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big-data-comportamiento-consumidor Big Data como predicción del comportamiento del consumidor

Big Data como predicción del comportamiento del consumidor

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El término Big Data es un anglicismo que esta en boca de todo el mundo. Podría decirse que es la llamada “revolución de los datos”. Pero, no nos equivoquemos si pensamos que la llamada “revolución de los datos” no ha existido hasta hoy en día. Los datos siempre han estado ahí desde el inicio de los tiempos. Para comprender lo que significa el Big Data lo vamos a definir.

¿Qué es Big Data?

El Big Data es la recogida o recolección, análisis e interpretación de datos.

El saber interpretar esos datos obtenidos previamente es de gran importancia para llevarnos al éxito y a diferenciarnos de nuestra competencia. Y esos datos cada vez son más extensos en el mundo digital. Hemos de saber que todo nuestro paso por Internet queda reflejado mediante lo que se denomina como “huella digital”.

Así que, es la recogida de datos que hemos de analizar e interpretar. Éstos se deben de almacenar y como son de gran volumen, las empresas deben tener en cuenta el problema que les puede generar el no tener donde almacenar esos datos. Una solución sería el almacenamiento en la nube (Cloud computing).

Según nos indica la Wikipedia:

el Big Data o datos masivos, es un término que hace referencia al almacenamiento de grandes cantidades de datos y a los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos. A veces se denomina datos a gran escala”.

El Big Data es el concepto que usamos para referirnos a la acumulación de datos. Estos datos se analizan, gestionan  y se preocesan en un tiempo determinado. El ser humano como ente de conocimiento no ha dejado nunca de recopilar conocimiento y por consiguiente datos los cuales deben almacenarse.

Esto es así desde el nacimiento de la escritura hasta lo que conocemos como centros de datos actuales. Un factor que ha posibilitado que el volumen de datos aumente es la tecnología. Y la consecuencia de todo esto es que los sistemas de información deben evolucionar y ser más ágiles, rápidos y sofisticados.

Las 5 V’s del Big Data

El Big Data es la explosión de datos al máximo nivel. Para poder comprender este término debemos saber cuáles son las características de las “5 V´s”, las cuales son las siguientes:

  • Variedad: Son todos los datos tanto estructurados como los no estructurados. Como por ejemplo, música, imágenes, vídeos.
  • Volumen: Esta V en particular la podemos considerar un recolectar, capturar, obtención, almacenamiento, interpretación y procesamiento de dichos datos.
  • Velocidad: Tenemos que ver cuáles son los datos que se generan en las plataformas digitales actuales y en las RRSS.
  • Valor: Este aspecto es clave para saber qué valor generan esos datos para el consumidor final. Todo esto mediante la aplicación de determinadas estrategias y también el ofrecer productos personalizados para ese consumidor.
  • Veracidad: Estos datos obtenidos hemos de comprobar su calidad y veracidad de los mismos, para ver si podemos aplicarlos en una determinada estrategia.

Evolución del término

Como concepto el Big Data no ha surgido como tal en el siglo XXI sino que ha tenido una evolución previa en el tiempo donde podemos ver que :

  • Años 30 – 49: Es la llamada “Era de la computación”. Turing y Good en 1940 crearon una máquina, la cual era capaz de analizar documentos cifrados por los alemanes. Esta máquina se usó durante la “2ª Guerra Mundial” y es en este contexto donde va a descifrar la clave con la que han sido cifrados estos documentos. Y también en ese año se crea el “Protector de Kerrison”, que va a ser capaz de la automatización de la defensa antiaérea apuntando contra los aviones enemigos. En 1946, el equipo de “Proyecto Manhattan” van a conseguir algo revolucionario para la época. Es la utilización de ordenadores, los cuales van predecir y analizar el comportamiento que podría causar la reacción nuclear en cadena.
  • Entre 1950 – 1969: Se conoce como la “comercialización de la analítica”, la cual es posible gracias a un modelo de predicción meteorológica y el correspondiente análisis de datos. En 1956, se va a conseguir la resolución del problema mediante la analítica computacional, y esto permite que se produzca la mejora de la logística y por consiguiente el transporte. Y en 1958, FICO lo que hace es aplicar unos modelos predictivos en las decisiones de los riesgos de los créditos. En 1996 va a comenzar lo que es el antecedente de lo que se conoce como SAS Institute. Es un proyecto de investigación de tipo analítica que financió el Ministerio de Agricultura de EE.UU.
  • Entre 1970 – 1999: En esta etapa va a ser cuando el análisis se va a popularizar. En 1973 es el nacimiento del modelo “Black Sheles”, que lo que hace es predecir cuál es el precio óptimo de las acciones. Y en 1980 se creó una herramienta que sirve para construir sistemas de apoyo en las decisiones que hemos de tomar. En los años 90, en el año 1995 es cuando surgen las web de comercio electrónico de éxito hoy en día, como son Amazon y Ebay. Y con ellas se va a conseguir la personalización de las experiencias de los usuarios. Y va a cobrar gran importancia la búsqueda en los motores de búsqueda como Google y se tenga en cuenta la relevancia de esos resultados obtenidos. Y por ello, Google en 1998 aplico una serie de algoritmos de búsqueda.
  • En el siglo XXI: va a ser el inicio de la revolución de la analítica y el impacto es cada vez mayor. Esto se caracterizó por el aumento del Big Data en las empresas, la exigencia de demanda de talentos para esta disciplina tanto expertos como gestores de los datos los cuales deben gestionarse de la forma adecuada, el lenguaje natural como tal debe ser procesado y el uso de la analítica se va a generalizar en aspectos de recomendaciones, precios de productos, tráfico, etc.

El comportamiento del consumidor

La empresa que sepa recolectar los datos de sus consumidores o clientes, analizarlos, interpretarlos correctamente y saber tomar las decisiones idóneas, tendrá el éxito asegurado. Así, el consumidor y su predicción de comportamiento son las respuestas que debemos obtener para actuar y ofrecer recomendaciones que influyan en la compra.

Empresas que utilizan el Big Data

Algunas de las empresas que usan el Big Data como predicción del comportamiento del consumidor son:

  • Walmart: Cadena de hipermercados de EE.UU. Lo que hizo es realizar un listado donde reflejan los clientes, las compras que hacen, lo que compran, cuánto se han gastado, las fechas de compra, los métodos de pago, etc. Con todos estos datos lo que hacen es descubrir e identificar una serie de patrones de conducta de esos clientes.
  • Amazon: Ecommerce que utiliza el Big Data para predecir el comportamiento de sus clientes en las compras que realizan en su web. Su éxito radica en que esa predicción va un paso más allá, ya que hacen envíos de newsletter antes de que el cliente realice su próxima compra. Amazon se caracteriza por generar experiencias de usuario muy personalizadas, en base a un análisis de tipo predictivo por medio del Big Data, el cual se hace mediante la recomendación de ciertos productos a los clientes de mi e-commerce. Entonces, lo que se hace es analizar los datos históricos de compra de los clientes, así como los clics que realizan. Con todo esto se muestran una serie de resultados personalizados para cada cliente en la página web.
  • Netflix: Empresa que alquilaba películas en formato DVD. Y en el año 2009 Netflix, lo que hizo es tomar una decisión que cambiaría el rumbo de muchas cosas. Y esa decisión fue el uso de un algoritmo, el cual va a predecir el comportamiento de sus suscriptores. También va a utilizar como análisis de los datos, el etiquetado de las películas. Y con el uso del etiquetado de las películas y el algoritmo se va producir el fenómenos de predecir el comportamiento y se van a crear un sistema de recomendaciones personalizado.
  • Zara (Grupo Inditex): El negocio de Zara es el de la moda a un precio bajo, y en donde las colecciones tienen la característica de que rotan muy rápido. Es el ahora y no dejarlo para más tarde. Zara se caracteriza por ser una empresa que conoce muy bien el mercado en el que se mueve. Lo que hacen es mediante las peticiones de venta de sus clientes, observadores de datos establecerán una serie de tendencias de tipo local y global. Incluso utilizan la tecnología predictiva para el tema de fijación de precios y en épocas concretas como pueden ser las rebajas.
  • Macy’s: Es una compañía estadounidense dedicada al comercio minorista. Lo que ha hecho Macy’s a través de sus newsletters y sus notificaciones es conocer muy bien a sus clientes o consumidores. Saber que es lo que les gusta y lo que no, lo cual es una información muy importante y relevante. Con estos datos que se han obtenido mediante la tecnología de SAS Institute ha permitido la segmentación de sus envíos, y esto tiene como consecuencia que son envíos con un menor impacto, y por tanto, de mayor valor. Utilizan un algoritmo combinado con la demanda y su inventario, y para ello lo que hacen es lanzar ofertas y ajustar los precios para sus productos que tienen a la venta.

Como conclusión podemos decir, que el Big Data bien hecho en las empresas implica el sacar el petróleo de los datos, es decir, el oro negro que va a posibilitar una mejor predicción de futuro como si fuéramos adivinos solo que con los datos analizados e interpretados correctamente.

El éxito de una empresa y su transformación digital conlleva el uso del Big Data para no quedarse obsoleta y no perder el tren al cual solo suben los primeros.

natalia-blazquez-150x150 Big Data como predicción del comportamiento del consumidor   Natalia Blázquez, alumna del Master en Marketing Digital de IMF Business School

Las dos pestañas siguientes cambian el contenido a continuación.
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Equipo de profesionales formado esencialmente por profesores y colaboradores con amplia experiencia en las distintas áreas de negocio del mundo empresarial y del mundo académico.
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La empresa que sepa utilizar el Big Data correctamente y saber tomar las decisiones idóneas, tendrá el éxito asegurado en el mercado.