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Cómo Pueden Las Pequeñas Empresas Usar Big Data

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Spanish (Español) translation by Eva Collados Pascual (you can also view the original English article)

El Big Data no es solo para las grandes empresas.

Si has seguido las noticias de los últimos años, probablemente habrás oído hablar mucho sobre big data. Satya Nadella, CEO de Microsoft, dice que los "dividendos de los datos" podrían tener un valor de 1.6 trillones de dolares para las grandes empresas durante los próximos cuatro años, de acuerdo con la BBC.

Pero la PYME (pequeña y mediana empresa) también puede beneficiarse del big data. En este tutorial, veremos cómo las pequeñas empresas pueden usar el big data para mejorar su rendimiento.

Estudiaremos algunos casos reales, desde una compañía de video juegos que modifica sus productos ininterrumpidamente hasta un zoo que analiza datos climáticos para predecir los cuidados del mismo. Y también veremos como puedes implementar una solución de big data en tu compañía.

Hacia el final del tutorial, deberías tener algunas ideas concretas sobre como podrías usar el big data para aumentar la eficiencia de tu negocio, conocer mejor a tus clientes e incrementar las ventas.

1. ¿Qué Es El Big Data?

Si te estás preguntando que significa big data, no te preocupes—es sencillamente lo que su propio nombre sugieres. Hace referencia a grandes volúmenes de datos (generalmente medidos no en megabytes o gigabytes, sino en terabytes o incluso petabytes), los cuales pueden ser analizados para descubrir tendencias o patrones y mejorar procesos. Según IBM:

Cada día, creamos 2.5 quintillones de bytes de información o data—tanto es así que el 90% de los datos de todo el mundo actual, han sido creados en tan solo los últimos dos años.

Piensa en tu propio negocio. En anteriores generaciones, o bien los datos no se conservaban, o existían sobre papel llenando cajones, difícil de acceder e imposible de analizar a gran escala. 

Hoy, por el contrario, incluso las PYMES guardan una gran cantidad de datos electrónicamente. Y si te es posible agregar información procedente de millones de empresas y clientes, entonces obtienes un increíble volumen de datos.

Aunque, en cualquier caso lo importante no es solo la cantidad. La mayoría de las definiciones de big data también incluyen las tres Vs: volúmen, velocidad y variedad. SAS también agrega variabilidad y complejidad.

"Big data" se ha convertido un poco en una palabra de moda, y a veces se toma un poco demasiado lejos. A veces se puede aplicar al análisis de datos ordinarios, por ejemplo, en situaciones en las que la cantidad de información no es lo suficientemente "grande" o compleja. Pero existen algunos usos reales y prácticos para el big data, vamos a ver ahora algunos ejemplos para darte una idea de cómo podrías beneficiarte de él.

2. Comprender las Demanda de los Clientes

Uno de los usos más evidentes de los datos masivos consiste en lograr entender lo que quieren los clientes.

Un punto clave a recordar es que aunque tu empresa no tenga un montón de datos sobre sus clientes, puedes aprovechar también otras fuentes de datos masivos. Muy pocas pequeñas y medianas empresas tendrán un volumen de información suficiente como para que sea calificada como "big data". No obstante, puedes acceder a un tipo de información más genérica, y a gran escala sobre lo que buscan los clientes en tu sector o target demográfico. Y en algunos casos, puedes tomar decisiones inteligentes incluso aunque estén basadas en conjuntos de datos más pequeños.

Por ejemplo, una empresa de alquiler de apartamento pequeño en Carolina del norte utiliza software de base de datos SAS para analizar las tendencias de reservas y punto semanas cuando la demanda era flojo y permitido los propietarios a ajustar sus precios para las semanas por lo tanto, dando por resultado mayores reservas.

La empresa de alquiler, Twiddy & Company, también reduce sus costes en un 15% comparando los gastos de mantenimiento de cada contratista con la media del resto de sus otros 1.200 proveedores, así como la reducción de errores en el procesamiento de las facturas y la automatización de los horarios de servicio. Esos ahorros superan el coste del software.

"En los números hay verdad y este software te ayuda a encontrarla", comentó el director de marketing Ross Twiddy a la revista Inc. "Cuando vimos que nos funcionaba, fue como saborear el helado por primera vez. Es algo que nunca vas a olvidar".

Los conjuntos de datos tampoco tienen que estar basados directamente en tus propios clientes. Point Defiance Zoo & Aquarium en Tacoma, Washington, mejoraron su rendimiento al analizar el clima.

El zoológico trabajó con IBM y socios de BrightStar para comparar sus registros históricos de asistencia contra años de datos climáticos locales detallados. Los resultados les permitieron hacer predicciones exactas sobre cuántos clientes a esperar cada día y para ajustar los niveles de personal en consecuencia.

El zoológico también impulsó las suscripciones mediante el empleo de software que detectaba los visitantes frecuentes y determinaba cuál era el mejor momento para contactar con ellos.

3. Mejorar Tus Productos

Algunas empresas están recogiendo grandes volúmenes de datos sobre cómo sus clientes utilizan sus productos y después los procesan para que revelen información de valor que les permita mejorar los productos.

Este es un terreno fértil para las compañías de videojuegos, por ejemplo. La compañía de video juegos Mediatonic analiza grandes cantidades de datos de sus usuarios: Cuándo, dónde y cuánto tiempo juegan y qué partes del juego encuentran especialmente difíciles o fáciles.

Después se pueden "probar diferentes versiones de un juego sobre sectores demográficos diferentes al mismo tiempo," comenta su director ejecutivo Dave Bailey, "y ajustarlo según la respuesta a los datos que recibimos en tiempo real. Ahora podemos entender a cada jugador de forma individual."

También podrías usar el análisis de datos para proporcionar servicios adicionales a sus clientes. El consultor Mark Schaefer escribió en Social Media Today sobre su trabajo con una pequeña empresa que ofrece servicios de reparación y mantenimiento de aviones. La empresa había comenzado a guardar datos masivos sobre el rendimiento de los aviones de sus clientes, pero no estaba seguro de qué hacer con ellos. Les mostró que podían ganar una ventaja competitiva ofreciendo a sus clientes un valor adicional.

Por ejemplo, podrían utilizar los datos para indicar si un jet necesitaba mantenimiento antes de la revisión preprogramada, ayudando así a la reducción de costes y manteniendo los aviones en activo durante más tiempo. O podrían ofrecer a sus clientes conocimientos sobre la eficiencia del combustible, o los datos de reparaciones recopilados durante años para determinar la causa más probable de un problema y los medios que con mayor seguridad los solucionarían, reduciendo así los tiempos de reparación. Los datos también podrían ayudar a los clientes a encontrar áreas de mejora y tomar decisiones de compras más inteligentes en el futuro.

No importa si lo que vendes son productos o servicios, considera si existe cualquier dato extra que puedas proporcionar a tus clientes que les pueda resultar útil. Podrías cobrar por esto como un servicio extra, u ofrecerlo como un regalo de promoción para mejorar la lealtad del cliente.

4. Obtener Conclusiones a Partir de las Redes Sociales

Piensa en la enorme cantidad de datos disponibles en las redes sociales. Cada día, tus clientes comparten gran cantidad de información que podría ayudarte a orientar tus ofertas de forma optima — es una ventaja con la que los empresarios de generaciones anteriores jamás habrían soñado.

El problema está en que estos datos están desordenados y desestructurados, y mayoría de las empresas no saben cómo aprovecharlos. Pero actualmente existe un gran número de aplicaciones y programas de software que permiten procesar todos estos datos e identificar tendencias o patrones.

Es común que hoy en día las empresas usen software para monitorear las conversaciones en redes sociales y detectar los comentarios negativos que necesitan una respuesta (o los comentarios positivos para su posterior promoción). Pero los datos masivos también pueden proporcionar información más específica o susceptible de generar acciones concretas.

La cadena hotelera Accor Hospitality, por ejemplo, utiliza el sistema de análisis de redes sociales que proporciona la firma Synthesio para examinar miles de comentarios publicados en sitios web de viajes y para hacer un seguimiento de la reputación online de 12.000 hoteles, tanto los de Accor como los de la competencia.

El análisis reveló pequeños pero importantes problemas que estaban experimentando los huéspedes, como por ejemplo que llaves de las habitaciones estaban siendo desmagnetizadas por sus teléfonos inteligentes. Accor fue capaz de afrontar los problemas e impulsar significativamente las opiniones positivas que recibían sus hoteles.

Accor, por supuesto, es una empresa de gran tamaño, pero piensa en las maneras en las que tu empresa podría hacer aprovechar todos esos millones de opiniones, quejas y felicitaciones que revolotean a diario en las redes sociales. Existen un montón de soluciones para el análisis de los medios sociales, muchos de ellos de bajo coste. Entre las opciones populares se incluyen Brandwatch, HootSuite y SproutSocial.

5. Estudio Comparativo de la Competencia

Aprender lo que está haciendo tu competencia solía ser algo difícil de alcanzar. Tenías que confiar en las encuestas, a menudo basadas en información limitada y anticuada. Ahora, sin embargo, los datos masivos nos permiten acceder a grandes cantidades de información actualizada relativa a otras empresas de tu sector o ubicación geográfica.

Por ejemplo, la aplicación de contabilidad QuickBooks Online tiene millones de usuarios procedentes de negocios ubicados por todo el mundo y maneja grandes volúmenes de datos sobre ingresos, gastos, beneficios de crecimiento y mucho más. Para cada negocio individual, este dato es enormemente sensible y nunca lo divulgarían. Pero QuickBooks puede añadirlos de forma anónima, por supuesto, y compartir los resultados.

Puedes ver algunos ejemplos de cómo usan esto empresas estadounidenses en la página del explorador de datos de QuickBooks. Pulsa sobre tu región geográfica, y se podrás ver algunos datos sobre otros pequeños negocios próximos a tu ubicación: Con qué velocidad están creciendo, cuál es su volumen de beneficios, en qué invierten su dinero y mucho más. También puedes ver parámetros financieros relativos a empresas en de diversos sectores industriales así como una comparativa de referencia entre tu propia empresa y la competencia.

QuickBooks data explorer

QuickBooks es sólo un ejemplo: existen muchas otras plataformas por ahí. Compass, por ejemplo, te permite agregar datos de tu empresa y combinarlos con empresas similares para ver como estás posicionado frente a tus competidores. Datos de su propia empresa es cifrados y lugar privado, es otra vez, sólo los datos a gran escala, globales que es compartidos.

Siguientes Pasos

Así que ahora que has visto algunos ejemplos de cómo utilizar datos masivos, el siguiente paso consiste en pensar formas de aplicarlos a tu negocio y elegir una estrategia para implementarlos.

La buena noticia es que hay muchos proveedores, desde los grandes del sector como IBM y SAS hasta empresas más pequeñas como Qualtrics, InsightSquared y Tranzlogic. Además, el almacenamiento de grandes cantidades de datos es actualmente mucho más barato que antes, gracias a la caída del coste de almacenamiento físico de la información y el surgimiento del almacenamiento en la nube.

Pero asegúrate de considerar cuales son tus necesidades exactamente. El simple hecho de que todo el mundo esté hablando de big data, no significa tengas que lanzarte a ello ahora mismo y empezar a reunir todos los datos a tu alcance. Los sistemas de procesamiento en la nube o "cloud computing" hacen que sea más barato el almacenamiento de datos, aun así todavía tendrás que tener cuidado. Algunos proveedores, por ejemplo, cobran poco por el almacenamiento, pero cobran más por el acceso a los datos.

"Los costes pueden ser una espada de doble filo," dice Craig Bloodworth, chief technology officer de The Information Lab. "Es fantástico poder realizar peticiones, o acceso a información como y cuando los necesites, pero si no tienes un medio para administrar su uso y tus tasas de facturación, entonces puedes acabar teniendo que pagar mucho por el almacenamiento de tus datos en la nube".

Suena paradójico que comente esto en un tutorial sobre big data, no obstante puedes empezar con poco. Tal vez podrías centrarte en un principio en hacer un mejor uso del almacenamiento de datos que ya tengas. Si tienes mucho tráfico en tu sitio web, por ejemplo, puedes obtener información interesante simplemente explorando los datos que te ofrece Google Analytics, también podrías hacer experimentos usando Google Analytics at scale. A continuación mira algunas maneras simples y de bajo costo de análisis de redes sociales y atar encima de algunas de sus bases de datos existentes para revelar información interesante. Que debe darle una idea de cuánto datos puede ayudar a crecer tu negocio y mejorar, y en ese momento puede empezar mirando hacia soluciones más integrales.

Recursos

Crédito Gráficos: Datos diseñados por Piotrek Chuchla de Noun Project.

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