Por sus datos los conocerás

¿Qué tiene en común un canal de televisión con Sears, con Target o con el gobierno de Estados Unidos? En el mundo digital en el que ahora vivimos: mucho. 

Estas empresas y más están combinando la precisión de las matemáticas, el poder de las computadoras y la astucia de la mercadotecnia para impulsar sus ventas mediante proyectos de “big data”, o “datos grandes”, según su traducción. 

La premisa es sencilla: conoce cada preferencia y hábito de tus clientes para venderles justamente el producto que necesitan en el momento adecuado. 

Eduardo Flores Eduardo Flores Publicado el
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28%
de ejecutivos no aprovechan las grandes cantidades de información que recopilan
Han surgido empresas dedicadas a facilitar el análisis del ‘big data’. Una de las más exitosas es SAS, que en el 2011 vendió 2 mil 750 millones de dólares
Las empresas de la industria financiera y de inversiones llevan la delantera en el ‘big data’. En promedio, cada una de estas firmas con más de mil empleados tiene 3 mil 800 terabytes de información archivada
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¿Qué tiene en común un canal de televisión con Sears, con Target o con el gobierno de Estados Unidos? En el mundo digital en el que ahora vivimos: mucho. 

Estas empresas y más están combinando la precisión de las matemáticas, el poder de las computadoras y la astucia de la mercadotecnia para impulsar sus ventas mediante proyectos de “big data”, o “datos grandes”, según su traducción. 

La premisa es sencilla: conoce cada preferencia y hábito de tus clientes para venderles justamente el producto que necesitan en el momento adecuado. 

Para ello, algunas de las empresas más grandes del mundo están reclutando ingenieros, economistas y matemáticos a pasos acelerados: formando pequeños departamentos de inteligencia de datos. 

Un reporte de Mckinsey Global Institute, el brazo de investigación de una prestigiosa consultora de negocios, afirma que la tendencia solo se acrecentará en los próximos años. 

De acuerdo con sus estimaciones, en el 2018 habrá una demanda por 440 mil ingenieros especializados en datos en Estados Unidos. Sin embargo, los graduados de universidades, incluyendo migrantes de otros países, solo podrán llenar aproximadamente el 68 por ciento de los puestos. 

Es decir, habrá un déficit de 140 mil ingenieros en el área para el 2018. 

¿Pero para qué contratar a tantos?

Radiografía detallada

En términos prácticos, la fortaleza del modelo de big data recae en encontrar patrones entre clientes y sus hábitos de consumo, para después otorgar promociones ultra efectivas a esos nichos de mercado. 

Por ejemplo, un cliente que compra con su tarjeta de crédito unos zapatos para correr en una tienda deportiva pronto aparece en múltiples bases de datos. 

Si su tarjeta de crédito está ligada a un correo electrónico y el correo electrónico a una cuenta en una red social, toda la información de sus gustos, amigos, lugares que frecuenta y otros datos pueden ser “minados” por programas e ingenieros expertos en datos. 

Pronto, surge un perfil detallado del cliente y se le manda a su correo electrónico promociones para artículos complementarios a sus zapatos, como ropa para correr o invitaciones a eventos deportivos. 

Sears, una de las empresas pioneras en el enfoque de big data, tiene hoy aproximadamente datos precisos para 100 millones de clientes, lo que le permite enviar cupones y diseñar estrategias de mercadotécnica específicas para cada uno.

Otra empresa que ha seguido el ejemplo es Target, que tiene un departamento importante de análisis de datos. 

Inclusive las televisoras han aprovechado los datos recopilados por Nielsen Catalina Solutions para ofrecer publicidad mucho más específica. 

Por medio de big data, la cadena de televisión CBS descubrió que el programa “Elementary”, que tiene un rating de tan sólo 2.9 puntos, genera uno de 7.3 entre las personas que más gastan en películas. Lo que era un programa que traía mediocres ganancias pronto se volvió un espacio publicitario importante para algunos de sus clientes.

Desde luego han surgido también empresas dedicadas a proveer servicios de análisis de datos, entre las más conocidas está SAS, una consultora que en el 2011 vendió 2 mil 750 millones de dólares. 

El éxito es tan evidente que otras han tomado nota. De acuerdo con un reporte especial de la unidad de inteligencia de The Economist, 54 por ciento de 752 ejecutivos en empresas alrededor del mundo dijeron estar analizando maneras de usar datos generados a través de redes sociales. 

Un 61 por ciento planea empezar a recopilar y usar datos de localización a través del GPS en dispositivos móviles. 

Poder nuevo

Si bien la mayoría de las técnicas matemáticas usadas para encontrar estos patrones han sido estudiadas por economistas e ingenieros por un par de décadas, la oportunidad de oro en este siglo es la información masiva que se produce en Internet y la capacidad de las computadoras para discernirla. 

Tan solo en un minuto Amazon vende 83 mil dólares en mercancía, cada producto ligado a un cliente y minuciosamente catalogado y archivado. 

En ese mismo minuto, más de 2 millones de búsquedas se harán en Google en todo el mundo, cada una de ellas también catalogada y, de ser posible, ligada a una persona mediante una cuenta virtual. Aquí entra el poder de la computadora moderna. 

A medida que se ha hecho más barato mantener archivadas cantidades tan grandes de datos, las empresas han expandido su misión de búsqueda. 

De acuerdo con Mckinsey Global Institute, las empresas al frente de este esfuerzo por recabar datos son las de la industria financiera y de inversiones. En promedio, cada una de estas firmas con más de mil empleados tiene 3 mil 800 terabytes de información archivada. 

En otros términos, la información recopilada por cada una de estas empresas podría almacenar 3 millones 800 copias de la Enciclopedia Británica si consideramos que aproximadamente mil enciclopedias caben en un terabyte.

Seguido de las empresas financieras, están los bancos, las comunicaciones, medios de información y los gobiernos federales. 

Muchas organizaciones parecen haber entendido lo valioso de los datos y se ha hecho más barato guardarlo, pero eso no significa que se esté usando. 

Starbucks, por ejemplo, cuenta con cantidades inmensas de datos sobre hábitos y horas de consumo de millones de clientes, pero no ha podido diseñar estrategias efectivas para usarlo todavía.

El reporte de The Economist señala que 28 por ciento de los ejecutivos encuestados recopilan y almacenan grandes cantidades de datos, sin embargo no saben optimizarlos para generar conocimiento sobre sus clientes o su negocio. 

En el juego de la innovación y la feroz competencia mundial, todo apunta a que las empresas que logren entenderlo estarán pronto por encima de su competencia.

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