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10 casos de éxito gracias al Big Data

En la era digital, el poder de los datos es cada vez mayor y su uso en las empresas para obtener más beneficios está cada vez más extendido. El uso de Big Data hace posible analizar y transformar los datos en información útil, lo que permite anticipar todo tipo de tendencias y resultados. En resumen, posibilita tomar decisiones empresariales más inteligentes en base a los datos, provocando casos de éxito gracias al Big Data.

Para poner la importancia del Big Data en contexto, es necesario ser conscientes de que la revolución tecnológica trajo consigo una impresionante migración digital, lo cual se traduce en ingentes cantidades de datos generados cada instante.

Cada clic que damos genera información y datos que dicen cosas sobre nosotros. De hecho, según la revista Forbes, Google procesa más de 40 mil búsquedas cada segundo, mientras que cada minuto se suben cerca de 50 mil fotos a Instagram y se envían 156 millones de correos electrónicos. Se calcula que en los últimos dos años se ha creado el 90% de toda la información existente en el mundo.

Los datos deben ser procesados y analizados para que adquieran valor, por ello se utiliza el Big Data. De esta forma, el análisis correcto de los datos permite crear perfiles de usuarios con un comportamiento, personalidad, preferencias, gustos, intereses, hábitos de consumo y contexto socioeconómico determinado. Este hecho permite saber qué producto o servicio ofrecer a cada usuario. 

Según Accenture, el 52% de las organizaciones que tienen operaciones preparadas para el futuro ya cuentan con data analytics. De hecho, actualmente se invierten más de 180 mil millones de dólares al año en análisis de Big Data. Para conocer cómo se materializa el beneficio de su uso, a continuación 10 casos de éxito de empresas que han implementado el uso de Big Data:

Airbnb: Recomendaciones según el contexto global

Después de una caída del 70% de las reservas debido a la pandemia, Airbnb cambió su enfoque a la hora de ofrecer recomendaciones. La compañía se ha centrado en la idea de que viajar en estos tiempos se trata más de vivir cómodamente y de forma segura que de hacer turismo. Por ello, ajustaron el algoritmo y comenzaron a recomendar alojamientos alejados de las grandes ciudades.

Gracias a este movimiento, la compañía logró mantenerse a flote y reposicionarse. «La información es el registro de la acción de alguien de tu comunidad, esa acción representa una decisión acerca de qué hacer (o no hacer) con tu producto. Los científicos de datos pueden traducir esas decisiones en historias que otros puedan comprender», declara Riley Newman, responsable del equipo de data science de Airbnb.

Amazon: La personalización de las recomendaciones 

El 35% de las ventas anuales de Amazon provienen de las recomendaciones de productos. Este es un claro caso de éxito con Big Data en el mundo del retail. Esto ocurre porque cada vez que entras a Amazon, se recopila información de qué buscas, qué compras, qué artículos pones en el carrito y cuánto tiempo pasas mirando un artículo.

De esta forma, cuando un usuario entra a Amazon, el sistema ya sabe qué podría gustarle y ofrece productos basándose en todos los datos recopilados anteriormente.

Netflix: ¿Qué quieres ver?

Uno de los pilares del éxito de la plataforma de streaming es conocer con gran exactitud los gustos y hábitos de cada usuario. Con más de 65 millones de miembros en todo el mundo y una retención de usuarios tan alta (93%), los datos sobre la visualización de películas y series son almacenados y monitoreados para saber qué tipo de contenido ofrecer a cada persona.

Su algoritmo para hacer recomendaciones, que no podría haber sido creado sin el análisis de Big Data y el machine learning, es uno de los más poderosos. De hecho, el 85% del consumo en Netflix es generado a través de él. 

Además, Netflix sigue creciendo gracias a sus producciones originales, sabiendo de antemano cuáles van a gustar globalmente y cuáles se dirigen únicamente para ciertas audiencias.

Tesla: Vehículos autónomos 

Uno de los factores del éxito de Tesla es la importancia dada a la recolección y análisis de data. Cada automóvil vendido cuenta con sensores internos y externos que se encargan de recopilar todo tipo de información sobre el conductor, el coche y la ruta hecha.

Más de 100 mil millones de datos harán posible que todos los Tesla se vuelvan autónomos gracias al Big Data, el machine learning y la inteligencia artificial. Además, con esta información han creado mapas con infinidad de variables que los hacen cien veces más precisos que el GPS.

Por ejemplo, al monitorear la información de los coches en 2014 fue detectado un problema con la operación del motor que ocasionaba el sobrecalentamiento de algunos componentes. Este problema fue reparado automáticamente en todos los Tesla por medio del software.

Starbucks: La ubicación de las tiendas no es casual

Starbucks usa el Big Data para elegir cuáles serán las nuevas ubicaciones de sus tiendas. ¿Cómo lo hace? Analizando la información geográfica, demográfica y el tráfico. Así logra hacer cálculos estimados sobre el posible éxito de sus nuevas tiendas.

Además, mediante su sistema de recompensas y su aplicación móvil ha logrado personalizar cada vez más la experiencia del cliente, ofreciendo ofertas basadas en sus gustos, la temporada y la hora del día.

Facebook: Publicidad personalizada y productos más efectivos

Facebook almacena una gran cantidad de datos de las personas que utilizan la red social para pasar el tiempo, hablar con amigos, intercambiar fotos, hacer publicidad online, ofrecer todo tipo de productos… Cada «me gusta», cada visualización de un vídeo, cada amigo añadido, proporciona información sobre cómo somos para crecer a nivel publicitario en base a la personalización.

Además, gracias al Big Data las empresas pueden segmentar campañas y anuncios para que lleguen al público objetivo adecuado. También pueden analizar los resultados con informes detallados, por lo que ayuda al crecimiento de los negocios.

Zara: La predicción de tendencias. 

Gracias al Big Data, los equipos de Zara pueden predecir nuevas tendenciasy, de esta manera, tomar decisiones con un margen de error muy pequeño. Con la inteligencia artificial y el Big Data, las empresas pueden hacer grandes cambios en su facturación anual e incluso mensual. Como en este caso de éxito con Big Data, tan pronto Zara detecta una nueva tendencia, pone en circulación indumentaria acorde a esas conclusiones que extrajeron producto del análisis de datos.

Por otra parte, Zara también utiliza el Big Data para establecer la estrategia de precios de sus productos, además de mejorar la gestión de los inventarios de las tiendas para que no falte stock.

Nike: La incorporación de la tecnología al mundo del deporte

Nike es una compañía pionera en la venta de dispositivos inteligentes en el mundo del deporte. Gracias al Big Data ofrecen soluciones inteligentes a aquellas personas que necesitan saber determinados datos para conocer y mejorar su rendimiento deportivo. El reloj inteligente y el pulsómetro son dos ejemplos de esta situación.

Gracias a ello, Nike consigue recopilar cada vez más datos día a día con la información aportada por los usuarios al hacer uso de sus productos. La aplicación de Nike recoge datos de sus zapatillas: ritmo, distancia, pasos efectuados… Además, los corredores pueden compartir sus estadísticas en las redes sociales, lo que fomenta la competitividad.

Spotify: Predicciones sobre lo que vas a querer escuchar

La aplicación de moda para escuchar música es reconocida por las recomendaciones personalizadas de playlists y canciones. Spotify cuenta con grandes volúmenes de datos sobre los gustos musicales y preferencias de los usuarios, según el tipo de canciones y autores que escucha.

Un hecho interesante fue cuando Spotify hizo una predicción sobre los ganadores de los premios Grammy, acertando en 6 de cada 10 gracias al Big Data.

NBA: La explicación de cómo va el partido a través de los datos

LA NBA es otro caso de éxito gracias al Big Data debido a la experiencia personalizada que ofrece al usuario durante los partidos y después de ellos. Los espectadores reciben en todo momento nuevos datos en tiempo real sobre todo lo que está pasando en el partido. 

En la pista, hay seis cámaras que capturan todos los movimientos de los jugadores. De esta forma, se asignan etiquetas a cada uno y se crean estadísticas disponibles a tiempo real, como mapas de calor, distribución del balón y movimientos de los jugadores según el plan de cada jugada, entre otras cosas.

 

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