Cómo pueden las pequeñas empresas aprovechar el big data

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 big data?

Si te estás preguntando que significa big data, no te preocupes — es sencillamente lo que su propio nombre sugiere. 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 — tanto es así que actualmente el 90% de los datos de todo el mundo han sido creados en los últimos dos años.

Piensa en tu propio negocio. En anteriores generaciones, o bien no se conservaban los datos, o existían sobre papel llenando cajones, lo cual dificultaba su acceso o imposibilitaba su análisis a gran escala.

Sin embargo, a día de hoy, incluso las PYMES almacenan electrónicamente una gran cantidad de datos. Y si te es posible agregar información procedente de millones de empresas y clientes, obtendrás un increíble volumen de datos.

Aunque, en cualquier caso, la cantidad no es lo único importante. La mayoría de las definiciones de big data también incluyen las tres Vs: volumen, 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 lleva un demasiado lejos. En ocasiones 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 demandas 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 los clientes utilizan sus productos, después los procesan para extraer 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 segura 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.

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