Utilice el Big Data para predecir el comportamiento de sus clientes
por Jeffrey F. Rayport
«Es difícil hacer predicciones, especialmente sobre el futuro». Eso dijo Yogi Berra, gran filósofo aficionado y del béisbol.
Por sensato (y divertido) que suene, su máxima ya no suena cierta. Ha llegado la era del Big Data y, con ella, la capacidad de predecir el futuro forma parte cada vez más de una nueva realidad empresarial. Sea cual sea su disciplina, hacer negocios hoy en día significa sumergirse a sí mismo y a su organización en una gran cantidad de datos desordenados, desestructurados y en tiempo real de los clientes, la competencia y los mercados, y encontrar formas de utilizar esa visibilidad de los datos para ver lo que viene.
La ventaja reside en la capacidad de predecir el futuro antes de que sus rivales puedan hacerlo, ya sean empresas o delincuentes. Piense en cómo el Departamento de Policía de Nueva York utiliza los macrodatos para combatir la delincuencia en Manhattan. Según una serie sobre Big Data en El New York Times, la policía de Nueva York y otros departamentos de policía de las grandes ciudades utilizan la tecnología de procesamiento de datos para geolocalizar y analizar los «patrones históricos de arrestos», al tiempo que los comparan con eventos deportivos, días de pago, precipitaciones, flujos de tráfico y festivos federales para identificar lo que la policía de Nueva York denomina «puntos críticos» de la delincuencia. Como inmortalizado en un Anuncio «Smarter Planet» de IBM, esa información puede ayudar a enviar a los oficiales a lugares donde es probable que se cometan delitos antes de que se cometan realmente.
Lo mejor de estas aplicaciones de Big Data es que pueden procesar texto basado en la web, imágenes digitales y vídeos en línea. También pueden obtener información de la creciente esfera de las redes sociales, ya se trate de blogs, foros de chat, tendencias de Twitter o comentarios de Facebook. Los estudios de mercado tradicionales suelen implicar actos antinaturales, como encuestas, entrevistas en centros comerciales y grupos focales. Big Data examina lo que la gente dice sobre lo que ha hecho o va a hacer. Eso es además de rastrear lo que son las personas en realidad haciendo de todo, desde el crimen hasta el clima, las compras y las marcas. Solo la capacidad del big data de gestionar enormes cantidades de datos no estructurados en tiempo real lo que lo hace posible.
Por ejemplo, minoristas como Wal-Mart y Kohl’s utilizan los datos de ventas, precios y económicos, combinados con los datos demográficos y meteorológicos, para ajustar la mercancía tienda por tienda y anticipar el momento adecuado de venta en las tiendas. Del mismo modo, los servicios de datos online como eHarmony y Match.com observan constantemente la actividad en sus sitios para optimizar sus algoritmos de coincidencia y predecir quién se llevará bien con quién. Se aplica la misma lógica a las previsiones económicas. Por ejemplo, el número de consultas en Google sobre viviendas y bienes raíces de un trimestre a otro permite predecir con mayor precisión lo que va a suceder en el mercado inmobiliario que cualquier equipo de pronosticadores inmobiliarios expertos. Del mismo modo, las consultas de búsqueda en Google sobre los síntomas y los tratamientos de la gripe muestran con semanas de antelación los volúmenes relacionados con la gripe que pueden esperar los servicios de urgencias de los hospitales.
Gran parte de los datos que las organizaciones procesan son generados por humanos. Pero los sensores de las máquinas —lo que la gente de GE, como la CMO Beth Comstock, llamó «susurros de máquinas» cuando hablé con ella el verano pasado— están creando un segundo tsunami de datos. Los sensores digitales de los equipos industriales, como los motores de los aviones, las turbinas eléctricas, los automóviles, los bienes de consumo envasados y las cajas de transporte, pueden comunicar «la ubicación, el movimiento, la vibración, la temperatura, la humedad e incluso los cambios químicos en el aire». A medida que el volumen de datos humanos y de máquinas crezca exponencialmente, también lo hará la capacidad de las organizaciones de ver el futuro.
La red de todo esto no es un mundo cuantitativo frío. Más bien, a medida que los vendedores y los sistemas de máquinas aprendan más sobre nuestras actitudes y comportamientos, es probable que logren una mayor intimidad con los consumidores y los clientes que nunca. Sí, existe el riesgo de una pesadilla orwelliana si las inferencias del Big Data se vuelven demasiado íntimas e intrusivas y acaban en malas manos. Pero también existe la oportunidad de ofrecer servicios y marketing con una precisión y precisión sin precedentes, cumpliendo y superando las expectativas de los clientes de formas sobrenaturales en todo momento. Saber el momento adecuado para entregar el mensaje (o la acción) correctos en el lugar correcto antes Ha llegado el momento de conceder un poder extraordinario a quienes ejercen esa inteligencia con inteligencia. Utilice las predicciones con prudencia y el Big Data tiene el potencial de hacer que el mundo vuelva a ser pequeño. Ese es el sueño de todo vendedor: acercarse a los clientes.
______________________
Artículos Relacionados
La IA es genial en las tareas rutinarias. He aquí por qué los consejos de administración deberían resistirse a utilizarla.
Investigación: Cuando el esfuerzo adicional le hace empeorar en su trabajo
A todos nos ha pasado: después de intentar proactivamente agilizar un proceso en el trabajo, se siente mentalmente agotado y menos capaz de realizar bien otras tareas. Pero, ¿tomar la iniciativa para mejorar las tareas de su trabajo le hizo realmente peor en otras actividades al final del día? Un nuevo estudio de trabajadores franceses ha encontrado pruebas contundentes de que cuanto más intentan los trabajadores mejorar las tareas, peor es su rendimiento mental a la hora de cerrar. Esto tiene implicaciones sobre cómo las empresas pueden apoyar mejor a sus equipos para que tengan lo que necesitan para ser proactivos sin fatigarse mentalmente.
En tiempos inciertos, hágase estas preguntas antes de tomar una decisión
En medio de la inestabilidad geopolítica, las conmociones climáticas, la disrupción de la IA, etc., los líderes de hoy en día no navegan por las crisis ocasionales, sino que operan en un estado de perma-crisis.