¿Qué Software es apto para su empresa?

Acceda a nuestros evaluadores

El ‘big data’ no es una moda, ni una tendencia que estén estudiando en los departamentos de innovación de las empresas más punteras. Algunas multinacionales ya han cambiado para siempre gracias a la utilización estratégica de los datos.

En plena efervescencia del ‘big data‘, el término corre el riesgo de banalizar entre titulares grandilocuentes. Y sin embargo, se mueve: el uso de grandes flujos de datos para la gestión ya no solo es común en áreas específicas de negocio (por ejemplo, medición de audiencias digitales, el impacto en redes sociales o la evolución de inventarios), sino que empresas de todo tipo ya han convertido el ‘big data’ en la base de su negocio.

Tres de estos ejemplos –las estadounidenses Under Armour, John Deere y Walmart– salieron a la palestra en la reciente jornada ‘Big data: Retos de Presente y Oportunidades de Futuro’, organizada en Madrid. A menudo lo más complejo es tener la visión estratégica para hacer el cambio, y estos tres casos son una buena muestra del papel de los datos en la reinvención de una empresa.

John Deere ya no es una empresa de tractores

John Deere es una empresa con 179 años de historia. Durante 174 hizo básicamente lo mismo: vender tractores y otros vehículos de trabajo. Pero en 2012 decidieron que tenían que alterar su rumbo, movidos, entre otros factores, por la creciente competencia de rivales ‘low cost’. Empezaron entonces a colocar sensores en sus tractores, y a procesar la información que recolectaban, combinada con datos históricos meteorológicos, el estado de la tierra, el rendimiento de los cultivos.

Paralelamente, desarrollaron “My John Deere” y la aplicación “Mobile Farm Manager”, para que los agricultores tuvieran un acceso rápido y sencillo a todo ese ‘big data’. Tanto en la web como en la aplicación pueden ver datos recientes e históricos de sus máquinas y sus tierras, así como planificar trabajos y ver su evolución.

El siguiente paso fue, en 2013, abrir su plataforma a terceros para que colaborase con sus propias aplicaciones y software, aumentando de esta forma el volumen y la riqueza de los datos. Así lograron tres objetivos de una tacada: aumentar las ventas de sus productos, defenderse ante la previsible entrada en el negocio de empresas tecnológicas, conocidas como AgTech (de agricultura y tecnología), y abrir la puerta a monetizar todos los datos que recoge, más allá del valor que ese ‘big data’ tiene en el día a día de sus clientes. Además, al ‘atar’ al consumidor a toda una plataforma de gestión, John Deere se puede permitir el lujo de no competir por precio y mantener unos márgenes adecuados.

El año pasado, John Deere, superó los 26.600 millones de dólares en ventas, con un beneficio de 1.524 millones de dólares, es un perfecto caso de estudio de una empresa centrada en el producto que se transforma en una empresa centrada en una plataforma, como paso clave en su proceso de adaptación a la economía digital.

En Walmart las noticias, y los datos, vuelan

La cadena de hipermercados estadounidense, que tiene 20.000 tiendas en 28 países, ha puesto el acento de su estrategia de ‘big data’ en la velocidad en el tratamiento de esos datos.
En su sede central, en Arkansas, ha creado lo que llama el data café, un centro de trabajo centrado en la gestión analítica de los datos, que proceden de más 200 fuentes, tanto internas como externas.

Los supermercados Walmart utilizan el ‘big data’ para reducir el tiempo en la toma de decisiones comerciales.

Pero la joya de la corona de estos procesos es la capacidad de procesar rápidamente hasta 40 petabytes de datos (suficientes para almacenar 542 años de vídeo en alta resolución) correspondientes a transacciones recientes.

Allí se procesan, manipulan y visualizan todos esos datos, con un objetivo claro: reducir el tiempo necesario para la toma de decisiones comerciales acertadas. Que lo que antes se hacía en semanas se resuelva en minutos.

Como comentaba a la revista Forbes el científico de datos de Walmart Naveen Peddamail:

“Si no puedes llegar a conclusiones hasta que analizas las transacciones una semana o un mes después, en todo ese tiempo estás perdiendo ventas. Pero si lo logras en 20 o 30 minutos… Ese es el auténtico valor de todo lo que hemos construido en este data café”

En las jornadas sobre ‘big data’ celebradas recientemente en Madrid, Arturo Gutiérrez, consultor de SAP, ponía un ejemplo concluyente sobre el buen uso de ‘big data’ en Walmart: los primeros datos de ventas que se producen en la Costa Este de Estados Unidos durante el Black Friday son utilizados para tomar decisiones ante la apertura de las tiendas en la Costa Oeste, aprovechando la diferencia horaria.

Under Armour presume de datos, no de zapatillas

Cuando en abril de 2015 la empresa deportiva Under Armour presentó sus resultados correspondientes al primer trimestre de ese año, sus acciones en Wall Street bajaron. Los resultados eran buenos, con un aumento de las ventas superior al 20% por vigésimo trimestre consecutivo, pero el mercado frunció el ceño por la bajada del beneficio en un 13%, lastrado por una serie de compras de apps de ‘fitness’ y estilo de vida.

Dos años y medio después, esas adquisiciones de Under Armour cobran sentido. Fueron 710 millones de dólares para comprar tres aplicaciones: “MyFitnessPal”, “MapMyFitness” y “Endomondo”, y crear así toda una comunidad de adictos al deporte y la salud. Se trataba de dar todo un giro estratégico a la compañía, los datos, más allá de la simple venta de producto deportivo.

Gracias a los 200 millones de personas registradas en sus aplicaciones (datos de comienzos de este año), Under Armour recopila una enorme cantidad de información: quién entrena, dónde entrena, con quién entrena, a qué hora entrena, qué ejercicios. Conoce quiénes son sus clientes y qué quieren, y hasta lo que comen y lo que pesan –gracias a MyFitnessPal–, por lo que se pueden comunicar con ellos de una forma única. No es solo una información comercial útil: también se utiliza al diseñar producto. La apuesta de la compañía a largo plazo está clara: conectividad y ‘big data’.

‘Big data’ financiero

Hace cuatro años BBVA creó BBVA Data & Analytics, un equipo de expertos en ‘big data’ y ‘machine learning’ que trabaja para hacer del banco una empresa ‘data-driven’, que toma las decisiones basándose en los datos y los emplea para crear nuevos productos y servicios. El volumen de datos que mueve BBVA se sitúa en la banda de los petabytes y sus beneficios son visibles tanto a nivel interno: en la mejora de los procesos y en la creación de programas como “RedeX”; como a nivel externo: a través de productos como “Commerce360”, “BBVA Valora” o “BBVA Bconomy”.

Este último es un claro ejemplo de cómo BBVA hace de los datos su mejor activo para ofrecer valor añadido a los clientes: la herramienta emplea el ‘big data’ para conocer la salud financiera de los clientes y proponer planes a medida para mejorarla; mide la evolución de los ingresos y gastos, el nivel de ahorro, el gasto en vivienda, el nivel de endeudamiento, y califica con una nota media la salud financiera del cliente. Además, se nutre de otros datos externos para ofrecerle una comparativa sociodemográfica con otras personas de su entorno y de similares características. Todo esto se traduce en una herramienta intuitiva y sencilla de usar que presenta a los usuarios una radiografía de su estado financiero a golpe de clic.

Fuente: “Tres multinacionales explican cómo el ‘big data’ revolucionó su negocio” de BBVA

Adaptado por la división consultoría de EvaluandoSoftware.com

 

¿Qué Software es apto para su empresa?

Acceda a nuestros evaluadores