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La medicina personalizada como ejemplo del Big Data para la “economía de la personalización”

Hace unos meses (el Enero pasado), hablábamos de la medicina 5P.  El cruce entre la sanidad y el Big Data, donde aparecían conceptos y ventajas como la Personalización, Predicción, Prevención, Participación y Población. En términos de la personalización, decía lo siguiente:

Personalizada: el eterno sueño de la medicina. Poder dar un tratamiento singular al diagnóstico y necesidades concretas de cada uno de los pacientes. Con el Big Data, la cantidad ingente de datos, y el contexto que describe a cada uno de los pacientes, esto es posible. Solo es cuestión de “codificar” en datos lo que hasta ahora no hemos hecho, en cuestión de aspectos clínicos como estado de ánimo, emociones, expresión del dolor, etc.

La personalización de la prestación de un servicio es algo que ha venido inexorablemente ligado a esta era del Big Data. Si lo pensamos por un momento, tiene todo el sentido del mundo. Una reciente encuesta de Infosys, decía como el 78% de los consumidores estaría dispuesto a repetir la compra con una marca si se le personalizaba la propuesta de valor. Otro informe de RightNow Customer Impact, ilustraba la idea de la personalización desde la óptica de más ventas para una marca: un 86% de los consumidores estaría dispuesto a pagar más si la personalización se refería a sus necesidades.

Por lo tanto, hay margen y posibilidad de ganancia en la era de la personalización. Sin embargo, no es un proyecto fácil, por mucho que veamos muchos textos hablando de ello. Y es que hasta la fecha, nos costaba mucho personalizar los servicios por varias cuestiones:

  • No era rentable
  • El consumidor tampoco lo demandaba
  • No teníamos información para hacerlo

Pero ahora, estos tres elementos se desvanecen. Han cambiado. Las posibilidades ahora se multiplican, gracias a que con la ingente generación de datos, el reto está más relacionado con saber sacar valor de los datos que de no tener información para ello. Sin embargo, todavía queda mucho por hacer. Solo el 20% de las acciones de marketing llevan ligadas características de personalización. Esto es solo un ejemplo de un “área”, donde la personalización tiene mucho que aportar.

Y más en el campo sanitario, donde las ineficiencias, o donde la no-personalización de la aplicación de algún fármaco, puede traer importantes consecuencias. Miremos la siguiente figura: 

Ineficiencia de algunos fármacos para determinadas poblaciones de pacientes (Fuente: http://www.knowledgedriven.com/media/55013/percent_of_patient_pop_for_which_a_drug_is_ineffective_500x425.jpg)
Ineficiencia de algunos fármacos para determinadas poblaciones de pacientes (Fuente: http://www.knowledgedriven.com/media/55013/percent_of_patient_pop_for_which_a_drug_is_ineffective_500x425.jpg)

En la entrada de la Wikipedia en Español, la definición de “Medicina Personalizada“, hace referencia a varias cuestiones que me parecen bastante ilustrativas de lo que hoy queremos hablar:

  • Administración de un fármaco o conjunto de fármacos más idóneos
  • En las dosis adecuadas para cada paciente concreto
  • A la vista de su individualidad química y genética
  • Se apoya tanto en el conocimiento de la naturaleza molecular de las enfermedades como en la individualidad química que posee cada paciente

Sin embargo, la entrada de la Wikipedia en Inglés ofrece otra serie de elementos que describen de una manera más global y multidimensional el concepto de “personalización”, en este caso, para la medicina:

  • Modelo médico
  • Toma de decisiones y prácticas basadas en la personalización y las características individuales de cada paciente
  • Uso sistemático de información genética del paciente

Es decir, habla más de muchos de los elementos que hemos venido citando necesarios para los proyectos de Big Data: una buena materia prima, una transformación de los modelos (de negocio u organizativos), una toma de decisiones basada en la evidencia, etc. Y son cuestiones que vemos en nuestros Programas de Big Data, no solo para la medicina, sino también en otras cuestiones (ofertas publicitarias, planes de carrera personalizados, recomendaciones de productos en tiendas online, etc.). Por eso he señalado en negrita los aspectos más relacionados con esto de la “era de la personalización“.

El estado de adopción de la Medicina Personalizada (Fuente: http://www.photonics.com/images/Web/Articles/2010/9/1/thumbnail_44349.jpg)
El estado de adopción de la Medicina Personalizada (Fuente: http://www.photonics.com/images/Web/Articles/2010/9/1/thumbnail_44349.jpg)

Y todo esto, tiene aplicación en toda la cadena de valor del sector de la salud, no solo en la prestación médica. Y tiene aplicación en otros sectores. Porque el sector sanitario en cierto modo me recuerda a cuando el sector de las telecomunicaciones o las utilities pasó de un modelo de abonado a un modelo de cliente. Una transición que se hizo realmente mal (más allá de la privatización + poca liberalización de España). Los clientes, por el trato recibido, mostraron su poca satisfacción cambiando constantemente de operador (es un sector con un CHURN muy elevado), y ve estos servicios como commodities. Y por eso, también en nuestros programas de Big Data diseñamos y desarrollamos modelos predictivos de propensión a la fuga (CHURN).

En el sector sanitario, el concepto “Consumer Driven Healthcare” hace un poco referencia a todo ello. Los ciudadanos toman un rol activo en la gestión de su salud y están dispuestos a pagar por ello. Se le da: decisión, información y control. Y, de nuevo, hablamos de poner al cliente -el paciente en este caso- en el centro del proceso.

En todo esto, y como solemos concluir muchos artículos, nunca debemos abandonar la ética. Y menos en un campo tan sensible como es el sanitario.

Mallorca Wifi: una agencia de medios sobre una infraestructura WiFi, gracias al Big Data

El pasado viernes 17 de Junio, invitaron a @deusto #bigdata a participar en una jornada organizada por la Universidad de Islas Baleares en torno al Big Data y sus aplicaciones. Obviamente, en Baleares, donde el turismo supone aproximadamente la mitad del PIB de la región, mucha de la conversación se centró en cómo operadores, plataformas, etc. utilizan el análisis masivo de datos para el desarrollo turístico.

Entre las ponencias, una de las que más me llamó la atención fue la del CEO y fundador de Mallorca Wifi, Maurici Socias. Una persona con la que luego tuve rato para conversar y entender bien lo que para mí ha sido un auténtico descubrimiento y muy grata sorpresa. Un emprendedor nato que llevo más de 20 años en el sector de las telecomunicaciones, en constante “reinvención” por la propia evolución del sector. He de decirles que es una auténtica gozada escucharle hablar de sus proyectos desde los tiempos de Terra, pasando por los inicios de Google y el Marketing Digital en España, hasta llegar a la competición atroz actual en la que el Big Data y el Marketing Intelligence pueden aportar tanto a la eficiencia de las acciones de una compañía. Quería, por ello, compartir con todos vosotros el modelo de Mallorca Wifi y cuál es su relación con el mundo del Big Data.

Fuente: Mallorca Wifi
Fuente: Mallorca Wifi

Una de las cosas que llama la atención cuando le escuchas describir qué es Mallorca Wifi es su propuesta de valor como “agencia de medios”. Sí, Mallorca Wifi es una agencia de medios. Una agencia, eso sí, que creo, no tiene mucha competencia. ¿Por qué? Por su capacidad de segmentar, personalizar la oferta, hilar bien fino y sobre todo, hacer un marketing centrado en el consumidor.

Os he hablado en anteriores ocasiones de lo que puede aportar el Big Data al mundo del marketing actual. Seguimos, aún hoy en día, y a pesar de las grandes bondades tecnológicas existentes, en un marketing masivo, en el que impactamos a muchas personas a la vez, con la esperanza matemática que solo por estadística, “alguno caerá”. El problema de este modelo, no solo es que su concepción se hizo en una época en la que las capacidades tecnológicas eran bastante limitadas y tenía bastante sentido, sino que es que además, los consumidores estamos muy cansados de los modelos publicitarios actuales. Son totalmente invasivos, nos generan una mala experiencia de usuario y consumidor, por lo que resultan poco eficientes para las marcas.

Sin embargo, las empresas siguen todavía apostando por esos modelos. Quizás es que los puestos de dirección de marketing necesiten también ese espíritu emprendedor por soportes que tengan un nuevo modelo. Nuevos formatos en los que el consumidor sea consecuencia y no causa; es decir, no vayamos a donde haya consumidores, sino traigamos a los consumidores a un nuevo esquema de relación. Un esquema en el que los impactos publicitarios tengan valor y no les resulte incómodo.

Pues bien, aunque pueda sorprender, un nuevo soporte de valor y centrado en el consumidor es Mallorca Wifi. Sí, un operador de infraestructura Wifi, es, bajo mi punto de vista, uno de los soportes más eficienes que puede haber. Y, hasta donde sé, un modelo sin precedentes en España. ¿Qué hace Maurici con Mallorca Wifi? Básicamente ofrecer a un visitante de Palma (extendiendo ahora su ámbito de actuación por toda la isla) wifi gratis sin solicitarle datos a cambio. Sin que tengamos que introducir datos de registro tan molestos como anticuados para las capacidades tecnológicas actuales. Y totalmente gratis, insisto. Y sin financiación pública.

Aquí es cuando le pregunté a Maurici una cosa tan básica como: “Entonces, ¿cómo ganáis dinero?”. Pues básicamente introduciendo la posibilidad para las marcas de “patrocinar” la conexión al Wifi en puntos estratégicos de Palma de Mallorca. Piensen en ustedes mismos, cuando no quieren consumir ese recurso tan escaso como son los datos, y prefieren conectarse a una wifi gratuita que encima no le pide datos personales. La relación que estableceré con esa empresa, esa marca, que le da Wifi gratis, será bastante afectiva, y estará usted muy agradecido por ello. En definitiva, convertir una infraestructura Wifi en un nuevo soporte publicitario. Bajo mi punto de vista, un modelo totalmente innovador y de valor. Que tardarán todavía muchas empresas en entender, pero que aquellas que lo hagan, le sacarán importantes beneficios, por el engagement que genera con el usuario.

Fuente: Mallorca Wifi
Fuente: Mallorca Wifi

¿Y qué tiene que ver todo esto con el Big Data? Pues bastante. De hecho, Maurici está ahora explorando la posibilidad de abrir una nueva línea de trabajo en torno a ello. Piensen ustedes que todos aquellos dispositivos móviles que lleven la Wifi encendido (que son prácticamente todos), tratan de conectarse a los puntos de acceso que tiene Mallorca Wifi. En ese momento, se obtienen muchos datos sobre el dispositivo, pudiendo llegar a caracterizar a ese usuario por el idioma del móvil (de dónde viene), cómo se desplaza (por tener intercalados los puntos de acceso), a qué velocidad lo hace, si acude a esos puntos con bastante regularidad, si lo hace siempre acompañado de otro dispositivo móvil, a qué hora lo hace, etc.

Si esos datos son anonimizados, y agregados en su conjunto, la capacidad de Mallorca Wifi de diseñar y lanzar una línea de negocio basado en datos de marketing contextual es bastante potente. Y, bajo mi punto de vista, otro caso más de lo que considero un movimiento brillante: dotarse de una infraestructura (wifi en este caso) que sea capaz de generar datos, que luego resulten de valor para diferentes propuestas de valor. Lo mismo que ocurre con una tarjeta de fidelización, un CRM o las líneas de telecomunicación tradicionales que tanto han trabajo con el Big Data.

El marketing contextual inteligente, se hace así posible, gracias a los datos que genera una red inteligente como esta. Todo ello, respetando al usuario, su privacidad y la ley. Brillante, y realmente inteligente. Mi más sincera enhorabuena y ánimo a personas emprendedoras que apuestan por la innovación y el dato como futuras palancas de desarrollo. Mallorca Wifi, una agencia de medios sobre una red Wifi gracias al Big Data.

Deusto Ingeniería y su línea Big Data en el Congreso HORECA de AECOC 2016

Nuestra línea de trabajo Big Data de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Deusto estará presente en el próximo Congreso HORECA de AECOC que se celebrará los próximos 1 y 2 de Marzo en Madrid. Me han invitado para divulgar los principales beneficios que aporta el Big Data a la HOstelería, REstauración y CAfeterías (HORECA), desde una perspectiva de negocio. Una oportunidad inigualable para presentar todos nuestros trabajos, dado que es un congreso que reúne anualmente a más de 500 directivos y empresarios de las empresas de toda la cadena de valor de la hostelería.

Venimos colaborando con AECOC en diferentes actividades. Una asociación que recoge a los fabricantes y distribuidores del gran consumo, tal y como su acrónimo indica (la Asociación Española de Codificación Comercial, los que ponen “los códigos de barras“). El curso pasado nos premiaron con el máximo máximo reconocimiento de la categoría de Tecnología Aplicada y el Accésit de la de Supply Chain por una herramienta para la mejora de la cadena de suministro (proyecto donde participó mi compañero Alberto de la Calle) y a nuestra “Deusto Moto Team“, por el diseño y creación de una moto ecológica para el transporte urbano de mercancías (proyecto de mi compañero Jon García Barruetabeña y sus estudiantes).

Y ahora, se interesan por las oportunidades que todos nuestros trabajos en Big Data brindan al sector del consumo en general, y al canal HORECA en particular. Y de ello quería hablar hoy, aprovechando que tengo que preparar las ideas para la conferencia.

Como suelo decir, el Big Data, sirve para tres cuestiones principales:

  1. Ganar más dinero
  2. Evitar perderlo por la fuga de clientes (la importancia de la fidelización)
  3. Ahorro de costes mediante la optimización de procesos

Dada la enorme competencia existente ya hoy en día, la diferenciación debe venir por otras vías. La gran cantidad de canales que disponen los consumidores, el bombardeo de impactos publicitarios, la gigantesca campaña de descuentos y tarjetas de fidelización, etc., está provocando que las marcas tengan que dar un paso más allá. Y, al canal HORECA todo ello le viene genial. Y es que el Big Data, permite:

  • Geolocalizar el target de clientes
  • Estimar el mercado potencial de clientes
  • Hacer una previsión de ventas por zonas y puntos de venta
  • Que permite, a su vez, optimizar el proceso de abastacimiento y logística
  • Optimizar las campañas de marketing y distribución
  • etc.

La clave para las marcas de consumo recae en ser capaces de, primero, generar y estructura bien los datos, y, en segundo lugar, ser capaces de sacar valor de los mismos transformándolos en conocimiento. Hablaré de estos dos elementos a continuación, como forma de agrupar los principales retos y oportunidades que dispone una marca de consumo hoy en día.

En primer lugar, la imperancia de disponer de “datos de calidad“. En nuestro Programa de Big Data y Business Intelligence, lo primero que hacemos es ver esta parte. Tener datos y más datos no tiene sentido por si solo. Hablamos de la importancia de disponer de:

  • Un buen modelo de datos como instrumento de representación y recuperación de los datos, que permita que todos los sistemas que alimentan y explotan los mismos se entiendan.
  • Una buena calidad de los datos que se consigue resolviendo problemas de calidad que pueden aparecer en cinco dimensiones (Relevancia, Unicidad, Completitud, Exactitud y Consistencia).

Esta parte, quizás la “menos sexy del mundo del Big Data“, resulta al final de todo quizás la que más condiciona el éxito de un proyecto. Las empresas deben tener conciencia sobre ello. Y es que en un mundo en el que las fuentes de datos pueden ser internas o externas, estructuradas o desestructuras, etc., ordenar y limpiar los datos es más importante que nunca. Para un canal HORECA, que tendrá datos de redes sociales, información en los CRM, información de los TPVs (transacciones comerciales pagadas vía tarjeta de crédito), datos georeferenciados por dispositivos móviles, etc., resulta fundamental.

En segundo lugar, ser capaces de transformar estos “datos bien preparados” en conocimiento. Es decir, poner los datos a trabajar para ayudar a tomar decisiones. Se trata de introducir la modelización estadística (previsión) y la matemática (optimización), que es lo que vemos en nuestro módulos M2.2. del Programa de Big Data y Business Intelligence.

Y para ello, creo que se deben ejecutar las transformaciones de datos en conocimiento en tres etapas:

  1. Diagnóstico y modelado de perfiles de clientes: resulta crítico conocer mejor al cliente, para que así podamos focalizar mejor el target, definir las estructuras comerciales, promociones, políticas de distribución, etc. Una lectura hacia lo que ha ocurrido en el pasado. En cada punto del canal HORECA, resultaría interesante disponer:
    • Cómo es la gente que ahí compra
    • Su nivel de ingresos
    • Tipología del hogar dominante
    • Tasa de desemploe
    • Precio medio del m2 de la vivienda
    • Dónde está la competencia
    • Dónde se sitúan los puntos de venta
    • etc.
  2. Del modelado del pasado, a la predicción del futuro: una vez que sabemos algo sobre los patrones de consumo, tendencias, etc., es hora de tratar de adelantarnos a la ocurrencia de los hechos. Aquí es cuando hablamos de un enfoque de futuro (el Business Analytics). De tal manera que podamos estimar el mercado potencial para una zona dada, preveer las ventas en cada área o en un canal de venta determinado. Aquí se trata de darle a una empresa:
    • Modelos de propensión a la compra por zonas y puntos
    • Modelos de propensión a la fuga de clientes por previsiones de abandono
    • Localizar el potencial de cada target de mercado (densidad de cada zona)
    • Estimar el lugar óptimo para la apertura de un nuevo emplazamiento sobre la base de la rentabilidad (considerando target, competencia y canibalizar otros puntos de venta propios)
    • Entender lo que gasta y en qué gasta cada perfil de cliente
    • Diseñar estrategias para el cross y up-selling
    • Ajustar la distribución de productos
    • Patrones de consumo georeferenciados (¿se consume más cerca del trabajo o del hogar? Las ofertas y mensajes publicitarios no debieran ser iguales)
    • % de probabilidad de compra de un determinado producto por parte de un determinado perfil de cliente
    • etc.
  3. De la predicción a la prescripción: esto es lo que buscan las empresas. Fijaros la cantidad de pasos previos que he descrito para llegar al punto por el cual las empresas van a pagar un proyecto de Big Data. Van a pagar por saber qué tienen que hacer para ganar más dinero, evitar perderlo u optimizar procesos. Es decir, van a pagar por que les prescribamos que deben hacer. Si nos ajustamos más al target de mercado, y tener una previsión de ventas por puntos y zonas, podremos ajustar mejor los mensajes y las estructuras comerciales, logrando así una mayor eficiencia en el uso de recursos, y por lo tanto, un mayor retorno sobre la inversión. Con las predicciones anteriores, podríamos prescribir a una empresa en relación a todas sus áreas funcionales, haciendo así un 360º a la empresa y su inteligencia:
    • Distribución
    • Abastecimiento
    • Comercial
    • Marketing
    • Ventas
    • Publicidad
    • etc.

Como hemos venido señalando, el poder del Big Data es realmente enorme. En nuestras manos está sacar todo su potencial. Y es que al final, para una empresa del canal HORECA, un mayor conocimiento geográfico del cliente, concentrar esfuerzos donde hay potencial, incrementar la rentabilidad comercial resulta clave para su eficiencia económica y financiera.

Congreso HORECA de AECOC (Fuente: http://www.shoppingleeks.com/wp-content/uploads/2015/05/IMG_0535.jpg)
Congreso HORECA de AECOC (Fuente: http://www.shoppingleeks.com/wp-content/uploads/2015/05/IMG_0535.jpg)

La aplicación del Big Data y Business Intelligence en la creación de valor para el cliente

(Entrada escrita por David Ruiz de Olano, Director de Programas en Deusto Business School)

Asistiendo a una jornada de Alex Rayón, es cada vez más evidente que la forma de hacer marketing tiene que cambiar. Alex es director del seminario de Big Data & Business Intelligence (BDBI), organizado entre la Facultad de Ingeniería de Deusto y Deusto Business School, y profesor e investigador en la Universidad de Deusto sobre Marketing y Big Data y muy activo en esta área.

Desde el punto de vista de marketing, tradicionalmente el proceso del marketing (marketing estratégico y marketing operacional) se puede ilustrar con la siguiente figura:

El proceso de marketing (Fuente: elaboración propia)
El proceso de marketing (Fuente: elaboración propia)

Evidentemente en el análisis de las 5C, todos los datos que se puedan traducir en información ayudarán a tener un mejor diagnóstico de nuestro entorno.

Pero lo que me interesa de esta jornada es la aplicación del BDBI en la creación de valor para el cliente. Una de las claves en el marketing es la segmentación (¿quién es mi cliente?). Tradicionalmente las empresas identifican quién es su público objetivo, basado en parámetros demográficos, sociales, económicos, comportamiento, etc… de un mercado más general. Con esta identificación, buscan cuáles son sus problemas, necesidades, etc… escogen un público determinado y se posicionan en ese nicho.

Como decía Kotler, gurú del marketing del siglo pasado – como pasa el tiempo-, si resuelves el problema de segmentación, automáticamente tendrás las respuestas para definir tus 4Ps (producto, promoción, lugar y precio) y te saldrán automáticamente. Porque una vez sabes quién es tu potencial cliente, ya sabes qué producto tienes que ofrecerle, qué ventajas tiene que tener sobre los competidores, dónde está y cómo poder llegar a él, qué precio está dispuesto a pagar. Teniendo muy claro quién es mi cliente, cuántas horas de reuniones nos podríamos ahorrar discutiendo sobre el precio…

Evidentemente BDBI tiene mucho que decir en la segmentación. Pero no tanto a priori, si no a posteriori. Con la cantidad de datos que las empresas tienes sobre nosotros, ya no hace falta hacer hipótesis de quién es nuestro cliente: basta mirar en los datos e identificarlos.

Gracias a las herramientas de BDBI (que por cierto, ni son caras ni difíciles de usar), basta un poco de curiosidad, jugar con los datos y empezar a ver correlaciones. ¿Hay alguna relación entre los clientes que compran 2 mismos productos? ¿Es nuestra segmentación inicial la que se refleja en las compras de nuestros clientes y las ventas de nuestros productos? ¿A qué horas del día hay un comportamiento de compra parecido? Por ejemplo, en Tableau, una empresa que intenta facilitar la visualización de BDBI, podéis ver un caso sobre la segmentación y el hecho de cuestionarnos nuestras hipótesis iniciales.

Esta aproximación que aparentemente parece que es sólo válida para comercios B2C online se pueden extraer de otros lugares. El BDBI no es exclusivo de negocios online, nacidos en la era digital. Efectivamente, lo tienen más fácil, pero todas las empresas pueden empezar a explorar. Quizás sea ese uno de los retos para la implementación del BDBI en los negocios que no vienen del mundo online. Como comentaba Alex, un 60%- 80% de los esfuerzos para una estrategia de BDBI se centran en los datos y en el ETL (Extracción, Transformación y carga o Load), encontrarlos entre las diferentes partes del negocio (ERPs, CRM, departamento financiero, controller, etc…), limpiarlos y ponerlos bonitos. Aunque Alex menciona 4 etapas y el tiempo que se va a dedicar a cada etapa:

  • Etapa 1: Cargar datos (hasta un 80%)
  • Etapa 2: Preguntas (5%)
  • Etapa 3: Modelo estadístico/analítico (5%)
  • Etapa 4: Visualización de resultados (10%)

Quizás mi visión sería empezar por las preguntas y terminar en el modelo estadístico. Pero lo que estoy seguro es que una de las grandes aportaciones del BDBI al marketing es en el tema de segmentación, pasando de una segmentación clásica a una clusterización (que hasta ahora era más complicado). La maravilla del BDBI es que no tenemos que pensar cuáles son las variables para hacer el cluster, las propias herramientas nos dirás qué cluster son los que representan mejor a los clientes y qué características. También, incluso nos permitirá saber cuál es la probabilidad de que un cliente de telefonía abandone su compañía y qué características tiene o saber la características del cliente de un banco portugués que no compra un producto y el proceso comercial asociado. Y por otra parte, ayudarnos a hacer preguntas que hasta ahora ni nos habíamos imaginado.

Lo que está claro, es que si una empresa quiere sobrevivir en los próximos 10 años, de una forma u otra, el BDBI le impactará de alguna manera. La pregunta es ¿espero a que me obliguen o empiezo a explorar ya? La creación de valor en mi organización a través del Big Data y Business Intelligence está a mi disposición.

Podcast del webinar “Aplicación del Big Data a Finanzas, Marketing y Sanidad”

El 3 de noviembre de 2015, el Director del Programa de Big Data y Business Intelligence, Alex Rayón, entrevistó a través de un webinar a tres expertos profesionales en cada uno de los tres sectores citados: Pedro Gómez (profesional del ámbito financiero), Joseba Díaz (profesional con experiencia en proyectos sanitarios y profesional Big Data en HP) y Jon Goikoetxea (Director de Comunicación y Marketing del Grupo Noticias y el diario Deia y alumno de la primera edición del Programa Big Data y Business Intelligence).

En la sesión pudimos conocer la aplicación del Big Data a los tres sectores (finanzas, sanidad y comunicación&marketing), conociendo experiencias reales y enfoques prácticos de la puesta en valor del dato. Os dejamos el enlace donde podéis escuchar el podcast de la sesión.

Webinar 3 de Noviembre: “Aplicación Big Data a Finanzas, Marketing y Sanidad”

La sociedad se ha tecnificado, y cada vez estamos más interconectados. A eso unámosle que el coste computacional es cada vez menor, y cada vez se están digitalizando más procesos y actividades de nuestro día a día. Esto, claro está, representa una oportunidad para las organizaciones, empresas y personas que quieran tratar y analizar los datos en tiempo real (Real-Time Analytics). Se puede  obtener así valor para la toma de decisiones o para sus clientes: ayudar a las empresas a vender más (detectando patrones de compra, por ejemplo), a optimizar costes (detectando cuellos de botella o introduciendo mecanismos de prevención), a encontrar más clientes (por patrones de comportamiento), a detectar puntos de mejora en procesos (por regularidades empíricas de mal funcionamiento) y un largo etcétera.

Tres sectores que se están aprovechando enormemente de las posibilidades que el Big Data trae son el financiero, el área de marketing y el sector sanitario. Se trata de sectores con sus diferentes particularidades (regulación, servicio público, etc.), pero donde los datos son generados a gran velocidad, en grandes volúmenes, con una gran variedad, donde la veracidad es crítico y donde queremos generar valor. Las 5 “V”s del Big Data al servicio de la mejora de organizaciones de dichos sectores.

Las 5

Las 5 “V”s del Big Data: Volumen, Velocidad, Valor, Veracidad y Variedad (Fuente: https://www.emaze.com/@AOTTTQLO/Big-data-Analytics-for-Security-Intelligence)

El próximo 3 de Noviembre a las 18:30, el Director del Programa de Big Data y Business Intelligence, Alex Rayón, entrevistará a través de un webinar a tres expertos profesionales en cada uno de los tres sectores citados: Pedro Gómez (profesional del ámbito financiero), Joseba Díaz (profesional con experiencia en proyectos sanitarios y profesional Big Data en HP) y Jon Goikoetxea (Director de Comunicación y Marketing del Grupo Noticias y el diario Deia y alumno de la primera edición del Programa Big Data y Business Intelligence).

Inscríbete, y en pocos días recibirás instrucciones para unirte al Webinar. El enlace para la inscripción lo podéis encontrar aquí. Y si conoces a alguien que pueda interesarle esta información, reenvíasela 😉

Agradecemos, como siempre, el apoyo a nuestros patrocinadores HP, SAS y Entelgy.

Del Data Mining al Big Data en el mundo del Marketing

(Artículo escrito por Pedro Gómez Tejerina, profesional del sector financiero, y profesor de nuestro Programa de Big Data y Business Intelligence)

¿Alguna vez te has preguntado cómo eligen las grandes compañías los clientes a los que lanzan sus campañas? ¿Por qué por ejemplo puede un banco enviarme un mail o una carta para ofrecerme el último plan de pensiones que han diseñado y no a mi vecino si los dos somos clientes del mismo banco y vivimos en el mismo edificio?

La selección de a qué clientes lanzar campañas de marketing forma parte de lo que se denomina Data Mining o Minería de Datos. Tradicionalmente las grandes compañías han analizado los datos históricos que almacenan sobre sus clientes para buscar aquellos clientes que no tienen contratado un producto actualmente con ellas, pero que de alguna forma sí se parecen a otros clientes que sí tienen dicho producto. La idea es sencilla: ¿no tendría sentido sólo enviar comunicaciones sobre campañas de Marketing de un producto a los clientes que aunque no lo tengan contratado actualmente sí tengan probabilidad de hacerlo en un futuro? La base sobre la que se basan para calcular esas probabilidades es la estadística y los algoritmos de Machine Learning y las comparaciones se hacen en base a los datos históricos almacenados sobre los clientes.

Haciendo esas comparaciones basadas en los datos que tienen sobre los clientes las empresas consiguen aumentar sus tasas de éxito de contratación de productos de manera significativa y ofrecen productos que de cierta forma son mucho más personalizados, ya que tienen en cuenta mis datos como persona individual antes de ofrecérmelos. Además se ahorran mucho dinero en publicidad, ya que en cierta forma están centrando el tiro seleccionando únicamente los clientes con alta probabilidad (propensión) de compra.

Pero actualmente estamos en una nueva era caracterizada por la abundancia de información (Big Data). ¿Por qué no utilizar además de la información interna de los clientes datos que podamos obtener de fuentes externas? ¿No tendría sentido en el ejemplo del banco anterior tener en cuenta que yo en alguna ocasión he navegado por internet buscando información sobre planes de pensiones? ¿No he mostrado de alguna forma ya mi interés por el producto al haberlo buscado por internet? ¿No sería más probable que yo contratara el plan de pensiones que mi vecino que nunca se ha preocupado por su jubilación?

Como empresa podría utilizar los datos de navegación de mi web para mejorar el proceso anterior. ¿Y si además a pesar de que el banco no tiene información sobre el valor de la casa en la que vivo, obtiene información sobre el valor de la misma en el catastro u otras fuentes de información externas? El cruce de información interna sobre los clientes con información externa es lo que actualmente se denomina Big Data y permite a las grandes empresas obtener más información sobre los clientes y tal y como hemos visto con mi ejemplo, mejorar su precisión a la hora de elegir futuros clientes para sus productos.

Moraleja: si antes las grandes compañías lo sabían todo sobre nosotros, hoy todavía más. Como consuelo, al menos es más probable que sólo reciba comunicaciones sobre productos en los que es más probable que esté realmente interesado no tengan que eliminar demasiados emails comerciales porque no me interesan.