El Big Data aplicado a la Analítica Web

Big Data es un término omnipresente en el ecosistema empresarial e industrial de hoy en día. Para entender su repercusión vamos a realizar una pequeña retrospectiva de su evolución y cuál es su influencia en la analítica web. ¡Contenido altamente recomendable!

Recopilar información forma parte del ADN humano

La recopilación de información es una característica intrínseca al desarrollo y evolución de la raza humana. Desde la invención de la escritura cuneiforme en el siglo IV a.C, las personas no hemos dejado de recopilar datos acerca de nuestra actividad como especie. El trabajo que antaño se realizaba principalmente sobre roca, papel o las planchas de una impresora, hoy se ha trasladado al entorno digital. Los monjes escribanos del siglo XXI son analistas y especialistas en datos que viven con un dispositivo conectado bajo el brazo.

Antecedentes del Big Data

  • En la década de 1930, la creación de los números de la Seguridad Social, la expansión del conocimiento y la investigación y el aumento de población, comenzó a generar una sobrecarga de información.
  • Este crecimiento fue beneficioso para la sociedad pero enseguida el espacio de las bibliotecas empezó a resultar insuficiente y comenzaron a diseñarse sistemas computacionales para la automatización de inventarios.
  • Las empresas viendo la utilidad decidieron que era una buena idea integrar la recopilación de información como fuente para la toma de decisiones estratégicas.
  • El problema llegó con la expansión de Internet y el aumento de la potencia de los sistemas de software y hardware.

Michael Cox y David Ellsworth, dos investigadores de la nasa, fueron los primeros en utilizar el término para referirse al “problema del Big Data”, consecuencia de la potencia de almacenamiento de los sistemas informáticos.

El desarrollo tecnológico

El crecimiento de las TIC y su desarrollo conjunto con las herramientas en red, ha derivado en un proceso de digitalización a nivel global. El aumento desmesurado del volumen de datos que es posible recopilar a través de los sistemas informáticos, requiere metodologías de almacenamiento y profesionales capaces de controlar el estudio y gestión de datos para afrontar un desafío nada desdeñable.

¿Qué es Big Data?

Es el conjunto o masa de datos tan grande, compleja y diversa que resulta difícil de procesar y analizar por parte de las aplicaciones y sistemas de procesamiento de datos. Para que te hagas una idea, según IBM se generan más de 2,5 quintillones de bytes cada día en el mundo.

El 90 % de los datos que existen han sido originados durante los últimos dos años.

El análisis de estos grandes volúmenes de información supone un potencial de beneficio enorme para las empresas e instituciones, sin embargo es necesario contar con softwares con la capacidad suficiente y profesionales que sepan analizar los datos recogidos para generar respuestas y decisiones acertadas.

Tipos de datos en Big Data

No todos los datos son iguales ¿Quieres saber qué clases existen?

Smart Data

Son datos referentes a un negocio (online u offline): información sobre los clientes (edad, sexo, domicilio, teléfono, intereses), cifras de ventas, datos sobre la actividad de los usuarios y toda la información que sea relevante para la empresa.

Identity Data

Son específicamente aquellos datos que te permiten identificar a clientes actuales y potenciales: información sobre sus gustos, sus compras, y qué contenidos visualiza (redes sociales, blogs, webs).

Estos datos permiten personalizar las ofertas, los canales de comunicación y el contenido para adaptarlo a los gustos de la audiencia. Es un campo en el que se enfocan herramientas de CRM (Client Relationship Management) y Business Intelligence.

Open data

Son conjuntos de datos externos a la actividad de la empresa y a los que cualquiera puede acceder (son públicos). Su integración en el sistema de gestión de la empresa es beneficioso para enriquecer la información disponible.

Big Data Analytics

Es la utilización de herramientas de análisis para utilizar toda la masa de información y orientarla para la toma de decisiones estratégicas.

Un ejemplo de Big Data pionero

Ya en 2011 la compañía de telecomunicaciones más importante de EE UU, T-mobile, logró disminuir un 50 % las portabilidades de clientes. Todo gracias a la gestión de Big Data.

¿Cómo lo hicieron?

Seleccionaron la siguiente información de sus clientes:

  • Nivel de gasto.
  • Cantidad y duración de las llamadas.
  • Uso medio de datos móviles.
  • Número de incidencias.

Estudiando los informes con estas variables se dieron cuenta de que había tres factores principales que provocaban las portabilidades:

Facturación (Smart Data).

Número y frecuencia de incidencias (Smart Data)

Actitud de los clientes hacia la empresa, el sentiment: opiniones negativas, neutras o positivas manifestadas explícitamente hacia la compañía en redes (Identity Data).

¿Cómo cruzaron los datos?

Relacionando los patrones de comportamiento (facturación y llamadas) con el sentiment (valoración) y la influencia de cada uno en redes sociales.

Con la unificación de estas tres variables crearon un indicador que denominaron “customer lifetime value”, algo así como el “valor como cliente a largo plazo”, un indicador que les permitía determinar el nivel potencial de abandono de cada cliente. La decisión derivada de este estudio fue la creación de un plan de retención de clientes basado en incentivos, que como adelantábamos, supuso una reducción drástica del nivel de abandono.

Datos y analítica web al servicio del posicionamiento

Entender este triángulo es sencillo si se explica correctamente. Lo primero es tener claro que el objetivo de recoger datos y analizarlos es la forma idónea de dar cuerpo al posicionamiento de una empresa.

El posicionamiento puede ser de dos tipos:

Orgánico: depende de la capacidad y conocimiento del funcionamiento de los algoritmos de búsqueda (SEO).

De pago: supone la utilización de plataformas de pago como Adwords de Google, o Facebook Ads. (SEM).

Agricultura de datos

Haciendo un símil sencillo podríamos decir que el Big Data son las raíces de un árbol, capaz de asimilar el flujo de agua y nutrientes (la información de los usuarios) y convertirlo en un sustento. La analítica web serían el tronco y las ramas, una disposición estructurada para que esos datos tengan un crecimiento controlado y con un objetivo dirigido: dar luz a indicadores y métricas útiles. El fruto sería el posicionamiento de la web y de los anuncios, productos, formularios o elementos: visible y atractivo para el público objetivo.

ERP y CRM

Son las siglas de Enterprise Resource Planning y Client Relationship Management. Dos herramientas básicas para el crecimiento de cualquier negocio en la era digital. Da igual lo pequeño o grande que sea, utilizar un software de gestión se traduce en garantizar el control de los recursos en el caso de un ERP (materiales, humanos e institucionales) y la relación con los clientes gracias al uso de CRM (acceso a entornos personales, citas, promociones, altas, bajas).

En un contexto de digitalización a gran escala la única forma de coordinar la acción de una empresa es a través de sistemas informáticos que conecten todas las áreas de la empresa.

– Según un estudio de SoftDoit, ya en 2017 el 82 % de las empresas contaba con un software ERP,  y el 44 % de las que no lo tienen quieren implantarlo.

De esta forma un operario de instalación puede comunicarse con sus compañeros, con la central y acceder a toda la información que necesita para tomar decisiones rápidas y certeras que favorecen tanto al cliente, como a la cantidad de recursos que necesita una empresas para realizar su actividad.

– En cuanto al CRM, alcanza el 28 % de las empresas españolas. Todavía no está al nivel de los sistemas ERP pero también es más reciente. Sin embargo este dato, más modesto, coloca a España como el tercer país con mayor número de empresas que utilizan software de este tipo.

El CRM dota a las empresas de un sistema perfecto para el conocimiento y gestión del cliente. Su uso permite conectar los intereses del usuario y la empresas, para que reciba solo aquello que quiere o necesita tanto antes como después de una compra o contratación. Además de servir de ayuda al consumidor, analiza sus datos para enviar anuncios y comunicaciones lo menos invasivas posibles, para crear una relación más personal que comercial.

Conclusiones

Sin la existencia de Internet sería imposible imaginar ninguna de esta herramientas ni programas. Sin embargo y aunque dispongas de los programas necesarios, sin el apoyo de expertos en analítica web no será posible sacar provecho. El análisis de datos es un campo con un crecimiento enorme pero está falto de personas cualificadas, esto lo convierte un sector con muchas posibilidades laborales.

Digitalizar un negocio está al alcance de todo el mundo, recoger y analizar la información también, solo es necesario contar con las herramientas y profesionales adecuados. Gracias a su trabajo es posible optimizar estrategias y campañas, para mejorar su eficacia con un presupuesto menor. Por otro lado es posible gestionar la relación con los clientes a través de la segmentación de perfiles, ofreciendo servicios, productos y atención personalizados. El Big Data y la analítica web son un tándem de éxito, pero solo si existe un equipo de expertos detrás capaz de pedalear en la dirección adecuada.