In big data
El los últimos años se habla, en diversos foros y congresos, del concepto “Innovación Disruptiva”. Suelo ser muy académico y profundo con los conceptos o fundamentos en materia de innovación, en este caso para ayudar al lector a entender su significado y propuesta de valor. En teoría la “Innovación Disruptiva” ocurre cuando las nuevas tecnologías ofrecen nuevos paradigmas de uso netamente superiores a los anteriores.
Si quisiéramos clasificar una innovación o transformación como “disruptiva”, siempre suelo acudir al Manual de Oslo que lo clasifica de la siguiente forma: “la innovación radical o disruptiva es aquélla que tiene un impacto significativo en el mercado, y en la actividad económica de las empresas en dicho mercado». Este concepto se enfoca en el impacto en el mercado, más que en la novedad introducida. El impacto puede, por ejemplo, cambiar la estructura, condiciones del mercado, crear nuevos mercados, categorías y productos, o hacer obsoletos los productos existentes, según el modelo de Clayton M. Christensen (Harvard Business School).
Con esta introducción del concepto “innovación disruptiva”, quiero relacionar y compartir mi visión del fenómeno emergente denominado “BIG DATA”. Llevo tres años estudiando esta “disrupción” y quiero confesar que me tiene cautivado. El mero hecho de analizar, interpretar y tomar decisiones en tiempo real a partir del “rastro o huella” que dejan millones de personas en la Red relacionadas directa o indirectamente con marcas, productos o servicios; supone uno de los mayores retos del management, liderazgo e innovación de cualquier organización que se precie.
El análisis de datos puede maximizar la rentabilidad de una organización, por ejemplo, “desde una reducción significativa de costes (Total Cost of Ownership) hasta una toma de decisiones basada en datos automatizados”. El impacto será más alto en la medida en que los procesos de gestión de datos sean automatizados, también puede ayudar a que las empresas modernas migren su modelo de negocio tradicional a un modelo digitalizado y escalable. Organizaciones que pasan de «estar orientadas al producto, a un modelo orientado a clientes”, agrupando todos los datos posibles acerca de sus clientes para personalizar y mejorar la toma de decisión y experiencia de compra.
Un ejemplo destacable en este escenario seria Netflix. Ha sido capaz de recolectar durante años sobre los hábitos de consumo de su contenido, no solo para mejorar la experiencia de los clientes, sino también para el desarrollo de nuevos contenidos. Caso de éxito incuestionable que demuestra las increíbles posibilidades del Big Data. Pero sigamos con el factor clave de esta tecnología disruptiva: el análisis e inteligencia social del “usuario hiperconectado a la red”.
Los usuarios van dejando una huella de valiosos datos por la red, permitiendo a las marcas acumular cantidades inimaginables de información sobre sus consumidores en tiempo real. Este fenómeno permite a las marcas disponer de más información sobre «quiénes somos», «qué hacemos», «cómo lo hacemos» y «con qué frecuencia», manteniéndonos conectados en todo momento entre marca y consumidor a través de canales, medios y dispositivos digitales. Todas estas actividades generan una inmensa cantidad de información que, si bien a veces genera ruido, si se analiza correctamente puede aportar “insights» de primer nivel sobre quiénes son realmente nuestros consumidores y qué es lo que necesitan y quieren de verdad.
Por esta razón las tendencias en marketing y comunicación de marca esta girando vertiginosamente en torno a las personas.
Desde la forma en que gestionamos nuestras marcas personales y cómo compartimos nuestra vida por medio de diversas Redes Sociales, hasta el creciente mundo personalizado del comercio electrónico que utiliza nuestro historial y patrón de compra, los servicios geolocalizados de productos, eventos y servicios, etc. Es innegable que nuestra información está creando valor en beneficio nuestro si las marcas son capaces de analizar, interpretar y transformar información en conocimiento.
Las marcas persiguen encarecidamente ser líderes en la era de la personalización del consumo. Por medio del conocimiento de la persona detrás de la información, se pueden descubrir auténticos “insights» y crear “experiencias únicas y personalizadas» creadas conjuntamente entre consumidor y marca.
El Big Data ha revolucionado el modo en el que las marcas se pueden enfrentar a las necesidades presentes y futuras de sus consumidores. El conocimiento ha hecho que las organizaciones tengan nuevas soluciones a su disposición para entenderlos y para ofrecerles lo que les interesa y, por tanto, las compañías están cada vez más interesadas en sumarse al uso del Big Data.
Imagínense una cadena de supermercados, que este a punto de retirar un producto minoritario, solo lo compren unos pocos y en determinados puntos de venta. Si la compañía hiciese un uso eficiente del Big Data podría descubrir que, esos determinados consumidores que compraban el producto minoritario, tienen una cesta de compra de media mas valiosa que el resto de consumidores con productos mas populares.
Otro ejemplo ilustrativo que suelo utilizar en conferencias y clases es el caso Walmart y la crisis del huracán Katrina (New Orleans, 2005 agosto). Los supermercados tuvieron stock y, sobre todo, tenían exactamente lo que querían los consumidores en ese momento tan crítico. ¿Cómo lo consiguieron? El secreto fue Big Data. Cruzaron sus propias bases de datos con la información del tiempo y detectaron que iban a tener un pico de demanda. Además, establecieron, basándose en sus datos de situaciones similares del pasado, cuál era la lista de la compra tipo para estas situaciones. Sumando una información y otra establecieron lo que tenían que hacer para ofrecer una buena respuesta en tiempo real.
Creo que, gracias a la tecnología Big Data y el sentido común, podemos aportar más y mejor valor a las personas que consumen marcas si tenemos las capacidades y competencias en transformar conocimiento en inteligencia social para un beneficio mutuo, rentable y sostenible.
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