Los procesos de Data Analytics llevan años revolucionando los negocios. Es ahora cuando, junto con las inmensas cantidades de información y capacidades computacionales, la presencia de profesionales formados en un Máster en Data Analytics se hace imprescindible para la realización de consultoría de inteligencia artificial. A continuación, podrás comprobar cómo el uso de Data Analytics ha impulsado nuevas formas de negocio y éxito empresarial.
Importancia del Data Analytics en los Negocios
Data Analytics es un término empleado para describir el conjunto de procesos, tecnologías y modelos de negocio que están basados en el análisis de datos y en capturar el valor que los propios datos encierran. La Data que generan las organizaciones constituye hoy el centro de la disrupción que viene ocurriendo en el mundo de los negocios. Las empresas se preguntan cuánto debe valer la data que almacenan. Este valor está ligado a cómo la usan. Puede ser que hoy solo exploten una fracción de ella, pero en el futuro cercano podría convertirse en la fuente para desarrollar nuevos productos y nuevos mercados.
La razón de la importancia del Data Analytics reside en este análisis, que permite traducir estos datos en oportunidades y decisiones de negocio, permitiendo conocer en profundidad las características del mercado y los compradores a niveles analíticos hasta ahora desconocidos. Los conocimientos de un Máster en Data Analytics permiten exactamente esto: entender el business case de la analítica de datos, sus costes y restricciones tecnológicas, la casuística de Big Data, y saber aplicarlos a casos de negocio concretos.
Ejemplos de Aplicación de Data Analytics en Marketing
A continuación, se presentan algunos ejemplos concretos de cómo las empresas están utilizando la ciencia de datos para mejorar sus estrategias de marketing y obtener una ventaja competitiva:
1. UBER
Una de las primeras ventajas en la analítica de datos se observó en los servicios de localización a través de GPS. Los teléfonos inteligentes con posicionamiento satelital han permitido desarrollar mapas avanzados y algoritmos para poder optimizar las rutas de circulación en las ciudades. De igual manera, la exitosa y revolucionaria empresa que proporciona a sus clientes una red de transporte privado, a través de su software de aplicación móvil, utiliza el análisis de la oferta y la demanda en localización para cambiar las tarifas según evoluciona la demanda a lo largo del día, con lo cual potencian aún más sus ingresos.
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2. Amazon
En el campo del retail, las empresas analizan la data de sus transacciones, así como el comportamiento de sus clientes para personalizar las ofertas. El objetivo principal es crear modelos predictivos, capaces de detectar las futuras necesidades del cliente o qué productos se venderán mejor. Quienes compran en Amazon pueden constatar cómo la empresa le sugiere productos que le puedan interesar como resultado de entender las preferencias del consumidor. Las empresas amplían sus datos con la información de las redes sociales, logs de navegación, análisis de textos y datos de sensores para obtener una imagen completa del cliente que analizar y computar. Mediante la aplicación de herramientas que un Máster en Data Analytics te ofrece, empresas como Target han sido capaces de detectar cuándo sus clientes esperaban un bebé.
3. Google Fit y Apple Watch
Los procesos de Data Analytics están muy ligados con los fenómenos de Big Data e Internet of Things, que permiten y permitirán aún más en el futuro, extraer enormes cantidades de información para analizar y generar conocimiento. Sin embargo, los sistemas de análisis de datos no son solo beneficiosos para las grandes empresas; también los usuarios pueden verse beneficiados con la integración de procesos de análisis de sus datos. Así, los dispositivos “wearables” como Smart watches o pulseras registran automáticamente datos de consumos de calorías, niveles de actividad y condición física, o patrones de sueño, permitiendo al usuario obtener un análisis detallado de su salud, y, aún más importante, un análisis del conjunto de datos de todo el colectivo, que permitirá desvelar insights beneficiosos para todos los usuarios.
4. BBVA
Las finanzas y el sector bancario son otro de los grandes beneficiados por la extracción de información útil de la gran cantidad de datos y transacciones que generan. Ante la variedad de aplicaciones del análisis de datos, un Máster en Data Analytics busca formar a sus graduados en roles profesionales variados. Desde Ingenieros de Datos dedicados a la construcción y despliegue de soluciones de análisis de datos hasta el papel del data scientist, en sus diferentes variantes, pasando por diferentes roles profesionales de nivel técnico o más relacionados con dominios concretos de aplicación.
La entidad BBVA ya ha realizado varios proyectos de extracción y análisis de información financiera de las que ha podido obtener tanto las diferentes actividades comerciales de las grandes urbes (Urban Discovery), el impacto económico de la celebración de grandes eventos o Commerce360 que permite conocer datos que hasta ahora solo eran accesibles a la gran distribución, y que les proporciona una ventaja competitiva a la hora de diseñar sus estrategias comerciales y de marketing.
5. La reelección de Obama
Como último gran ejemplo de las posibilidades de aplicación del Data Analytics, la incorporación del uso del análisis de datos en las campañas políticas, como una variante de las campañas de marketing. Así, Obama decidió utilizar la analítica de datos para su reelección en 2012, con hasta 20 miembros encargados exclusivamente en la interpretación de los datos recibidos, extrayendo y generando estrategias en función de las preferencias de sus votantes y sus canales de comunicación preferidos.
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El Caso de los Supermercados
El software de análisis de datos para supermercados recopila, almacena y analiza datos del sector. Los comercios lo utilizan para mejorar su comprensión del comportamiento de los clientes, las tendencias de los productos y los patrones de compra. Las empresas también lo utilizan para analizar el historial de compras de los clientes a fin de identificar oportunidades de venta cruzada, y para analizar la demografía de los clientes y segmentar los mercados objetivo. Además, los minoristas utilizan software de análisis para realizar un seguimiento de las ventas de productos y determinar las necesidades de inventario.
El análisis de datos es especialmente importante para productos perecederos, como lácteos, huevos y carne. Los supermercados también utilizan análisis para evaluar los procesos de finalización de compra e identificar áreas de mejora. Por último, al analizar los datos de ventas en distintas tiendas, son capaces de identificar tendencias emergentes del sector y cambios en las preferencias de los clientes. El software de análisis de Oracle Retail ofrece estadísticas sobre el comportamiento del cliente, lo que ayuda a los comercios a tomar mejores decisiones sobre precios y comercialización. Ayuda a identificar tendencias y oportunidades de ventas, prever la demanda, segmentar clientes en diferentes grupos objetivo y optimizar los niveles de inventario.
Ejemplos específicos del uso de análisis de datos en supermercados:
- Gestión de inventario: Reducir los costos de transporte determinando qué centros de distribución usar y las rutas de transporte más eficientes.
- Detección de fraudes y robos: Identificar patrones de compra anómalos de los clientes y haciendo un seguimiento de los niveles de inventario.
- Predicción del deterioro de alimentos: Generar modelos predictivos que pueden ayudar a las tiendas de comestibles a anticipar cuándo es probable que se estropeen determinados alimentos.
- Medición del rendimiento de sistemas de pedidos digitales: Realizar un seguimiento del número de pedidos procesados y la rapidez con que se completan los pedidos, así como las puntuaciones de satisfacción del cliente.
- Programas de fidelización: Recopilar datos sobre los clientes tanto en las tiendas físicas como a través de suscripciones en línea, y analizar esos datos para generar cupones personalizados y otras promociones.
- Ajuste de inventarios y precios: Mejorar la eficiencia operativa general. También optimiza su plantilla y la distribución de sus tiendas para aprovechar el espacio de la forma más eficiente.
- Ajuste de precios: Proporcionar estadísticas sobre el comportamiento del consumidor, las tendencias de precios y los precios a la competencia directa.
- Visibilidad en las cadenas de suministro: Proporcionar información sobre los niveles de inventario, las tendencias de la demanda y los cuellos de botella en las rutas de suministro.
- Estrategias de marketing específicas: Aumentar las ventas y identificar sus categorías de productos más rentables, lo que determina posibles cambios en su combinación de productos.
Machine Learning en Marketing
La aplicación del machine learning en marketing ha abierto la puerta a numerosas posibilidades: la aplicación de ciencias como la estadística y la codificación de datos permite estudiar patrones para predecir comportamientos futuros con el fin de tomar decisiones. El machine learning responde a esos principios, ya que desarrolla esa aptitud para aprender a partir de unos datos que analiza empleando algoritmos y buscando patrones de comportamiento para poder plantear una estrategia de marketing acertada. En todo ese proceso no interviene el ser humano, es el software el que lo realiza.
El potencial del aprendizaje automático es enorme, tanto que se ha convertido en una herramienta que aporta al marketing digital múltiples ventajas:
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- Permite delimitar con mayor exactitud las necesidades y los gustos de los consumidores.
- Aporta un mayor conocimiento sobre cuáles son sus hábitos de compra.
- Beneficia el desarrollo del e-commerce.
- Es altamente eficaz a la hora de plantear el lanzamiento de nuevos productos o servicios.
- Mejora la comunicación con el cliente a través de chatbots.
- Permite optimizar los procesos de producción.
- Ofrece una ventaja a la hora de conocer el resto del mercado.
Algunas aplicaciones del machine learning en marketing incluyen:
- Mejorar la experiencia del consumidor al hacer compras online.
- Incrementar la personalización de los mensajes.
- Aumentar la seguridad de los usuarios y sus datos.
- Detectar opiniones positivas y negativas sobre un determinado producto.
- Reducir las tasas de abandono de clientes.
- Generar ingresos adicionales desarrollando nuevos productos o servicios.
- Personalizar la publicidad.
Ciencia de Datos y Marketing: Una Unión Irremediable
La Ciencia de Datos y el Marketing parecen irremediablemente dos disciplinas que tienden a su unión. Todas las herramientas sobre las que se apoya la analítica avanzada de datos podremos incorporarlas para la mejora en la toma de decisiones del marketing. Necesitamos de profesionales capaces de implementar en la empresa la nueva forma de analizar la información y tomar las decisiones.
Aplicaciones Específicas en Marketing
- Posicionamiento SEO: Utilizar algoritmos NLP (Neuro Linguistic Programming) para comprender la intención del usuario y adecuar el contenido a las directrices de Google y a las necesidades del usuario.
- Publicidad en buscadores: Mejorar los textos de la publicidad para que se ajusten más a la intención del usuario, reduciendo los costes por adquisición.
- Redes sociales: Monitorizar las redes, identificar sentimientos hacia los productos y servicios, y adquirir ideas de mejora.
- Analítica avanzada: Lograr una analítica de datos de marketing avanzada, obtener información valiosa y hacer predicciones que ayudarán en la toma de decisiones.
- Análisis de pérdida de clientes: Establecer cuáles variables son más importantes a la hora de perder a un cliente y crear una estrategia de retención.
- Patrones de comportamiento: Reconocer patrones de comportamiento de los usuarios para recomendar productos y servicios.
- Bots y respuestas automáticas: Utilizar Bots con inteligencia artificial para dar respuesta a usuarios y reducir la carga de trabajo de la atención al cliente.
El reto de las empresas será convertir su marketing en un marketing basado en datos. Crear un ecosistema donde la recogida de datos, el procesado, el tratamiento y el visionado ayude a la empresa de forma ordenada a tomar decisiones basadas en datos.