10 razones que demuestran cómo el Big Data ayuda a aumentar la productividad
En los últimos años, muchos consejeros delegados de grandes compañías están exigiendo iniciativas de Big Data, pero la mayoría son proyectos que se quedan en puro marketing interno/externo y no llegan a buen puerto.
Tinámica destaca 10 razones para poner en marcha proyectos de Big Data en las empresas y cómo su correcta implantación puede ayudar a los negocios a incrementar el impacto en sus cuentas de resultados.
1.- Democratiza la toma de decisiones y a través de los dispositivos móviles logra una mejor conexión con las áreas operativas. Es decir, acerca el Business Inteligence a las operaciones.
2.- El hecho de que los indicadores clave de negocio (KPI´s) puedan disponerse de forma semanal o diaria en lugar de mensual o trimestral ya supone un multiplicador de en la capacidad para tomar decisiones x3 o x4.
3.- La simulación y visualización avanzada ayuda a acertar en las decisiones ya que permite observar el impacto de las mismas antes de tomarlas. En términos de lanzamiento de campañas comerciales en Banca, Telecomunicaciones o Utilities, se puede saber en 24 horas si va a tener éxito o no, así como disponer de la capacidad de redirigir el objetivo hacia el éxito.
4.- El mercado exige la toma de decisiones rápidas y con mayor grado de acierto. Sectores que dependen de la meteorología, como la agricultura, la pesca o el ocio, tienen ahora, con la tecnología adecuada, la capacidad de anticiparse a la realidad y tomar las mejores decisiones.
5.- Permite realizar un seguimiento exhaustivo de la competencia y se incrementa la capacidad de anticipación en sectores maduros o muy competitivos comercialmente.
6.- Articular un encaje perfecto entre necesidades del cliente y oferta de productos de la compañía de tal forma que se optimiza al máximo la satisfacción de las necesidades del cliente en función de su renta actual y potencial. El cliente deja de formar parte de la media aritmética y recibe un servicio y precio totalmente adaptado a su perfil.
7.- Se optimiza la comunicación con el cliente a través de soluciones de machine learning que ayudan a extraer el mayor partido de cada "transacción" utilizando variables de perfil, estado de ánimo, cambios socio económicos, redes de influencia y análisis del riesgo. Esto asegura el éxito en campañas de cross and up selling.
8.- A través de una perfecta integración de datos y seguimiento del ciclo de vida del mismo ya es posible aplicar el concepto de multicanalidad de verdad y con éxito dentro de una misma empresa.
9.- En este sentido, la multicanalidad permite la integración vertical de procesos y acuerdos entre diferentes empresas e industrias, de tal forma que el hilo conductor de la interacción lo marca el propio cliente de forma no lineal en el proceso de compra.
10.- Ya existe la posibilidad de que el cliente pueda intervenir directamente en los procesos de fabricación y venta dependiendo de su capacidad de influencia y liderazgo en determinados mercados, lo que supone incorporar su opinión en los procesos de diseño y configuración de productos.
"A la hora de abordar un proyecto de Big Data con una compañía hay que partir de un análisis de las necesidades de negocio y funcionalidad de la misma para detectar cuales son las palancas que activen multiplicadores en la cuenta de resultados que justifiquen la inversión", ha destacado Enrique Serrano, director general de Tinámica.
