando los datos que la mayoría de estos bancos y compañías de seguros ya tenían.
De esta manera pudieron desarrollar su oferta móvil en los canales adecuados y comprendieron que la innovación iba de la mano de las expectativas de los clientes.
4) Utilice Big Data para personalizar su experiencia en sitios de comercio electrónico
Ante la competitividad del sector del comercio electrónico y la volatilidad de los consumidores (el tiempo medio de navegación en un sitio de comercio electrónico se ha reducido a menos de cinco minutos), se hace una observación: el discurso de masas y una categorización demasiado amplia ya no corresponden al mercado actual.
Rápidamente, se optó por la personalización de la navegación como la mejor forma de captar la atención del objetivo. Gracias, en particular, a las sugerencias de productos personalizadas posibles gracias al Big Data.
Tras este análisis, varios sitios de comercio electrónico consiguen ofrecer una navegación fluida y perfectamente adaptada a sus visitantes.
Amazon, por ejemplo, personaliza la página de inicio de su sitio en función de sus gustos, intereses, investigaciones previas y extracción de datos.
Netflix, por su parte, consigue generar más de 33 millones de páginas de inicio diferentes para ofrecer a sus usuarios contenidos que les gustan.
5) Gracias al Big Data, una marca de cosmética japonesa descubre un nuevo target
Al intentar explotar las huellas dejadas por los usuarios en la red para “generar negocios”, una importante marca de cosméticos ha descubierto un objetivo incongruente.
De hecho, al observar los resultados de su proyecto Big Data, la marca se dio cuenta de que los protectores solares eran muy populares entre los clientes masculinos, a diferencia del resto de productos.
Al profundizar un poco más en los datos de estos clientes, resultó que la mayoría de ellos eran entusiastas del golf y que, por tanto, el producto les interesaba naturalmente.
Por ello, la marca ha tomado nota de esta especificidad y ha revisado su marketing en función de este nuevo objetivo.
6) Haz que tu negocio sea ultra visible gracias al retargeting
Retargeting: detrás de esta bárbara palabra se esconde una técnica que conoces bien. Consiste en ofrecer al usuario publicidad personalizada durante sus futuras visitas a otros sitios.
Al basarse en los datos de comportamiento de su historial de navegación, es posible "rastrear" a los compradores potenciales incluso si ya no están en su sitio. Gracias a las agencias de publicidad, cuyo objetivo es obtener el máximo espacio publicitario, estos datos se recopilan y permiten mostrar banners promocionales de forma específica.
A fuerza de visibilidad, esto permite que el internauta regrese una segunda vez (o más) a su sitio, hasta llegar a una posible compra.
7) Aerolíneas y precios dinámicos
Las aerolíneas explotan notablemente los macrodatos para ajustar los precios de los billetes en función de las tendencias, los perfiles y los hábitos de viaje de los clientes. El principio es sencillo: la empresa primero identifica a la persona que busca un vuelo y luego utiliza sus datos (en parte gracias a su cuenta de cliente y a su historial) para variar el precio del billete.
Por lo tanto, la tasa de conversión aumenta significativamente al ofrecer tarifas más asequibles a nuevos clientes y boletos más caros a viajeros "de negocios" que tienen menos probabilidades de desanimarse por los costos adicionales.
Autor Bio:
Soy Bhavesh Parmar. Como Gerente de Marketing Digital Profesión, HData Systems. Me gusta escuchar música y navegar por Internet.
