Analytics y Big Data: una dupla que aporta valor
Por: Guillermo Ocampos
Como ya hemos mencionado en algún artículo anterior, mucho se ha escrito sobre Big Data y Analytics, al punto de transformarse en un verdadero “hot topic” en los medios especializados de negocios y tecnología. Sin embargo pocas veces nos concentramos en discutir lo trascendente.
Por eso, el foco de análisis de la entrega de hoy se centra en cómo Big Data y Analytics contribuyen a la creación de valor real en las organizaciones.
Y aunque podríamos enunciar una larga lista respecto de donde estos temas agregan valor en las compañías, hoy preferimos concentrarnos en analizar sólo dos importantes áreas de contribución de valor. Una, en la creación de transparencia en la información y otra, a la personalización de los servicios.
La creación de transparencia y la accesibilidad de la información es un caso de alto impacto. El hacer más accesible los grandes volúmenes de datos a las partes interesadas en el momento oportuno, puede crear un enorme valor. Tanto en el sector público como en el privado. En general, todas las organizaciones que atiendan, presten servicios o vendan sus productos a millones de clientes, usuarios o ciudadanos tienen un enorme potencial en este punto. Simplemente con generar disponibilidad de información y permitir una mayor interacción de autogestión entre el individuo y la organización generan una sustancial mejora. En estos casos, el impacto en la productividad de las organizaciones y el individuo es muy alto. El beneficio en la mejora en la relación y experiencia con ese consumidor es aún mayor.
Por otra parte, cada día avanzamos más en el marketing para satisfacer las necesidades individuales, personalizándolas. Y esto se torna familiar para las empresas que establecen una relación directa con el consumidor. Para estas organizaciones, la idea de segmentación y análisis de sus clientes a través de combinaciones de distintos atributos tales como demografía, el historial de compra y el comportamiento al momento de comprar, son variables bien conocidas. Compañías de Comercio Minorista o de Servicios Financieros son de las más avanzadas en este sentido. Sin embargo, dado el avance de la tecnología ya hoy disponible, muchas empresas que han sido capaces de segmentar y analizar en tiempo real la información de sus clientes, ahora están dando un paso más tratando de avanzar en la incorporación de modelos de “análisis predictivo” del comportamiento de sus clientes.
La personalización de los servicios también podría aplicarse a industrias como la Salud y el Sector Público. Aquí el campo de aplicación es inmenso. La utilización de la capacidad analítica para predecir futuros comportamientos “del individuo” generará una mejora sustancial en la eficiencia del uso de recursos. Es un proceso donde la tecnología ya está disponible, pero el proceso de hacer que ocurra y sea algo cotidiano aún requiere de un tiempo de maduración importante.
Todos estamos aprendiendo. Cada día generamos más y mejor información. El uso riguroso y preciso de estos datos es lo que marcará la diferencia de “performance” de las organizaciones en el futuro mediato.
¿Se imaginan, por ejemplo, las mejoras potenciales en el caso de la salud por el mejor uso de la información de cada paciente – su historia clínica, enfermedades, hábitos, riesgos profesionales, etc.? ¿Y la proyección para una atención más personalizada y de precisión?
Por otra parte, para nuestros amigos de las áreas comerciales y marketing que suelen estar más avanzados en estos procesos de personalización, también tienen mucho por hacer. Quizás no tanto en cuanto a segmentación de información –de la que ya muchos disponen- pero si queda mucho por explorar en el análisis del comportamiento futuro de clientes actuales o potenciales.
Como sea, en la creación de mayor transparencia de información o en la personalización de los servicios, la mayoría de las industrias tiene ante si un reto de cambio importante, pero también la oportunidad de generar mucho valor para sus clientes, empleados, usuarios o ciudadanos.
