El Big Data y Business Intelligence me ayudan a crecer

El jueves pasado tuve la suerte de participar en el Manager Business Forum, en el grupo de Marketing y Ventas, y la verdad es que fue una experiencia muy enriquecedora, ya que tuvimos la tuvimos la oportunidad de encontrarnos con muchos amigos y hablar de lo que nos gusta, el marketing, big data, analítica, Business Intelligence….

Aquí os dejo un resumen de lo que fue mi ponencia por si os resulta de vuestro interés…

1. Tres datos que sí o sí debemos medir todas las empresas.

Es muy difícil establecer que métricas hay que medir. Lo que tengo claro es que hay que medir.

Cada empresa tiene sus métricas, sus KPI’s adecuados en función de sus recursos, objetivos, estrategias, etc., pero sólo con la analítica y con constancia podremos mejorar. Como decía Peter Drucker, lo que no se mide no se puede gestionar, y lo que no se gestiona no se puede mejorar.

Debemos medir constante mente, ver en que fallamos, ver cuáles son nuestras horquillas de mejora, y en función de ello actuar y seguir midiendo.

Tengamos en cuenta que las cosas que se pueden medir en el marketing online son muchísimas, tanto cualitativas como cuantitativas, pero tengamos en cuenta que necesitamos datos que nos sirvan de referencia y nos permitan avanzar:

• Posicionamiento.
• Percepción de marca.
• Sentimiento.
• Análisis de los competidores.
• Etc.

2. ¿Se ha acabado la época del Big Data?, ¿Cómo podemos trabajar los Small Data?

El Big Data, como tal, se ha aplicado realmente sobre muy pocas empresas, ya que conlleva terabytes o petabytes de procesamiento de información. En España podemos decir que han aplicado (o podrían aplicar) Big Data los Bancos, compañías de Seguros, empresas energénticas, de distribución, telefónicas y poco más.

Lo que sí que se podían permitir la mayoría de las empresas eran unos Data Warehouses (almacenes de datos) de toda la vida, y sobre esto se aplicar análisis data mining. Sabíamos lo que teníamos y sabíamos a qué queríamos llegar.

Si entendemos por “big data”, como la búsqueda de nueva información desconocida hasta la fecha, tampoco necesitamos grandísimas cantidades de información, y sí que podemos aplicar técnicas de Big Data que puedan aprovechar tanto pymes como medianas empresas.

Por centrar el tema:

• Big data implica grandes cantidades de datos, datos no estructurados, datos complejos, que se generan a gran velocidad, y gran variedad de formatos.
• El Small Data pretende centrarse en la información más accionable y hacerla accesible a los usuarios.
  • Transformación de los datos para que los humanos puedan entenderla: gráficos de relaciones, histogramas, etc.
  • Se hacen cuadro de mandos, se trabaja con información agregada…
  • Mostramos la información de manera que sea útil para el usuario.

Estas últimas puntualizaciones son curiosas, porque cuando trabajamos en Big Data, también hacemos cuadro de mandos, trabajamos con información agregadas… etc. No hay tanta diferencia.

Hay gente que entiende por Small Data procesar los datos únicamente de Social Media, pero eso en sí mismo es un error, porque pueden ser pocos datos o muchísimos. Pueden ser datos que sirvan o que no…

En esta etapa podemos coger los datos que nos proporcionen los programas e integrarlos en nuestros CRM’s, nos pueden ayudar a optimizar nuestras campañas, nos ayudan a conocer a nuestros clientes, podemos hacer geomarketing, conocer mapas de percepciones de nuestra marca frente a la competencia y un largo etcétera.

3. ¿Estamos preparados para asumir tanta información? ¿Y para gestionarla? ¿Y para accionarla?

Estoy convencido que sí, pero debemos cambiar nuestra forma de trabajar y de hacerlo. Históricamente hemos tenido nosotros siempre todos los datos e incluso el software, pero igual que a nadie se le ocurriría hoy en día comenzar a desarrollar un software de hoja de cálculos si necesitase uno, y optaría por cualquiera de las muchas opciones que hay en el mercado, con este tipo de herramientas pasa lo mismo.

No se trata tanto de asumir la información sino de como se muestra. Las empresas no tienen por qué ponerse a desarrollar algoritmos de inteligencia artificial, ni trabajar con poxis, acumular teras o petadatos de información, ni nada por el estilo. Se tienen que centrar en tener acceso a esa información y ver si les es útil o no.

Como comentamos, pueden acceder a un software en el que tengan acceso a un panel de control adaptado y personalizado con las métricas y KPI’s que ellos necesitan, y con acceso a información agregada, en forma de tabla, gráficos, etc., que les resulte fácilmente comprensible y entendible.

Con esta información podrán tomar decisiones:

• En tiempo real.
• Que le permita conocer a sus clientes.
• Conocer sus stocks.
• Etc.

A nivel de empresa se puede trabajar con almacenes de datos de toda la vida, y programar Excel, con ERP’s, etc., aunque nunca será lo mismo.

4. En el tamaño medio de la empresa española, ¿cómo podemos incorporar tanta “novedad” a nuestra organización?

Por medio de consultores. Los consultores nos ayudan a profesionalizar las organizaciones. Un error básico de muchas empresas es tratar de “apañarse” con lo que hay en ellas y con eso caen en los errores de repetir procesos, tareas reiterativas, etc., lo que podríamos decir “reinventar la rueda”.

Externalizar la toma de decisiones en manos de expertos siempre puede ser una opción que nos ayude a ahorrar recursos y optimizar procesos.
No todos tenemos que saber de todo, pretenderlo puede ser un grave error.

5. ¿Qué perfiles necesitamos en nuestras organizaciones?

Depende del tamaño de la organización.

Si la organización se puede permitir contratar un científico de datos… perfecto, pero a un científico de datos no lo podemos poner delante de una hoja de Excel, hay que darle trabajo de calidad… ¿Tenemos?

6. ¿Cómo convencer que trabajar Big Data supone un ahorro a marketing?

• Nos ayuda en predicciones basadas en la demanda.
• Nos permite optimizar las cadenas de suministro.
• Analizar las cestas de la compra. No necesitamos ni siquiera que compren.
• Administrar las categorías en función de gustos y preferencias.
• Optimización de los precios en función de estacionalidades, tiempo, etc.
• Gestión de las rebajas.
• Fidelización.
• Conocer tendencias de mercado.
• Conocer el posicionamiento de marca, nuestra y de nuestros clientes.
• Comparar con periodos anteriores.
• Innovación en función de las preferencias de los usuarios. Pueden ser en tiempo real.
• Mejorar los márgenes y cuota de mercado al poder adaptarnos en tiempo real a las necesidades.
• Etc.

Decir que conocemos nuestro sector por las interacciones que tenemos en nuestra página es una imprudencia. Son un grano de arena en la playa.