Cada segundo, miles de empresas recopilan o generan millones de datos. A su vez, estos datos pueden servir a estas mismas compañías para anticiparse, tomar mejores decisiones y alcanzar así mejores resultados.

Gracias al Big Data y su posterior análisis con la ayuda de algoritmos e inteligencia artificial, es posible predecir con una precisión nunca vista las tendencias económicas y de consumo.

El valor de predecir la economía

Aunque el futuro es imposible de conocer, y existen múltiples variables que se escapan de nuestro control, son muchos los esfuerzos que empresas y gobiernos dedican a las predicciones económicas. La capacidad de poder anticiparse a cualquier situación inesperada es una ventaja competitiva que permite tomar las decisiones más acertadas y optimizar todos los procesos empresariales.

Tradicionalmente, estas predicciones se han hecho a partir de datos históricos, propios y ajenos, pero en un mundo globalizado y tecnológico como el actual, cada vez hay más interdependencias y condicionantes que  influyen en la economía y que no controlamos.

Durante la actual pandemia mundial, por ejemplo, se han puesto de manifiesto las limitaciones de  los modelos de predicción económica utilizados hasta ahora. Es cierto que nunca se habían parado durante tanto tiempo seguido la actividad productiva y la movilidad de las personas en el mundo. Pero en esta situación excepcional ha quedado patente la necesidad de disponer de herramientas de análisis y predicción basadas en Big Data que permitan una gestión de los datos prácticamente en tiempo real para  poder tomar decisiones más rápidamente. No es algo infalible, ya que ningún algoritmo no ha sido capaz de avanzarse lo suficiente a una situación tan excepcional, pero ha quedado claro que hay que prestar más atención al análisis de datos.

No es de extrañar, pues, que la irrupción del Big Data y todas sus tecnologías asociadas (algoritmos, Inteligencia Artificial, etc.) ha sido abrazada con entusiasmo por economistas y empresarios.

¿Cómo el análisis del Big Data puede ayudar a las empresas?

En el ámbito del Big Data vinculado a la gestión empresarial, está claro que, más allá de la cantidad de datos (que pueden ser prácticamente infinitos), lo importante es cómo se analizan estos datos y a qué conclusiones puede llegarse a partir de ellos.

Estos son algunos de los ejemplos de cómo el Big Data puede ayudar a realizar mejores predicciones, y por lo tanto a tomar decisiones empresariales más acertadas:

Marketing y ventas: qué y quién va a comprar

Donde más se está utilizando el análisis del Big Data es en el ámbito del marketing y las ventas. Con una comprensión más profunda de los clientes y sus preferencias, las campañas y estrategias comerciales pueden ser más precisas y efectivas.

Un ejemplo conocido es el caso reportado por la cadena de distribución Target en 2010 cuando una de sus tiendas  supo predecir acertadamente, a partir del análisis exhaustivos de datos y patrones de comportamiento de las consumidoras, que una de sus clientas estaba embarazada. Consecuentemente, se le envió a su domicilio información comercial con los productos premamá pertinentes. Lo sorprendente, sin embargo, es que la clienta, una joven adolescente, desconocía que estaba embarazada. Su madre, que en un primer momento quiso denunciar a la cadena por considerar que desde el departamento de marketing  se animaba a la clientela más joven a quedarse embarazadas, tuvo que retractarse cuando su hija le confirmó que iba a ser abuela. 

Starbucks es otro ejemplo de cómo  los datos contribuyen a tomar mejores decisiones de negocio. Cruzando datos masivos de ubicación, tráfico urbano o patrones de comportamiento de los consumidores, esta cadena de cafeterías puede determinar el éxito potencial de cada nuevo establecimiento, y decidir si finalmente lo abrirá en un lugar u otro.

Segmentación y fidelización

Si conocer las preferencias, gustos y patrones de compra de los clientes es clave para los responsables de ventas y marketing, gracias al análisis del Big Data es posible categorizar con mucho detalle cada cliente, pudiendo adaptar la mejor estrategia para su captación y/o fidelización.

Un ejemplo paradigmático de esta segmentación máxima es Amazon. El gigante que vende casi cualquier cosa online tiene un conocimiento profundo de cómo gastamos nuestro dinero y cuáles son nuestras preferencias. Y eso lo utiliza para ofrecernos en el momento más adecuado la oferta más ajustada a nuestros intereses.

Y esta predicción no se queda aquí: mediante el Big Data Training (el entrenamiento de los algoritmos), Amazon es capaz de mostrarnos de manera personalizada cada vez entramos en la tienda aquellos artículos que es más probable que acabemos comprando, incluso aquellos que no éramos conscientes que queríamos.

Tendencias de mercado

A partir de los movimientos de la gente y de sus patrones de comportamiento (datos que muchas veces proporcionamos con nuestros dispositivos móviles y usando las redes sociales) es posible detectar posibles pautas de consumo futuro. De esta manera, las empresas pueden diseñar nuevos productos y servicios o, en su defecto, mejores estrategias de marketing y ventas.

En el sector retail, por ejemplo, multinacionales como Zara se basan en predicciones generadas a partir de la actividad en las redes sociales de sus clientes, en tendencias de búsquedas en internet  e incluso en las predicciones meteorológicas, para optimizar la cadena de suministro. También utilizan el conocimiento generado a través del Big Data para generar diseños de prendas más ajustados a las tendencias y gustos de los consumidores.

Logística en tiempo real: anticipación y reducción de costes

Un sector tan clave para la economía como el logístico puede utilizar a tiempo real el posicionamiento de las mercancías y los vehículos para optimizar las rutas de transporte.

Aquí Amazon vuelve a brillar como ejemplo, ya que su uso exhaustivo del Big Data le permite optimizar al máximo todo el proceso logístico, y hacer envíos cada vez más rápidos.

La capacidad de predicción que permite el Big Data es clave para optimizar costes y avanzarse a situaciones inesperadas. Un ejemplo es la aplicación de los modelos predictivos de comportamiento del consumidor para conocer la cantidad que será necesaria de un determinado producto. Este sistema, patentado con el nombre de “Method and System for Anticipatory Package Shipping”. Esto no solo permite satisfacer la demanda, aumentando las ventas, sino que simplifica la logística y reduce el tiempo de envío drásticamente en determinados artículos, de un día a unas pocas horas.