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Big Data analytics, ejemplos del mundo real, como las marcas lo usan

Big Data analytics, ejemplos del mundo real, como las marcas lo usan.El análisis de Big Data implica el examen de grandes cantidades de datos. Esto se hace para descubrir los patrones ocultos, las correlaciones y también para proporcionar ideas para tomar decisiones comerciales adecuadas.

Básicamente, las organizaciones se han dado cuenta de la necesidad de evolucionar de una organización conocedora a una organización de aprendizaje. Esencialmente, las empresas quieren ser más objetivas y basadas en datos, por lo que están adoptando el poder de los datos y la tecnología.

El concepto de big data ha existido durante muchos años. Décadas antes de la primera mención de big data, las empresas aplicaron análisis sobre los datos que recopilaron para obtener información y descubrir tendencias. Esto implicaba capturar números en una hoja de cálculo y examinar manualmente los números.

El análisis de Big Data se realiza utilizando sistemas de software avanzados. Esto permite a las empresas reducir el tiempo de análisis para una rápida toma de decisiones. Básicamente, los sistemas modernos de análisis de big data permiten procedimientos analíticos rápidos y eficientes. Esta capacidad de trabajar más rápido y lograr agilidad ofrece una ventaja competitiva a las empresas. Mientras tanto, las empresas disfrutan de un menor costo utilizando el software de análisis de big data.

Las organizaciones han invertido en análisis de big data. Piense en un negocio que sabe que depende de una decisión rápida y ágil para seguir siendo competitivo. En este artículo, damos cinco ejemplos del mundo real de cómo las grandes marcas están utilizando el análisis de big data.

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# 1 Uso de Big Data Analytics para impulsar la adquisición y retención de clientes

El cliente es el activo más importante del que depende cualquier negocio. No hay una sola empresa que pueda reclamar el éxito sin primero tener que establecer una base sólida de clientes. Sin embargo, incluso con una base de clientes, una empresa no puede darse el lujo de ignorar la alta competencia que enfrenta.

Si una empresa tarda en aprender qué buscan los clientes, entonces es muy fácil comenzar a ofrecer productos de baja calidad. Al final, resultará en la pérdida de clientela, y esto crea un efecto general adverso en el éxito del negocio.

El uso de big data permite a las empresas observar diversos patrones y tendencias relacionados con el cliente. Observar el comportamiento del cliente es importante para generar lealtad. Teóricamente, cuantos más datos recopila una empresa, más patrones y tendencias puede identificar la empresa.

En el mundo empresarial moderno y la era tecnológica actual, una empresa puede recopilar fácilmente todos los datos de clientes que necesita. Esto significa que es muy fácil entender al cliente moderno. Básicamente, todo lo que se necesita es tener una estrategia de análisis de big data para maximizar los datos a su disposición.

Con un mecanismo de análisis de datos de clientes adecuado, una empresa tendrá la capacidad de obtener información de comportamiento crítica sobre la que necesita actuar para retener la base de clientes.

Comprender los conocimientos del cliente permitirá que su empresa pueda entregar lo que los clientes quieren de usted. Este es el paso más básico para lograr una alta retención de clientes.

Ejemplo de una empresa que utiliza Big Data para la adquisición y retención de clientes

Un ejemplo real de una empresa que utiliza análisis de big data para impulsar la retención de clientes es Coca-Cola . En el año 2015, Coca-Cola logró fortalecer su estrategia de datos mediante la construcción de un programa de lealtad digital.

El director gerente de estrategia de datos de Coca-Cola fue entrevistado por el editor gerente de ADMA. La entrevista dejó en claro que el análisis de big data está muy por detrás de la retención de clientes en Coca-Cola. A continuación se muestra un resumen de la entrevista completa sobre lo que Coca-Cola tenía que decir sobre el papel de los grandes datos en el logro de la retención de clientes.

-¿Cuánto juega el papel de los datos en que Coca-Cola siga siendo relevante y permanezca conectado con sus consumidores en la era de la transformación digital? ¿Qué pasa con el desarrollo de datos y productos?

-Los datos juegan un papel cada vez más importante en el marketing y el desarrollo de productos. Los consumidores hacen un gran trabajo al compartir sus opiniones con nosotros, ya sea por teléfono, correo electrónico o redes sociales, que nos permiten escuchar su voz y ajustar nuestro enfoque.

A menudo hablamos de por qué tenemos dos oídos y una boca: es mejor escuchar más de lo que hablamos. Esto es cierto con nuestro enfoque sobre los aportes de los consumidores. Los datos también nos ayudan a crear contenido más relevante para diferentes audiencias.

Queremos centrarnos en crear contenido publicitario que hable de manera diferente a diferentes audiencias. Algunas personas aman la música. Otras personas miran todos los deportes sin importar en qué época del año. Nuestras marcas ya son visibles en esos espacios, y estamos trabajando arduamente para usar datos para traer contenido de marca que se alinee con las pasiones de las personas.

# 2 Uso de Big Data Analytics para resolver problemas de anunciantes y ofrecer información de marketing

El análisis de Big Data puede ayudar a cambiar todas las operaciones comerciales. Esto incluye la capacidad de igualar las expectativas del cliente, cambiar la línea de productos de la compañía y, por supuesto, garantizar que las campañas de marketing sean poderosas.

Enfrentémonos a la verdad desnuda aquí. Las empresas han perdido millones gastados en ejecutar anuncios que no son fructíferos. ¿Por qué está pasando esto? Existe una alta posibilidad de que se salten la fase de investigación.

Después de años de cauteloso entusiasmo, el sector de tecnología de marketing y publicidad ahora es capaz de adoptar los grandes datos a lo grande . El sector de marketing y publicidad puede hacer un análisis más sofisticado.

Esto implica observar la actividad en línea, monitorear las transacciones en el punto de venta y garantizar sobre la marcha la detección de cambios dinámicos en las tendencias de los clientes.

Obtener información sobre el comportamiento del cliente requiere recopilar y analizar los datos del cliente. Esto se realiza a través del enfoque similar utilizado por los vendedores y anunciantes como se ilustra. Esto da como resultado la capacidad de lograr campañas focalizadas y específicas.

Una campaña más específica y personalizada significa que las empresas pueden ahorrar dinero y garantizar la eficiencia. Esto se debe a que se dirigen a clientes de alto potencial con los productos adecuados. El análisis de Big Data es bueno para los anunciantes, ya que las empresas pueden usar estos datos para comprender el comportamiento de compra de los clientes.

No podemos ignorar el gran problema de fraude publicitario. A través del análisis predictivo, es posible que las organizaciones definan sus clientes objetivo. Por lo tanto, las empresas pueden tener un alcance apropiado y efectivo evitando las enormes pérdidas sufridas como resultado del fraude publicitario.

Ejemplo de una marca que utiliza Big Data para anuncios dirigidos

Netflix es un buen ejemplo de una gran marca que utiliza análisis de big data para publicidad dirigida. Con más de 100 millones de suscriptores, la compañía recopila datos enormes, que es la clave para lograr el estado de la industria que impulsa Netflix.

Si está suscrito, está familiarizado con la forma en que le envían sugerencias de la próxima película que debe ver. Básicamente, esto se hace utilizando sus datos de búsqueda y observación anteriores. Estos datos se utilizan para darles información sobre lo que más le interesa al suscriptor.

# 3 Big Data Analytics para la gestión de riesgos

Los tiempos sin precedentes y el entorno empresarial altamente riesgoso requieren mejores procesos de gestión de riesgos. Básicamente, un plan de gestión de riesgos es una inversión crítica para cualquier negocio, independientemente del sector.

Poder ver un riesgo potencial y mitigarlo antes de que ocurra es fundamental para que el negocio siga siendo rentable. Los consultores comerciales informarán que una gestión de riesgos empresariales abarca mucho más que garantizar que su empresa tenga el seguro adecuado.

Hasta ahora, el análisis de big data ha contribuido en gran medida al desarrollo de soluciones de gestión de riesgos. Las herramientas disponibles permiten a las empresas cuantificar y modelar los riesgos que enfrentan todos los días.

Teniendo en cuenta la creciente disponibilidad y diversidad de estadísticas, el análisis de big data tiene un enorme potencial para mejorar la calidad de los modelos de gestión de riesgos. Por lo tanto, una empresa puede lograr estrategias de mitigación de riesgos más inteligentes y tomar decisiones estratégicas.

Sin embargo, las organizaciones deben poder implementar una estructura evolutiva para acomodar el amplio alcance de los grandes datos. Para lograr esto, las organizaciones recopilan primero los datos internos para obtener información clara que los beneficie. Más importante es el proceso integrado de análisis que utiliza una empresa. Un sistema de análisis de big data adecuado ayuda a garantizar que se identifiquen áreas de debilidades o riesgos potenciales.

Ejemplo de marca que utiliza Big Data Analytics para la gestión de riesgos

El banco UOB de Singapur es un ejemplo de una marca que utiliza big data para impulsar la gestión de riesgos. Al ser una institución financiera, existe un enorme potencial para incurrir en pérdidas si no se piensa bien en la gestión de riesgos.

El banco UOB probó recientemente un sistema de gestión de riesgos basado en big data. El sistema de gestión de riesgos de Big Data permite al banco reducir el tiempo de cálculo del valor en riesgo. Inicialmente, tardó aproximadamente 18 horas, pero con el sistema de gestión de riesgos que utiliza big data, solo lleva unos minutos. A través de esta iniciativa, el banco posiblemente podrá realizar análisis de riesgos en tiempo real en un futuro próximo.

# 4 Big Data Analytics como motor de innovaciones y desarrollo de productos

Otra gran ventaja de Big Data es la capacidad de ayudar a las empresas a innovar y rediseñar sus productos. Básicamente, el big data se ha convertido en una vía para crear flujos de ingresos adicionales a través de innovaciones y mejoras del producto. Las organizaciones comienzan corrigiendo tantos datos como sea técnicamente posible antes de diseñar nuevas líneas de productos y rediseñar los productos existentes.

Cada proceso de diseño tiene que comenzar por establecer qué se ajusta exactamente a los clientes. Hay varios canales a través de los cuales una organización puede estudiar las necesidades del cliente. Luego, la empresa puede identificar el mejor enfoque para capitalizar esa necesidad en función del análisis de big data.

«Atrás quedaron los días en los que podías ir con tu instinto» (Rampton, 2017). Para mejorar la calidad y agilizar el rendimiento de fabricación, debe recopilar datos enormes. La intuición de la panza básicamente ya no es fiable si una organización quiere competir en la el siglo XXI. Esto significa que estas organizaciones deben encontrar medios para rastrear sus productos, competidores y comentarios de los clientes.

Una vez que los datos están disponibles, se realiza un análisis para garantizar que se aplique un razonamiento lógico antes de diseñar un plan de acción. Afortunadamente, los fabricantes de productos de todos los tamaños tienen una ventaja única cuando se trata de recopilar y aprovechar grandes datos. Esto, por lo tanto, significa que estas organizaciones pueden mejorar fácilmente su línea de productos produciendo productos innovadores.

Ejemplo de uso de Big Data para impulsar innovaciones

Probablemente hayas oído hablar de Amazon Fresh and Whole Foods . Este es un ejemplo perfecto de cómo los grandes datos pueden ayudar a mejorar la innovación y el desarrollo de productos. Amazon aprovecha el análisis de big data para ingresar a un gran mercado.

La logística basada en datos le da a Amazon la experiencia requerida para permitir la creación y el logro de un mayor valor. Centrándose en el análisis de big data, Amazon Whole Foods puede comprender cómo los clientes compran alimentos y cómo los proveedores interactúan con ellos. Estos datos brindan información cada vez que es necesario implementar más cambios.

# 5 Uso de Big Data en la gestión de la cadena de suministro

Big data ofrece a las redes de proveedores una mayor precisión, claridad e información. Mediante la aplicación de análisis de big data, los proveedores logran inteligencia contextual en las cadenas de suministro. Básicamente, a través del análisis de big data, los proveedores pueden escapar de las restricciones que enfrentaron anteriormente.

Esto fue a través del uso de los sistemas tradicionales de gestión empresarial y los sistemas de gestión de la cadena de suministro. Estas aplicaciones heredadas no aprovecharon el análisis de big data y, por lo tanto, los proveedores incurrieron en grandes pérdidas y eran propensos a cometer errores.

Sin embargo, a través de enfoques modernos basados ​​en big data, los proveedores pueden aprovechar niveles más altos de inteligencia contextual que es necesaria para el éxito de la cadena de suministro.

Los sistemas modernos de cadena de suministro basados ​​en big data permiten redes de proveedores más complejas. Estos se basan en el intercambio de conocimientos y la colaboración de alto nivel para lograr la inteligencia contextual. También es esencial tener en cuenta que los ejecutivos de la cadena de suministro consideran el análisis de big data como una tecnología disruptiva. Esto se basa en el pensamiento de que establecerá una base para la gestión del cambio en las organizaciones.

Ejemplo de una marca que utiliza Big Data para la eficiencia de la cadena de suministro

PepsiCo es una empresa de bienes de consumo envasados ​​que se basa en grandes volúmenes de datos para una gestión eficiente de la cadena de suministro. La compañía se compromete a garantizar que repongan los estantes de los minoristas con volúmenes y tipos de productos apropiados.

Los clientes de la compañía proporcionan informes que incluyen su inventario de almacén y el inventario de POS a la compañía, y estos datos se utilizan para conciliar y pronosticar las necesidades de producción y envío.

De esta manera, la compañía garantiza que los minoristas tengan los productos correctos, en los volúmenes correctos y en el momento correcto. Escuche este seminario web donde el Analista de la cadena de suministro al cliente de la compañía habla sobre la importancia del análisis de big data en la cadena de suministro de PepsiCo.

Conclusiones

El análisis de Big Data es una inversión importante para un negocio en crecimiento. Mediante la implementación de análisis de big data, las empresas pueden lograr una ventaja competitiva, reducir el costo de operación e impulsar la retención de clientes. Existen varias fuentes de datos de clientes que las empresas pueden aprovechar. A medida que continúan los avances tecnológicos, los datos están disponibles para todas las organizaciones.

Técnicamente, es justo decir que las organizaciones ya tienen datos a su disposición. Depende de las organizaciones individuales asegurarse de que implementen sistemas de análisis de datos apropiados que puedan manejar la gran cantidad de datos. ¿Tiene su empresa un mecanismo de análisis de big data? Aprenda de los ejemplos anteriores de marcas exitosas e implemente una hoy.

Leer también: Analytics, definición, qué es, concepto, significado;Big data vs Business Intelligence

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