Aunque hasta hace poco no hemos sido conscientes de eso, en realidad, el uso del Big Data está en todos lados; cuando pedimos un taxi en Uber, cuando Facebook nos recuerda fotos, momentos, etc., incluso cuando Youtube nos hace sugerencias para agregar a la reproducción automática.
En la era digital el análisis de grandes cantidades de datos se ha convertido en un proceso clave que ofrece una diferencia competitiva altamente significativa.
Hoy te mostramos algunos ejemplos sorprendentes del uso del Big Data, y puedas hacerte una idea de porqué a veces recibes en tu bandeja de entrada justo aquello que estabas esperando.
Uber y su exactitud para mostrarte el taxi más económico y cercano
En una entrevista, el jefe de datos de Uber, MC Srivas comentó:
"Si nos fijamos en los últimos dos años, se darán cuenta de que el precio promedio de viaje pagado por el pasajero en realidad se ha reducido en un 50%. La cantidad promedio de dinero que gana un conductor realmente ha subido un 30% ".
Y eso es lo que puede hacer el Big Data por nosotros, que nuestro retorno de la inversión sea óptimo y que los clientes y usuarios también sean ganadores.
¿Cómo usa Uber el big data?
Como toda empresa grande, maneja una base de datos bastante numerosa y tiene información de valor que le permite brindar un mejor servicio a los conductores y a los clientes
El asunto funciona más o menos así. Uber maneja dos tipos de información:
Para los conductores, significa que pueden aprovecharse de un mapa de calor ofrecido por la aplicación para aprovechar las mejores tarifas, es decir, aquellas zonas de la ciudad en la que el cliente está dispuesto a pagar un poco más.
También recopila y analiza datos sobre el tipo de tráfico de cada ciudad. Los conductores pueden conocer aquellas zonas de la ciudad en la que se embotella el tráfico. Si conoce la zona puede esquivar los embotellamientos, así se ahorra tiempo tanto para él como para el cliente. Así puede tomar más servicios en menor tiempo.
El uso que Uber le da al big data es genial porque todas las partes involucradas pueden obtener información de valor, por ejemplo, el mismo Uber se aprovecha de la información para poder conocer errores en sus servicios y además entender qué es lo que funciona o no, o bien puede extraer datos de mayor interés para sus usuarios. Para el conductor, es excelente porque deja conocer las partes de la ciudad con mayor tráfico, las vías de mejor acceso, incluso puede saber qué zonas el cliente está dispuesto a pagar más mediante mapas de calor
Para el cliente final, aquí algunas de las cosas que puede conocer:
El vehículo que más cerca está de su ubicación.
El taxi que tiene el precio más bajo.
El cliente sabe la ubicación del taxi y hasta puede chatear con él, mediante la aplicación.
Uber recopila todos estos datos, los analiza y luego lanza un resultado predictivo para cada caso. Mejora la oferta y la demanda de cada uno y, así, todos ganan.
Uber es un gran ejemplo del uso del Big Data no solo por la forma en cómo optimiza su servicio, también por la velocidad en que lo hace, a su vez nos da una lección sobre cómo interpretar los datos para mejorar la oferta y demanda.
Claro que esto no es tan sencillo como parece, detrás de bastidores hay un montón de gente interpretando cada valor, número, dato, etc., para materializar cada acción. En el caso de Uber, maneja cientos de GPS.
Finalmente, Uber incluyó un algoritmo parecido al de Google, que basa en el aprendizaje automático para determinar qué es lo que podría ayudar al usuario a conseguir una respuesta rápida a sus peticiones.
El aprendizaje automático, en el caso de Uber, se ve cuando, por ejemplo, un usuario pide comida en Uber Eats y este, después de procesar miles de pedidos, estima en cuánto tiempo llegará la comida a la puerta del cliente.
Obama y su histórica hazaña en el análisis de datos
Durante la campaña de Obama, se contrataron alrededor de 100 especialistas que les seguirían la pista a todos los datos registrados desde la empresa HP Vertica, quién se encargó de reclutar los datos.
Durante la histórica campaña, Jim Messina, expresó: “íbamos a exigir datos sobre todo y a medir todo”
De hecho, el plan era poner un equipo analítico paralelo para ir estudiando lo que los analistas estaban haciendo. Es decir, la cuestión era refinar las ideas para ser exactos y reducir los errores.
El análisis de datos mediante Redes Sociales, llamadas telefónicas y correo electrónico (además del resto de los canales tradicionales) era guiado por dos indicativos especialmente:
Conocer quiénes tenían las intenciones de votar por Obama
Quiénes presentaban dudas para darle el voto a Obama.
La campaña de Obama fue todo un éxito porque sus responsables hicieron el esfuerzo de conocer cuáles eran las impresiones de los votantes centrados en dos aspectos claves en estos tiempos
Impresiones de los votantes.
Opinión de los votantes sobre las medidas que sugería Obama.
Pero lo mágico de todo esto, es que se podía manejar los datos en tiempo real.
Los responsables de la campaña de Obama entendieron que el medio para conocer los datos dependía de tres elementos:
- El registro: Teniendo esto, era más fácil abrir canales de comunicación, pero además permitía ver al votante como un número más. Para conseguir:
- La persuación: Los discursos y mensajes por el equipo de Obama se podían realizar de cara a lo que los votantes registrados querían escuchar. Y cuando logras captar el interés de los votantes, se consigue el tercer eje:
- La participación: Finalmente, después de crear una campaña para un segmento de votantes y posibles votantes, se consigue que estos reaccionen a las peticiones de Barack Obama.
Conocer y manejar de cerca los datos de los registraban sus opiniones a favor de Obama, les permitió crear acciones certeras, por ejemplo, después de analizar algunos datos, los responsables de la campaña, creyeron que el tipo de votantes al que su mensaje iba dirigido para terminar de convencerlos, eran televidentes de la famosa serie The Walking Dead. Así como también debían anunciarse en revistas como Reddit.
Target: Una tienda minorista que predijo el embarazo de una adolescente
Target es una tienda minorista de Estados Unidos muy conocida, y a principio de esta década, causó un revuelo, que hasta hoy, es recordada y tomada como un gran ejemplo sobre el uso del Big Data. Sobre todo, porque en el 2010, cuando descubrió el embarazo de una joven, el tema de la analítica web estaba dando de qué hablar, más no era dominado por muchos.
Esta tienda asigna como un identificador a cada cliente que se vincula a su tarjeta de crédito, dirección o correo electrónico y que a su vez permite conocer los datos sobre el comportamiento de cada cliente y finalmente ofrecer lo que se cree podrá comprar en un futuro. Algo que es básico y normal en el big data.
Pero lo asombroso de este caso es que, con base a esto, Andrew Pole pudo crear un algoritmo en el que se podía determinar cuál es el patrón de compra de las mujeres embarazadas.
Después de varias pruebas y estudios, se hallaron patrones bastantes útiles, como el de las mujeres y las compras que hacen cuando suelen estar en estado. Pole observó que las mujeres que están en estado, repetían el mismo patrón de compra, las lociones sin olor, por ejemplo, son unos de los productos que compran en el primer trimestre de embarazo.
¿Recuerdas el número de identificación que se mencionó más arriba? Pues bien, a ese número de identificación, a medida que se realizan compras, se puntuaba, después de concretar varias compras en la sección de bebés. Por lo que se predice que hay un embarazo.
Es como un sistema de señales que te indican las condiciones de ese cliente y que se basa en patrones. Lo cual es perfecto porque te permite ofrecer más productos que tendrán todas las posibilidades de ser comprados.
Este sistema de predicción posterior al análisis de los datos, hizo que la tienda generase gran controversia, porque después de que una clienta realizará una serie de compras, se determinó que dicha cliente estaba embaraza y se empezó a ofrecer el tipo de productos que una embarazada solía comprar en su último trimestre de embarazo.
Sus cupones de ofertas y descuentos llegaron al correo de la joven, pero fue su padre quién lo recibió, y esto causó una gran polémica en aquella familia porque esa joven no era mayor de edad.
Este padre se había enterado sobre el embarazo de su hija gracias a los cupones de descuentos de una tienda. Impresionante, ¿no?
El uso del Big Data da 3 grandes beneficios:
Conocer en tiempo real las necesidades de los consumidores y clientes
Crear mecanismos más cerrados para concretar una venta.
Crear una marca personalizada.
Y a su vez, estos 3 beneficios nos llevarán a la fidelización del cliente.
La personalización de las estrategias es la clave para conseguir que nuestro negocio experimente un ROI imbatible, pues hacemos menos esfuerzos financieros para la adquisición de nuevos clientes, más bien las estrategias van dirigidas a quienes ya compraron y eso es grandioso porque si lo hizo la primera vez y quedó satisfecho, ¿Qué provocaría que no vuelva a comprar?
Si estás empezando o tienes un negocio online ya establecido, piensa en cómo empezar a estudiar los datos que se registran en tu sitio web, redes sociales, correo electrónico y todo lo que el mundo digital te ofrece. Ya ves que es de gran utilidad.
--
Emanuel Olivier Peralta Founder & CEO en Genwords