Cómo predecir las compras de tus clientes a través del Big Data

  • Miércoles, 01 Junio 2016
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Mucho se habla del Big Data y de las ventajas competitivas que puede otorgar a un negocio. El "Gran volumen de datos" es sinónimo a grandes cifras de mercado, tanto que en solo tres años se espera que las cifras ronden los cincuenta mil millones de dólares. La inversión de las empresas en infraestructura, software y servicios crece de forma progresiva y se espera que así siga siendo, por lo menos en los próximos dos años.

Sin embargo, ¿sabemos qué datos son los que nos aportan valor, y por tanto debemos analizar, y los que no nos aportan absolutamente nada? Tener millones de datos en nuestro poder no significa ni que todos sean válidos para nosotros, ni que sepamos interpretarlos. Más bien al contrario, no darles el uso correcto puede provocar que la información se convierta en confusión y, por lo tanto, en desinformación.

Si tienes alrededor o más de 40 años, y piensas en científicos o en investigadores, posiblemente te venga a la mente una persona en busca de la fórmula mágica mirando detrás de un microscopio, rodeada de montañas de papeles y de pizarras enormes llenas de números y letras. Si tienes menos de esa edad, esta anticuada imagen la cambias por la de una persona vestida con uniforme médico, sentada detrás de la pantalla de un ordenador u observando algo a través de un microscopio de última generación. Lo que realmente diferencia una imagen de otra no es el vestuario del científico, ni la generación del microscopio, sino el ahorro de años que, gracias al Big Data, se ha producido en este sector.

Si esto lo trasladamos al ámbito empresarial se produce un fenómeno parecido. Las compañías reúnen información acerca de sus clientes, de los proveedores, de las operaciones que llevan a cabo, etc. y la amontonan en archivos, estanterías,... Imaginemos que una empresa ha realizado una encuesta con 10 preguntas a 1.200 personas. Lo primero es que analizar manualmente los datos le llevaría a la empresa mucho tiempo. Sin embargo, ¿cómo descubrir quién miente y quién no?

1605-wat-eco-bigdata-tresEsa misma empresa, con herramientas de Big Data podría llevar el mismo sondeo a un número mucho más grande de encuestados. Los resultados comenzarían con que iba a analizar en un tiempo infinitamente menor toda la recopilación de datos, pero lo mejor es que, a través de sus redes sociales, por ejemplo, va a comprobar si lo que los encuestados contestan es lo mismo que luego ejecutan.

Por ejemplo, un usuario compra unos pantalones en un eCommerce. El eCommerce calcula en cuantos días le puede llegar el pedido a su casa y entonces le realizan una encuesta online en la que le pregunta si está satisfecho con el servicio recibido, si la mercancía es lo que esperaba... y el usuario rellena la encuesta con respuestas favorables para la empresa.

Sin embargo, pasados dos meses ese usuario publica en Twitter que nunca más va a comprar en esa tienda porque los pantalones no tenían la calidad que esperaba para el precio por el que los compró. Una empresa que solo se queda en la primera parte – la de la encuesta- piensa que tiene un cliente satisfecho y seguramente fidelizado. La empresa que se dedica también a analizar otra serie de datos sabe que debe de ponerse en contacto con ese cliente y ofrecerle una solución, sobre todo para no perderle.