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EXPLOTACIÓN SMART DEL BIG DATACómo sacar provecho en tiempo real

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InformarAnalizar

Predecir

Descriptivo¿Qué ha ocurrido

Diagnostico

¿Por qué ha ocurrido?

Predictivo

¿Qué va a pasar?

Prescriptivo

Qué deberíamos hacer

Prescribir

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Explotación de información, desde la Inteligencia de Negocio al Big Data

• Hace unos años parecía que la Inteligencia de negocio basada en la explotación de datos era lo más. Hoy con la generación y recopilación instantánea de datos sobre interacciones y transacciones se dispone en bastantes tipos de negocio de millones de datos para extraer valor y compartirlo con los clientes y la organización .

• Como ilustración de su valor decía el director de Investigación de Google , Peter Novig

“No tenemos mejores algoritmos. Sólo tenemos más datos”Big data y business intelligence

BUSINESS INTELLIGENCE BIG DATA Volumen de datos Pequeño De todo tipo, incluso > 100 Tb Tipos de datos Estructurados + no estructurados Flujo Estático Dinámico Tiempo respuesta Alto Bajo, en tiempo real Modelización Estructural Algoritmos Capacidades Análisis, Evaluación Hipótesis, Diagnostico

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Los datos a los que debemos sacar su valorestán delante nuestro en todo momento

• Desde donde estamos, qué llevamos, qué colgamos en nuestras redes sociales, donde aparecemos, damos multitud de inputs que, con la explotación inteligente del Big Data, se puede traducir en información útil para ser relevante para cada uno en los momentos y el contexto en que se vive.

• Con foco en el cliente y desde una perspectiva clara hacia donde queremos ir, podemos obtener una información muy rica sobre clientes y entorno, fragmentos de su vida, de sus deseos y necesidades donde podemos ser efectivos.

• http://www.wsj.com/articles/smile-marketing-firms-are-mining-your-selfies-1412882222

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La obtención del máximo valor desde Big Data a Smart Data

• Una empresa que saca valor a sus inmensos datos puede explotar con la máxima eficiencia la capacidad de información contenida en el Big Data.

• Las fuentes de obtención de datos útiles crecen de forma exponencial con sensores, útiles portables, equipamientos biométricos, que dan información y contexto para ser relevantes para las interacciones con los clientes.

• El desarrollo de marketing automatizado que explota los detonantes de acciones identificadas con situaciones, interacciones y transacciones es ya una parte básica de un marketing efectivo en una empresa.

• Los algoritmos construidos permiten no sólo extraer el máximo valor de los datos, sino además entender y vincular al cliente, además de predecir su comportamiento en tiempo real.

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Para qué se puede explotar los datos• La observación sistematizada con datos cuantitativos

puede enriquecer la mejor valoración cualitativa y aporta perspectiva y valoración desde los porqués a las interrelaciones de contexto, entorno y relación.

• Recomendaciones personalizadas en función de las compras, su perfil y búsquedas recientes.

• Amazon con más del 30% de sus ventas generadas es un referente

• Seleccionar quienes son más proclives a responder a una propuesta para invertir con la máxima rentabilidad.

• IKEA puede dirigirse a hogares que -con un valor potencial de compra global igual-los de alta propensión generan el triple de respuesta y cuatro veces de venta que los de baja propensión.

• En función de su valor y de su perfil y de su relación, el cliente es asignado automáticamente a la persona o sistema automático más adecuado para gestionarlo.

• Fundamental en B2B y deseable en B2CPág. 5

OFERTA RELEVANTE

PRIORIZACIÓN DE CLIENTES

SERVICIO AL CLIENTE

COMPRENSIÓN DEL CLIENTE

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La generación del valor aportado desde el análisis a la prescripción valorada

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Valor

aporta

do a la

empre

sa

InformarAnalizar

Predecir

Descriptivo

Ejemplos– Tasas de apertura y

respuesta– Visitas y compras

Situación estimada de las empresasUso extendido y básico99%

¿Qué ha ocurrido

Diagnostico

– Efectividad de canales y medios

– Impacto de campañas comerciales

Requisito para ser competitivo33%

¿Por qué ha ocurrido?

Predictivo

– Tasas de respuesta y activación

– Tasas de devoluciones

Orientación a la gestión para priorizar 16%

¿Qué va a pasar?

Prescriptivo

– Inversión por tipo de cliente

– Gestión de medios personales

Ayuda a la toma de decisiones5%

Qué deberíamos hacer

Prescribir

Proyectado a 2016 a partir de datos de Gartner Research 2013

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Gestión de precios dinámicos • Ajustar los precios cada poco tiempo, para tener la propuesta más

barata, la más rentable o la más adecuada a la situación de stocks es una oportunidad hoy en día. Integrado en la política comercial definida con precisión previamente, permite gestionar los precios automáticamente para maximizar el objetivo que se haya previsto.

• Podemos ver en el siguiente gráfico aparecido en Wall Street Journal un ejemplo de gestión dinámica de precios

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Desarrollo de un nuevo modelo de negocio desde la venta al servicio de por vida al cliente con más valor• En base al internet de las cosas, la disponibilidad

continua de datos sobre el uso y el estado de los productos y la interacción continuada con clientes permite transformar los modelos de negocio hacia uno de servicios donde se puede ofrecer los productos convertidos en horas garantizadas de servicio o en un valor de servicio añadido por recomendación, detección de riesgos de salud,

• Oportunidad creciente de aportar valor a lo largo de la vida del cliente, mucho más allá de la transacción inicial o de la operación puntual, poniendo en perspectiva el papel dentro de la extensión de la vida del cliente donde intervienen más aspectos y donde este se puede extender de forma exponencial por la mayor relevancia e impacto diferencial en su vida.

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Monitor de Salud todo en uno

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Desarrollo de un nuevo modelo de negocio desde la venta al servicio de por vida al cliente con más valor• Monitorizar el funcionamiento de productos y

servicios, recopilando información continuada en el tiempo, con todo tipo de indicadores de productividad, calidad y rendimiento. Aporta un valor de asesoramiento a clientes finales como servicio de valor añadido, mucho más que una inversión en un equipamiento.

• Como comentaba un gerente de software de GE, su negocio es vender locomoción, no locomotoras, pues GE ofrece un servicio permanente y de gestión de su máximo rendimiento y no simplemente la venta de equipamiento, a partir de la integración y explotación de los datos recopilados en el funcionamiento y uso de sus productos.

http://www.fastcompany.com/3031272/can-jeff-immelt-really-make-the-world-1-better

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Construcción de un Sistema de sistemas para optimizar la gestión y sus resultados• Progresivamente, con la implantación del

internet de las cosas, afrontaremos el desarrollo del Sistema de Sistemas, donde habrá una gestión integral de productos inteligentes interconectados, a través de diferentes sistemas, socios, proveedores de diferentes sectores para optimizar el funcionamiento global y de los resultados obtenidos como en el ejemplo de la gestión agrícola donde se integra la gestión de equipos con la de predicción del tiempo, de plantación e irrigación

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WeatherSystem

IrrigationSystem

Seed Optimization

System

FarmEquipment

System

Farm Management System Platform

Fuente: “How Smart, Connected Products are transforming Competition”, Michael E. Porter y James E. Heppelmann, Harvard Business Review, Noviembre 2014.

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http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/the-data-science-venn-diagram-revisited

Competencias deseables de un especialista en Big Data

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¿Cómo identificar lo valioso para enfocar las decisiones?• La solución va más allá del algoritmo más efectivo a corto plazo:

o fracaso del modelo predictivo óptimo de Netflix obtenido a partir del famoso concurso premiado con un millón de dólares y que luego ha resultado válido sólo para el catálogo de DVDs, no para películas en video streaming, la situación actual y del mañana.

• El análisis de los datos desde el diagnóstico de lo que ha ocurrido al por qué, con un entendimiento de los desencadenantes y su mecanismo de actuación y funcionamiento detallado. Desde aquí se puede construir un modelo predictivo que ayude a la toma de decisiones con valoración del impacto futuro y evolución de los indicadores de lo que va a ocurrir: o una previsión de ventas más afinada, o la propuesta del producto siguiente más probable de éxito de venta o o la priorización de los clientes más probables de perderse para actuar o en

qué siniestros o qué reclamaciones se pueden aceptar directamente sin intervención humana o que requieren de una atención especial

• La gestión inteligente de los datos disponibles en tiempo real debe ayudar a establecer cómo actuar para que lo que se desea ocurra

Luca, Michael, Harvard Business Review, “Algotihms need managers, too”https://hbr.org/2016/01/algorithms-need-managers-too

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