Las nuevas tecnologías de almacenaje y análisis de datos masivos en la nube están provocando un terremoto en multitud de sectores que va a acelerarse con la conexión de decenas de miles de dispositivos inteligentes a Internet. Hablamos no sólo de móviles, sino también de ropa, infraestructuras y, por supuesto, de vehículos.
El principal rompeolas donde está estallando con más fuerza este tsunami se encuentra allí donde las empresas trabajan con millones de datos estructurados y no estructurados –pero siempre digitalizados– de productos y, por supuesto, de clientes reales y potenciales.
Esto significa que son los bancos, las telecos, las empresas de energía, los gigantes del gran comercio y sus socios logísticos y las agencias de marketing y publicidad digitales quienes están recibiendo el grueso del impacto. Quieren surfear esta endiablada ola para conocer mejor a sus clientes, personalizar sus servicios, mitigar los riesgos y anticiparse a los fallos de las infraestructuras o sistemas.
Bancos
Las tres principales áreas donde los bancos están viéndose propulsados por el big data son el análisis de riesgos (calculan, por ejemplo, qué posibilidades existen de que determinados clientes no les devuelvan lo prestado e intentan anticiparse), la evaluación de la experiencia del cliente (hasta qué punto se encuentra satisfecho con los servicios que le ofrecen, qué probabilidades existen de que abandone la entidad y cómo podrían ajustar mejor la oferta a sus necesidades) y la optimización de operaciones.
La optimización de operaciones se refiere, sobre todo, a los procesos internos. Por ejemplo, teniendo en cuenta que la mayor parte de las transacciones cotidianas se realizan mediante la banca electrónica, los datos masivos sirven para vigilar atentamente la evolución del rendimiento del portal, adaptarlo a las necesidades de sus usuarios y prevenir fallos que puedan bloquear su funcionamiento o suponer una brecha en la seguridad.
Telecomunicaciones
Las empresas de telecomunicaciones se han visto invadidas en muy pocos años por los analistas y métricas de datos masivos… y los están empleando para mejorar la gestión de sus infraestructuras y procesos, para comprender y satisfacer más a sus clientes y para utilizar el poder de su conectividad para ofrecer servicios a terceros.
La gestión de infraestructuras y procesos está avanzando a lomos de la información que emiten los cables sensorizados sobre el tráfico de datos que soportan en cada momento del día y una estimación cada vez más precisa del tráfico futuro gracias a un sinfín de variables plurianuales. También se emplea el big data para identificar un fraude o, en algunas ocasiones, anticiparlo.
La relación con el cliente ha empezado a adaptarse a este nuevo contexto igualmente. Los datos pueden servir para ofrecer a los consumidores mejores contratos, para afinar las campañas de marketing teniendo en cuenta, por ejemplo, la geolocalización, para computar muchas más variables como las que ofrecen la participación en redes sociales a la hora de decidir si un cliente está verdaderamente contento e incluso para diseñar nuevos productos y servicios que lo agraden más.
Por supuesto, la multiplicación de la conectividad a Internet de miles de dispositivos nuevos (Cisco calcula que serán 50.000 millones en 2020) ya está abriendo nuevas oportunidades de negocio para que las telecos vendan, normalmente con el consentimiento de los clientes, datos a terceras empresas como pueden ser los fabricantes y aseguradoras de vehículos inteligentes, que quieren conocer el uso que les dan y el grado de satisfacción de sus clientes.
Aseguradoras
Las aseguradoras están aprovechando el big data, principalmente, para calcular mejor las primas de los seguros. A veces lo hacen con modelos predictivos sobre la información de la que siempre habían dispuesto y otras, cada vez más, apuestan o por comprar la información de los clientes a los data brokers o por pedir, por ejemplo, a los conductores que inserten un sensor en sus vehículos para que acceder a una información en tiempo real sobre la calidad de su conducción (esto vale también para las aplicaciones sanitarias que potencian los móviles y los wearables y las primas de los seguros médicos).
Utilizan, igualmente, los datos masivos para identificar automáticamente, y mediante la inteligencia artificial, conductas fraudulentas y para conocer mejor a sus clientes. Desean ofrecerles servicios a medida, localizar a aquellos que van a cancelar las pólizas antes de que lo hagan y estimar la satisfacción de todos mediante datos que incluyen desde la participación en redes sociales hasta los correos y las llamadas de teléfono que intercambian con ellos
Empresas de energía
Las empresas de energía también están exprimiendo como una naranja la revolución de los datos masivos. Aquí hablamos tanto de las distribuidoras como de las productoras y tanto de las verdes como de las que se dedican a los combustibles fósiles. También se pueden incluir las firmas de ingeniería que fabrican, por ejemplo, los aerogeneradores o los paneles solares.
En términos de distribución, el big data y los contadores inteligentes les permiten anticipar fallos en la red y mejorar el mantenimiento, ajustarse a la demanda de cada momento con poderosos modelos predictivos, identificar los cortes de luz y otras averías antes de que el cliente llame para quejarse, descubrir anomalías o nuevas tendencias en el consumo o utilizar adecuadamente las redes para no derrochar energía.
Cuando se trata de producir, depende sobre todo del tipo de combustible. Si es fósil, entonces los datos masivos sirven para interpretar mejor las variables del subsuelo que se intenta explotar, para reducir el tiempo entre la perforación y el contacto con el yacimiento y para construir modelos predictivos a partir de experiencias anteriores en terrenos similares.
Si hablamos de energías renovables, los datos masivos le dejan evaluar el rendimiento de las infraestructuras (aerogeneradores, por ejemplo) y aprovechar al máximo recursos como la luz del sol o el viento, adelantarse a posibles fallos e incluso arreglarlas por control remoto. Los fabricantes de esos aerogeneradores o de las placas solares reciben en todo momento los datos sobre el rendimiento de sus productos aunque los hayan vendido y eso les da la oportunidad de aprender de sus imperfecciones a medida que se descubren.
Gran comercio & socios logísticos
Las grandes superficies y las cadenas de tiendas han empezado a utilizar los datos masivos de dos grandes formas: la primera tiene que ver directamente con sus clientes; la segunda está relacionada con la manera en la que transportan y almacenan sus productos.
Cada vez son menos los grandes almacenes y las cadenas de tiendas que no emplean el big data para construir un retrato cada vez más preciso de sus clientes. Acceden a sus datos mediante los paquetes que compran a los data brokers, su actividad en la tienda online y los distintos programas de fidelización.
El objetivo no sólo es conservar y retener a sus consumidores, sino también predecir con mayor exactitud las oscilaciones de la demanda y ofrecerles un paquete de productos relacionados con el que están a punto de comprar. Otra novedad de los datos masivos es que les permiten conocer en tiempo real los precios de sus competidores y ajustar los suyos automáticamente si ven que despiertan furor en las redes sociales.
El segundo aspecto en el que los grandes distribuidores se ven afectados por el big data es, como decíamos, el de la logística y la gestión de inventarios. Aquí intervendrán ellos directamente o distintos socios externos especializados en transporte. Ya están procesando información de decenas de fuentes para controlar la distribución y el almacenamiento de los bienes. Entre esas fuentes destacan interacciones con los consumidores como las reseñas o las órdenes de compra e interacciones de una gran superficie (Carrefour, por ejemplo) con sus proveedores a través de la plataforma informática de la multinacional francesa.
Agencias de publicidad y marketing digital
Como decíamos en un texto anterior, la inversión publicitaria digital se incrementará este año en un 11% a lomos, sobre todo, de la fortísima pulsión de los anuncios diseñados para los móviles inteligentes. En 2017, esa inversión rebasará a la de la caja tonta y en 2020 llegará a situarse por encima de los 230.000 millones de euros.
Esto no ha ocurrido, simplemente, porque haya millones de usuarios conectados con sus teléfonos móviles y sus ordenadores. Si fuera así, la televisión seguiría siendo la reina del mercado. Ha sucedido porque cada vez son más los objetos conectados a Internet y porque el big data permite capturar, almacenar y analizar los datos que emiten los sensores de miles de millones de objetos y ofrecer nuevos o mejores productos y servicios a los clientes a partir de esa información.
Otro elemento interesante es que los datos de esos sensores, los de nuestra actividad pública (incluidos los historiales de los buscadores) y a veces privada en Internet, los de la geolocalización, los de nuestras transacciones en las tiendas digitales y los que estampamos en los programas de fidelización permiten –todos ellos– construir un retrato bastante aproximado y dinámico de quién es el cliente y qué es lo que desea.
Esto ha llevado a las agencias de publicidad y marketing a segmentar y diseñar mejor las campañas, a crear contenidos personalizados y más relevantes por perfiles de usuarios o al llamado “análisis de sentimientos”, que permite a las marcas reaccionar ante los comentarios positivos y negativos en las redes sociales.
Desafortunadamente para las agencias y consultoras de marketing, existen tres cíclopes que dominan el mercado de la publicidad y los datos digitales y con los que es casi imposible competir en este momento. Hablamos de Google, de Facebook…. y de Amazon, que además controla la mayor empresa de big data del planeta.
