Cómo crear una estrategia comercial con Big Data

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La estrategia comercial de Big Data sienta su base en los datos. Ayuda a definir y a establecer una visión integral en toda la compañía y permite tomar decisiones comerciales fundadas, gracias a la observación de datos masivos.

Este tipo de estrategias debe incorporar algunos principios rectores para lograr una visión correcta de la información que se extrae de los datos masivos.

Puedes recabar, procesar y analizar la data, pero después debes emplear las conclusiones para mejorar tu gestión empresarial, desde los objetivos comerciales hasta los niveles de productividad, y, así, alcanzar la anhelada ventaja competitiva.

Decisiones comerciales basadas en datos

Eso implica una visión integral de la compañía, desde los niveles de productividad hasta, por supuesto, la estrategia comercial.

La clave es que todas las decisiones, incluidas las comerciales, estén basadas en los datos. Es así como se construyen las compañías data driven, donde el rumbo de la empresa deja de ser una cuestión de azar u opinión y pasa a ser marcado por predicciones certeras basadas en números.

Gracias al Big Data, se da una vuelta de tuerca a la estrategia empresarial, planteando un nuevo nivel de Business Intelligence en el que la tecnología (el propio Big Data y las tecnologías en las que se apoya, como la Inteligencia Artificial o el Machine Learning...) está al servicio de los expertos y les da una visión completa y realista sobre todos los factores que intervienen en la estrategia comercial.

La estrategia comercial basada en Big Data debe seguir cuatro pasos críticos:

1. Definir los objetivos de negocio. Aquí se involucran tanto a actores externos (consumidores, potenciales y stakeholders) como internos (líderes de equipo comercial, de Data Analysis, de marketing…).
2. Identificar las fuentes de datos. Las fuentes de información de Big Data se caracterizan por su enorme volumen y heterogeneidad. Es esencial resolver qué formatos y herramientas de análisis vas a necesitar. Por lo general, será básico emplear una solución de análisis empresarial, como SAP, Tableau o Power BI y un CRM como Hubspot o Microsoft Dynamics. Obviamente, en el diseño de esta infraestructura deben participar todos los departamentos implicados.
3. Priorizar y definir los KPI más relevantes para tu estrategia comercial. Es fácil perderse en un mar de datos, pero esto no puede pasarnos. La información sin control no sirve de nada.
4. Formular una hoja de ruta. Lo vemos a continuación.

Formular una hoja de ruta de Big Data

En anteriores artículos revisamos la importancia creciente de la sinergia de ciencia y estrategia en las empresas modernas. Disciplinas como el Marketing Intelligence permiten aunar capacidades técnicas y empresariales para diseñar estrategias comerciales.

Una vez superada la fase crítica de recolección y modelado de datos con soluciones de análisis, llega la parte de unificar datos en cuadros de mando que nos permitan analizar la evolución de nuestra estrategia y tomar decisiones.

Principales aplicaciones de Big Data en el ámbito comercial

Podemos resumir en tres las grandes aplicaciones de Big data en las empresas de nuestros tiempos:

1. Organización de proyectos.
2. Modelos predictivos.
3. Otros usos analíticos.

¿En qué se traduce esto en la práctica?

• Mejora de la operativa de las empresas.
• Optimización del servicio de atención al cliente.
• Personalización de campañas de marketing para cada consumidor.
• Mejora de sistemas de seguridad.
• Enriquecimiento de las bases de datos de clientes.
• Registro de comportamientos online.
• Y un largo etcétera.

Podríamos pararnos a ver qué tipo de outputs puede obtener una empresa en función del sector en que se inscribe. Pero entonces, no acabaríamos nunca, ¡literalmente!

Por el momento, vamos a fijarnos en cómo usan Big Data cuatro de las mayores multinacionales.

¿Cómo usan Big Data las grandes empresas?

1. Inditex

Gran parte del éxito del imperio de Inditex reside en la eficiencia de su cadena de suministros. No es el mayor distribuidor mundial de ropa por casualidad.

Inditex utiliza multitud de herramientas de Big Data, automatización e IA en su estrategia comercial. Estos datos permiten organizar inventarios, realizar predicciones y detectar nuevas tendencias allá donde surjan para, si sus cálculos lo estiman conveniente, trasladarlas a fábrica y tienda en tiempo récord.

2. Amazon

Otro peso pesado del retail, Amazon, desarrolla sus propios algoritmos para recolectar cantidades masivas de datos.

Esta capacidad técnica ha hecho que, incluso, desarrolle una suite propia de servicios informáticos en la nube, Amazon Web Servicies o AWS (la mayor del mundo) con más de 200 servicios.

Servidores, bases de datos, data lakes, herramientas de análisis, tecnología blockchain, robótica o plataformas educativas... AWS ofrece una completa infraestructura de Cloud Computing para empresas que ya utilizan cientos de miles de compañías en todo el mundo.

3. Pepsi

El uso de la IA y ML por parte de la multinacional estadounidense también es un ejemplo extraordinario.

El gigante de bebidas y aperitivos ha creado su propia plataforma de Big Data y análisis. Su nombre es Pep Worx y les ayuda a dirigir su estrategia de retail. Gracias al uso de los datos que les proporciona esta herramienta, saben con certeza en qué hogares tienen más probabilidades de ventas y, por lo tanto, dónde deben colocar sus productos.

En el ámbito marketiniano esta estrategia se conoce como "Data Wrapping". Consiste en mejorar la experiencia de usuario aprendiendo de los datos de consumo individuales, con el consiguiente aumento de rentabilidad. Se trata, finalmente, de conocer a tu target a niveles antes impensables y, así, establecer patrones y predicciones.

4. Netflix

Es un dato conocido que cerca del 80% del contenido que se reproduce en Netflix procede de sus propias recomendaciones. Su algoritmo determina los contenidos que cada usuario es más propenso a ver. Así, la plataforma de streaming ofrece una experiencia única para cada usuario.