Seis casos de negocio reales para aprovechar big data
Big data está cambiando el panorama competitivo del mercado. Las empresas que pueden aprovechar al máximo el análisis de big data a menudo pueden llevar productos y servicios al mercado más rápidamente y alinearse mejor con las necesidades y deseos de los clientes. En 2014, una encuesta de la firma de investigación Gartner encontró que el 73% de las empresas encuestadas ya habían invertido en big data o planeaban invertir en proyectos de big data en los próximos 24 meses; en 2013, la proporción era del 64%. Los encuestados consideraron que mejorar la experiencia del cliente y la eficiencia de los procesos eran las principales prioridades.
Se están produciendo mejoras en la experiencia del cliente online y offline, con datos recopilados de teléfonos inteligentes, aplicaciones móviles, sistemas POS y sitios web de comercio electrónico. Dado que las empresas son capaces de recopilar y analizar más tipos de datos e información que nunca, es necesario cuantificar lo que están haciendo ahora y por qué lo hacen. Y es la forma más flexible de ajustar su estrategia comercial para aumentar o mantener la participación de mercado. Durante la implementación, las mejoras en la experiencia del cliente pueden ayudar a aumentar la lealtad del cliente y el crecimiento de los ingresos comerciales. Por otro lado, si las empresas optan por ignorar los datos relevantes, es probable que pierdan clientes y transacciones y se los entreguen a competidores que son más ágiles y conocedores del análisis de datos.
La mejora de los procesos de negocio continúa enfocándose en aumentar la eficiencia, ahorrar costos y mejorar la calidad de los productos o servicios. Los macrodatos pueden proporcionar conocimientos más profundos que los sistemas tradicionales porque tienen más puntos y fuentes de datos para respaldar el análisis.
Ya sea que el objetivo de una empresa sea impulsar el crecimiento de los ingresos, acelerar el tiempo de comercialización, optimizar la fuerza laboral o lograr otras mejoras operativas, en esencia se está volviendo más proactivo y menos reactivo, lo que significa predecir el análisis de desempeño para acortar el tiempo. curva de aprendizaje.
Hay muchas formas de utilizar big data para potenciar y mejorar las operaciones comerciales. Los siguientes son seis casos típicos.
Reducir el tiempo de comercialización
El lanzamiento de un nuevo producto o servicio implica múltiples etapas del ciclo de vida, algunas de las cuales son más fáciles de acelerar que otras. Durante las últimas décadas, los fabricantes de medicamentos han utilizado ensayos clínicos para modelar la velocidad del aprendizaje, reducir costos y reducir la carga innecesaria para los pacientes que participan en los ensayos. Con la computación en la nube y el big data, las simulaciones de ensayos clínicos pueden resultar más beneficiosas para los fabricantes y los pacientes.
Bristol-Myers Squibb redujo el tiempo de simulación de ensayos clínicos en un 98 % al extender su entorno grid alojado local a la nube de AWS. La compañía optimizó aún más los niveles de dosificación, haciendo que el medicamento sea más seguro y requiriendo menos muestras de sangre de los pacientes en los ensayos clínicos.
Debido a que los ensayos clínicos son muy sensibles a los datos, Bristol-Myers Squibb estableció un túnel VPN especial y cifrado para conectarse a la puerta de enlace de Amazon y configuró una nube privada virtual para aislar su entorno operativo de los clientes públicos.
Antes de pasar a la nube, los científicos utilizaban un entorno local, por lo que les llevó 60 horas ejecutar aproximadamente cientos de proyectos. Ahora cada científico tiene un entorno especial y se pueden procesar 2.000 proyectos en aproximadamente 1,2 horas sin afectar a otros miembros del equipo.
Después de migrar a la nube de AWS, Bristol-Myers Squibb pudo reducir el número de sujetos de ensayos clínicos en estudios pediátricos de 60 a 40 y también acortó el tiempo de estudio e investigación en más de un año.
Optimización de la fuerza laboral
Los departamentos de recursos humanos de algunas empresas están utilizando análisis de talento y big data para reducir costos y luego gestionar eficazmente los problemas relacionados con los recursos humanos. Big data les ayuda a seleccionar eficazmente nuevos empleados que se adapten mejor al negocio, reducir la rotación de empleados, comprender las habilidades y el rendimiento de la fuerza laboral existente en el mercado y determinar el talento que la empresa necesita para avanzar.
Xerox utilizó big data para reducir la tasa de rotación de su centro de llamadas en un 20%. Para hacer esto, debemos comprender qué causa que los empleados se vayan y determinar cómo mejorar su compromiso.
Mejorar el rendimiento financiero
El departamento financiero de la empresa no solo realiza informes periódicos y trabajo de BI, sino que también comienza a utilizar big data para reducir riesgos y costos, y busca oportunidades. para mejorar la precisión de las previsiones.
Específicamente, utilizan datos para identificar clientes y proveedores de alto riesgo para frustrar el fraude, identificar fugas de ingresos y explorar modelos comerciales nuevos o más eficientes.
La reciente colaboración entre The Weather Company e IBM permitirá a los usuarios empresariales gestionar mejor el impacto de las condiciones meteorológicas en el rendimiento empresarial. Según The Weather Company, el clima sólo en los Estados Unidos tendrá un impacto económico valorado en 500 mil millones de dólares cada año.
Estos datos meteorológicos provienen de más de 6.543.800 sensores meteorológicos y aviones, así como de millones de teléfonos inteligentes, edificios y vehículos en la carretera. Estos datos, combinados con fuentes de datos de otros 2.200 millones de puntos de pronóstico únicos, producen un promedio de más de 654,38 billones de pronósticos meteorológicos en tiempo real cada día. Por ejemplo, los minoristas pueden utilizar los datos para ajustar las estrategias de dotación de personal y cadena de suministro. Las empresas de energía podrán utilizar estos datos meteorológicos para mejorar la oferta y pronosticar la demanda. Las aseguradoras podrán advertir a sus asegurados sobre condiciones climáticas severas para que puedan reducir la probabilidad de daños al automóvil durante las tormentas de granizo.
Ventas inteligentes
Las ligeras modificaciones en las estrategias de ventas y marketing de su empresa pueden tener un impacto profundo en el rendimiento de ventas de su empresa, especialmente después de cambios planificados a través del análisis de big data.
Imagínese una campaña de marketing por correo directo de seis semanas con una tasa de cupón superior al 70%. Según la Asociación de Venta Directa, la tasa promedio de devolución de correo directo es de sólo 3,7. ¿Cómo lo hace la cadena de supermercados Kroger? Por un lado, utilizan correo directo personalizado basado en el historial de compras personal del cliente.
El programa de tarjetas de fidelización de clientes de Kroger obtuvo la calificación número uno en la industria alimentaria. Más del 90% de los clientes utilizan tarjetas de membresía para comprar productos. Si bien hay otros factores que hacen que el desempeño financiero de Kroger sea tan impresionante, sus 45 trimestres consecutivos de crecimiento constante pueden atribuirse, al menos en parte, a su programa de fidelización de clientes.
Minimizar fallas de equipos y activos.
Las empresas quieren evitar interrupciones innecesarias y la ansiedad de los clientes. Ahora hay sensores integrados en todos los equipos y las empresas pueden utilizar estos datos para determinar cuándo necesitan mantenimiento equipos eléctricos como aviones, trenes y automóviles. Idealmente, cuando ocurre un problema, una empresa contaría con un equipo de mantenimiento dedicado para comprender la causa del problema y cómo solucionarlo.
Corporación Platt. Whitney, de United Technologies Corp., está trabajando para reducir el mantenimiento no planificado de los motores de los aviones. Según Airinsight.com, los motores actuales pueden recopilar aproximadamente 65.438.000 parámetros de múltiples instantáneas durante un vuelo. En comparación, el motor de nueva generación puede recopilar 5.000 parámetros para un vuelo continuo. Durante este proceso se generan aproximadamente 2 GB de datos. Con estos datos, Pratt & Whitney y su socio IBM pueden realizar un mantenimiento proactivo.
Aprovecha el valor de por vida de tus clientes.
Los clientes de licencias de hoy son más exigentes y volubles que nunca. Para mantener o aumentar la participación de mercado, las empresas necesitan conocer a sus clientes lo mejor posible, mejorar continuamente sus productos y servicios y estar dispuestas a ajustar sus modelos de negocios para reflejar las necesidades reales de sus clientes.
La empresa estadounidense de alquiler de coches AvisBudget se ha comprometido con ello. Aumentaron su participación de mercado y generaron cientos de millones de dólares en ingresos adicionales mediante la implementación de una estrategia de consolidación. Participe activamente en la determinación de segmentos de valor para el cliente, proporcione incentivos escalonados y aumente la lealtad del cliente. El socio de TI de la empresa, CSC, utilizó modelos para predecir el valor de vida útil de la base de datos de clientes de AvisBudget y validar sus campañas de marketing multicanal y los análisis correspondientes.
Los datos de evaluación del cliente actual se combinan con otros datos, incluido el historial de alquiler del cliente, problemas de servicio, datos demográficos del área de servicio, relaciones con la empresa y comentarios de los clientes. Avis Budget también recopila y analiza datos de redes sociales. La empresa cuenta con un equipo de expertos en redes sociales especializados en marketing de marca.
La compañía también actualizó recientemente su sitio web para mejorar aún más la experiencia del cliente y está utilizando big data para predecir la ubicación de la flota regional y las necesidades de fijación de precios del servicio.
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