Ponentes: Pedro Tejedor y Mikel Díez directores del Programa Big Data Analytics para Ejecutiv@s de ESADE.
Las capacidades actuales para la ingesta, procesamiento y generación de valor de la información están permitiendo que los distintos sectores transformen sus modelos de negocio.
La tecnología abre nuevos modos de gestión de las relaciones con los clientes, mejores sistemas de seguridad inteligente, y nuevas formas de gestionar activos y operaciones a todos los niveles.
El cambio afecta a todas las funciones corporativas. Muy pronto las empresas obtendrán su primera ventaja estratégica derivada del análisis profundo de Big Data.
En la charla nos cuentan como se puede incorporar la analítica en la toma de decisiones, y la forma de proponer nuevos negocios y nuevos enfoques que permiten aprovechar el valor de los datos para el posicionamiento estratégico de la empresa.
Hoy en día, los datos, que ya existen, sirven por un lado para clasificar, segmentar; por otro a pronosticar, prevenir y ya el último y gran paso a “prescribir” a sugerir, recomendar
- Clasificar: estudiando los datos de la tarjeta de compra se identifica con una probabilidad elevada si eres hombre, mujer, si tienes más de 35 años…..
- Predecir: Estudiando el comportamiento de los clientes se puede predecir si se van a cambiar de compañía; si tiene alta probabilidad de incurrir en impago….
- Prescribir: Una vez que has comparado una entrada de teatro, el sistema automáticamente te pregunta … “y que te parece reservar una mesa en un restaurante nuevo cercano al teatro?”
Adicionalmente hay que tener en cuenta que esos datos que hoy en día tienen todas las compañías tienen están experimentando una revalorización. Estos datos que tengo aquí…. Sirven para algo más? Los puedo vender? Puedo hacer negocio con ellos?
Tan solo como ejemplo: marcando los datos “anónimos” que una compañía de telecomunicaciones tiene de por donde se mueven sus teléfonos móviles, se marca con alta definición (un 88% de la población española tiene móvil) el tráfico de personas. Estos datos son convertidos en conocimiento dado que cuando se identifica por donde y a que hora transitan los ciudadanos, se obtiene valor. El valor de saber cuánta gente pasa por delante de un local, o los patrones de horarios que hay en una determinada zona, cuando es necesario aumentar el personal pues se sabe que hay más posibilidades de clientes….
Los datos y los algoritmos en torno a ellos hacen que algo que hasta ahora solo coste, se transforma en conocimiento y valor.
Durante la charla se habla de negocio no de datos.
Se trata no solo de hacer mejor y más rápido sino que además se pueden hacer otras cosas.
Estamos en la cuarta revolución:
- La imprenta de Gutenberg con la producción de libros de forma masiva
- El ordenador personal
- Internet
- Internet de las cosas, que conlleva una explosión de datos.
Ejemplos de Google Flu Trends, Farecast, Obama en sus dos campañas y la toma de decisiones por los datos recibidos, y NETFLIX que de ser una empresa de video de capa caída ha pasado tener 17 millones de usuarios.
Podemos mejorar nuestra propuesta de valor a clientes y aportar otras cosas:
- Mejorarla ejemplo Ford y Lego
- Extenderla ejemplo. HASBRO y Bestbuy
- Re-definirla Amazon.com (que se está convirtiendo en un referente, ha redefinido las compras en internet)
- Digitalizar Burberry y Pearso education
- Sinergias
- Integrar TESCO (rediseño de precio continuamente)
- Redefinición de modelos de negocio: IKEA, eBay, Zara Apple
Binomio imprescindible:
Que tienen en común todas estas empresas?
- Profundo uso de la tecnología y la analítica
- Diseño para nuevas experiencias adaptado a alguien en concreto.
El centro es el cliente
Design Thinking
Pensar ¿Que problema tiene? ¿Como se le arreglaría?. Son grupos de trabajo de diferentes áreas de la empresa, de departamentos completamente diferenciados.
Mejor que invertir en herramientas es invertir en análisis de datos. Hay que pensar en Artesanía de datos.
En el coloquio hubo muchas y muy interesantes preguntas:
- Sobre experiencia Cliente (Mª José)
- Sobe Saturación de Canales (Clarisa) Pasar a spam
- Problema de automatización es lo que lleva a las saturación (Isabel)
- Experiencia del empleado. Estudio IBM
- Herramientas para e-commerce
- Antes de invertir en herramientas , ver servicios.
- Problemas con los mercados internacionales (Eli)
- Unir big data con el que sabe de negocio. Necesidad de middle management
- Y para Pymes (Ana)
- Ofertas en la nube y compras de servicios y no de herramientas .Ver modo de pay as you go.
- Y cuanto cuesta esto? Hay un poco de discrepancia desde precios muy elevados a accesibilidad dependiendo del proveedor.
