5 proyectos Big Data que todo tipo de empresas; grandes, pequeñas y medianas, pueden llegar a realizar.

 

El Big Data no es una finalidad sino un medio. Con esta frase lo que se quiere explicar es que el Big Data es una herramienta tecnológica con la que puedes llegar a encontrar soluciones y respuestas. Es el medio por el cual puedes estudiar los datos y encontrar patrones. En cambio, por ejemplo, algunas de las finalidades en los proyectos Big Data pueden llegar a ser; entender a los clientes, predecir las ventas, mejorar la administración de los stocks o analizar el comportamiento de compra en tu tienda. 

Como expertos en Big Data y como empresa Data-Driven nosotros llevamos un gran número de años trabajando en proyectos de innovación para todo tipo de empresas tanto grandes como pequeñas o medianas. Con nuestra plataforma Big Data AI-nalytics, certificada en el marketplace de Microsoft, hemos logrado crear proyectos Big Data al alcance de cualquier tipo de empresa. Con nuestra experiencia en los proyectos hemos logrado extraer 5 finalidades de proyectos Big Data que pueden realizar tanto empresas grandes de cualquier sector como PYMES. 

 

1.Mejorar la toma de decisiones 

Cuando hablamos de la toma de decisiones en el Big Data hablamos de estudiar los datos  actuales (datos pasados o real-time) para descubrir o predecir cuál es el mejor camino a tomar. Siempre desde el análisis de datos. 

En los proyectos que hemos realizado actualmente hemos logrado analizar y recopilar suficientes datos como para poder predecir el aumento de demanda que recibirá la empresa. De esta manera podemos prevenir a la empresa de posibles problemas de stock. Por ejemplo, uno de los mejores ejemplos reales que tenemos fue para una empresa de  diseño y fabricación de cables de control y componentes de sistemas de freno para el sector de la automoción. Gracias a nuestra plataforma Big Data encontramos que habrá un aumento del 30% en la demanda en el 2022 respecto al año anterior. ¿Qué significa esto? Qué vamos a tener que producir un 30% más de producto. Por lo tanto, con Big Data podemos adelantarnos a los posibles problemas y mejorar la toma de decisiones de la empresa. Además, el Big Data ayuda a aumentar la percepción que tienen los individuos del mercado y así encontrar nuevas oportunidades. 

 

2. Entender el mercado y los consumidores 

Con herramientas Big Datas como AI-nalytics puedes analizar el comportamiento de tus consumidores y las actividades en tu mercado. De esta manera podrás modificar tus acciones o servicios para aumentar el impacto de tu empresa en dicho mercado.  En otras palabras, podrás mejorar de forma óptica tus estrategias de marketing y publicidad. 

Nosotros, como empresa pionera en Big Data hemos realizado un gran número de estrategias en redes sociales con Big Data. Por ejemplo, una de las mejores estrategias fue realizada para una empresa de Retail que vende calzado de todo tipo. Gracias al equipo de científico de datos se pudo extraer todos los datos de Instagram de la cuenta principal de la empresa. Una vez analizado los datos encontramos; el timeline que siguen los usuarios a la hora de usar Instagram y que días de la semana usan mas Instagram. Seguidamente lo compramos con las actividades internas que sigue la empresa en Instagram; tanto los días como horas en que publica. De esta manera podemos modificar y optimizar la estrategia de Instagram para que tenga más beneficios y tráfico. Con esta estrategia, logramos causar un mayor impacto cuando la mayoría de los consumidores están conectados a Instagram. 

En el ámbito de las tiendas físicas y el mundo offline tenemos un gran ejemplo que pueden realizar todo tipo de empresas; grandes, pequeñas y medianas. Gracias a los sensores y la inteligencia artificial pudimos extraer un gran número de datos sobre cómo la gente se comportaba en una tienda física. Con herramientas de análisis de imágenes y computer vision pudimos extraer un mapa de calor de la tienda con la que podías saber; los lugares de la tienda donde hay más tráfico, los lugares donde los consumidores pasan menos rato o  los productos que interesan más a los consumidores. A todo esto, le añadimos un sistema de fidelización de clientes la cual va asociada a un código de cliente. Esto nos permite tener todas las asociaciones de clientes con las que puedes hacer una segmentación por gustos o comportamientos. Puedes llegar a segmentar por clientes que no visitan mucho la tienda pero realizan grandes compras, clientes que consumen mucho, clientes que consumen poco o hasta clientes que visitan mucho la tienda pero no consumen mucho. Además, puedes hacer una clasterización según el tipo de productos que compran. A esto se le puede llamar segmentación propia del siglo 21. 

 

3. Evolucionar los servicios y productos a un nivel inteligente 

Gracias a que con Big Data puedes descubrir las necesidades de tus consumidores, logras modificar tus productos y servicios para, de esta manera, vender más. Además, si sabes qué necesidades tiene tu Target también puedes crear nuevos sub servicios y productos solo con el análisis de Big Data. Gracias a nuestra plataforma Big Data pudimos crear un servicio mas inteligente para una empresa de autobuses española. Gracias a unas cámaras dentro del bus que extraen información de video, computer vision, se descubrió el número de personas que subían y bajaban del vehículo, en que paradas había mas tráfico y en que menos y a qué horas del día se modifica la demanda. De esta manera optimizamos las rutas, paradas y vehículos para ahorrar combustible, dinero y tiempo. De esta manera, los consumidores tenían una experiencia del servicio mucho más eficiente y positiva. Gracias a esta información pudimos crear un servicio de bus inteligente que modifica las rutas, horarios y paradas según la predicción de la demanda. Es decir, se descubrió cuál debería de ser las rutas más eficientes, cual debería ser la capacidad del bus según la hora del día o día de la semana y cuando las paradas son innecesarias. 

 

4. Mejorar los procesos de la empresa 

Con Big Data puedes crear sistemas de automatización que pueden ayudar a mejorar los procesos de la empresa. Un ejemplo claro es la detección de fraude en los bancos de forma automática. Es decir, detectar cuando unas transacciones de cuentas son fraudulentas. 

Un ejemplo realizado con AI-nalytics para la industria del retail fue recopilar los datos de disponibilidad de los productos de una tienda. De esta manera, observando las ventas de los productos en la tienda a lo largo de 30 días pudimos identificar la velocidad de venta y, con estos datos, logramos predecir la esperanza de vida de los productos dentro de la tienda. Es decir; cuánto tiempo pasará, cuántos días pasarán hasta que la tienda esté sin ese productos o no ser que se reponga. Seguidamente, automatizar los procesos en el sistema y 7 días antes de que la tiene se quede sin el producto, el sistema envía automáticamente una notificación a los proveedores. 

 

5. Monetizar los datos

A primera vista monetizar los datos puede parecer una estrategia únicamente para grandes empresas pero la verdad es que con la flexibilidad del Big Data todo tipo de empresas pueden trabajar sobre ello. Cuando hablamos de monetizar no solo nos referimos a vender los datos a otras empresas como hace Facebook, Instagram o Twitter. Sino que puedes conseguir datos de tus consumidores a cambio de promociones con tus proveedores. Un ejemplo, con el que trabajamos fue el de Nike. La empresa ofrece descuentos a sus proveedores a cambio de información sobre cómo se comportan sus consumidores; qué productos se venden más, a qué hora se venden más sus productos o hasta qué tipo de perfiles compran productos de Nike. Aquí, se están monetizando los datos a cambio de descuentos por sus productos. Este es un claro ejemplo donde las empresas pequeñas y medianas podrían formar parte sin ninguna dificultad. 

 

 

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