El negocio del siglo
Las empresas son capaces de interpretar la abundante información recogida en Internet para personalizar su relación con el cliente. ¡Pero cuidado con sus derivadas!
Con la explosión de Internet, con las redes sociales y a partir de ahora también con el Internet de las Cosas (los objetos conectados entre sí), las empresas están recogiendo una cantidad faraónica de información sobre los consumidores, que no deja de aumentar. Y las entidades esperan poder sacar provecho de ese enorme depósito precioso de datos.
Según la firma IDG Enterprise, tres cuartas partes de las multinacionales emplearán en la próxima década soluciones llamadas de Big Data; es decir, programas capaces de tratar e interpretar rápidamente inmensos volúmenes de información. Estas tecnologías y los servicios que llevan asociados representarán en dos años un mercado mundial de cerca de 42.000 millones de dólares, según el gabinete de estudios IDC.
Antes de esta revolución, la empresa sólo conocía a los clientes más fieles
Firmas que no compiten como Orange y BNP ponen datos en común
Juguetes de ‘Star Wars’ costaban más cuando se iba a pasar por televisión
¿Pero a santo de qué, tanto entusiasmo? Cuando se explotan de forma correcta montañas de datos como historiales de navegación por Internet, historiales de compras realizadas, correos electrónicos, formularios rellenados por clientes o información subida a las redes sociales, las grandes empresas pueden conocer mejor los gustos de los consumidores y, por tanto, pueden venderles más productos que les gusten e incrementar sus márgenes de beneficio. En cambio, en el pasado, las compañías únicamente conocían a sus clientes más fieles, a los que que se dejaban caer de forma regular en sus tiendas y que aceptaban hacerse con una tarjeta de fidelidad.
La Red ha cambiado el panorama: al poder analizar la navegación de cada internauta, se puede adivinar cuáles son sus gustos y cuáles pueden ser sus necesidades.
“Todos los sitios de comercio electrónico emplean algoritmos de recomendación en función de notas, comentarios y perfiles similares”, recuerda Henri Isaac, investigador sobre el tema en la Universidad París-Dauphine.
Amazon, eBay y otras multinacionales personalizan de este modo el contenido colgado, y se le proponen productos susceptibles de gustar al usuario.
Los teléfonos inteligentes han añadido además una capa más al permitir que los internautas intensifiquen el uso que hacen de la Red y geolocalizando sus búsquedas.
Los proyectos Big Data pueden resultar muy rentables. El año pasado, la división de taquilla de la FNAC empleó estas tecnologías para afinar sus campañas de e-mailing. Resultado: la tasa de clics* y la tasa de conversión* se duplicaron.
El futuro radiante del Big Data se basa en especial en lo que se denomina machine learning*, que está consiguiendo enormes progresos en los últimos años. “Los algoritmos van mejorando a medida que se los va utilizando. Cuanto más se despliega un modelo a gran escala, mayor rendimiento se le saca”, señala Henri Isaac. De aquí nace la idea de poner en común informaciones con otras empresas con las que no se entre en competencia para conformar inmensas piscinas de datos. Es el paso que ha dado Orange (telecomunicaciones) con BNP Paribas, o tantas otras empresas. El operador de telecomunicaciones se lanzó muy pronto al negocio del Big Data. Para cada uno de sus clientes, calcula 500 notas que evalúan, por ejemplo, la probabilidad de que éstos dispongan de un equipo del competidor o de que prevean cambiar de proveedor.
DOS PRECIOS DIFERENCIADOS
La potencia informática se emplea también en las empresas para ayudar a modificar el precio de los productos en tiempo real. La start up Boomerang Commerce propone a quienes comercian electrónicamente que adapten sus tarifas a las de Amazon de forma permanente. El gigante de Seattle, profesional de la explotación de datos, no duda en hacer subir de pronto los precios cuando anticipa que un acontecimiento en particular puede estimular la demanda de un producto.
La asociación Que Choisir ha revelado que cuando se aproxima Navidad, los precios de algunos juguetes de Star Wars habían sufrido un incremento del 30% en los días en que las películas de la serie fueron redifundidas por televisión.
ILUSTRACIÓN: PERICO PASTOR
En el futuro, los distribuidores podrían ir aún más lejos. Identificando a partir de una dirección IP los sitios que uno consulta y recomprando en lugares como Google o Facebook informaciones sobre nuestros intereses del momento, podrían deducir el grado de adicción a un producto y hacer aumentar la puja. O el precio. “Propondrán una tarifa cercana a su disponibilidad máxima de pago”*, augura Jean-Pascal Gayant, profesor de Economía de la Universidad de Le Mans.
Los Big Data permitirán finalmente practicar una discriminación tarifaria para cada individuo. Eso pone en cuestión la creencia según la cual Internet iba a volver al consumidor más poderoso ante las marcas y abrirle la puerta frente a los abusos.
Pero los Big Data no son prerrogativa de la web. Las tiendas físicas también pueden explotar con beneficio las poderosas herramientas de análisis disponibles en el mercado. Gracias a ellas, la enseña británica Tesco sabe, por ejemplo, que una subida de temperatura de diez grados comporta un aumento del 300% de sus ventas de carnes para barbacoas. Este tipo de indicadores le permite optimizar las existencias de reservas del producto, limitar los invendidos y evitar quedarse corto con la reserva.
Para Tesco, 10 grados más son un 300% más de carne para barbacoa
Internet no ha hecho más poderoso al consumidor, contra lo que se creía
La cadena de supermercados norteamericana Target aún va más allá: al analizar las compras de sus clientes, adivina los acontecimientos de la vida susceptibles de modificar el comportamiento de compra. Ha enviado a una joven clienta cerca de Minneapolis bonos de reducción para productos dedicados a las jóvenes mamás. ¡El padre de ella no estaba al corriente de que su hija estaba encinta y se quedó mudo ante el director del establecimiento!
MULTICANAL
Las masas de datos pueden servir de materiales para proponer nuevos servicios con el fin de mejorar la experiencia del cliente. La sociedad Parkeon, que gestiona 200.000 parquímetros en todo el mundo, ha lanzado una aplicación para orientar a sus usuarios hacia las plazas disponibles.
En la avalancha hacia los datos, los gigantes norteamericanos de Internet poseen —no hay que sorprenderse— mucho terreno de ventaja. “Los motores de recomendación de Amazon ya existen desde hace una década: eso muestra el desfase que hay respecto a las empresas tricolores”, constata Marc Batty, cofundador de la start-up Dataiku, que ha lanzado al mercado un programa de software de análisis de datos y de creación de aplicaciones predictivas.
“Los jefes buscan perfiles capaces de explotar los datos de sus clientes, pero ante todo lo esencial es compartir los datos internamente y favorecer la colaboración entre los departamentos informático, de marketing, comercial o la web, juzga Marc Batty. Un paso indispensable para construir una estrategia “multicanal” que cruza las informaciones procedentes del mundo digital con las que llegan a la empresa a través de canales tradicionales con el fin de dirigir un mensaje coherente al cliente.
Por su lado, Google expande ya el Big Data a campos como la domótica (con la compra de la empresa Nest, que concibe objetos inteligentes para el hogar) y la salud: el gigante tecnológico ha firmado un acuerdo de colaboración con los laboratorios Sanofi, a los que aportará competencias en materia de recopilación y análisis de datos para la puesta a punto de tratamientos más eficaces contra la diabetes. La digitalización creciente de la economía hace patente el riesgo de ver cómo un puñado de gigantes como Google se aprovecha de su hegemonía para influir en el valor añadido de numerosos sectores.
ÉTICA
Detrás de sus promesas comerciales, el Big Data plantea serias cuestiones éticas. El instituto G9+ subraya los riesgos potenciales de “una dictadura de la previsión” que no haría mucho caso de nuestro libre albedrío y clasificaría a los individuos en casillas cerradas. Pongamos el caso, no tan fútil como pudiera parecer, de la música en línea: Deezer, Spotify e iTunes emplean algoritmos de recomendación que proponen parte de temas escuchados: jazz, por ejemplo. “Para contraequilibrar el poder total de las estadísticas, algunas start-up han preparado programas que reintroducen una cierta dosis de azar en los comportamientos”, se sorprende Isaac.
Otra amenaza que nos sobrevuela, y más seria si cabe todavía, tiene que ver con la protección de la vida privada de los ciudadanos. “La mayor parte de las personas se adhieren con cierto candor a las innovaciones tecnológicas. Cuentan su vida en Facebook, se dejan geolocalizar a través del teléfono, sin saber ni si quiera quién va a acabar manipulando sus datos”, dice Gayant, con inquietud.
Es una cierta versión de Gran Hermano. Las sociedades, cierto, han puesto sus estatutos y nombran a directores de privacidad, pero las buenas intenciones no bastarán: la intervención de los poderes públicos es muy necesaria.
DOS AÑOS DE TRANSICIÓN
Multas e incumplimientos
Para las empresas, la entrada en vigor de la normativa europea de protección de datos, en mayo de 2018, será todo un reto. Incumplirla significará exponerse a multas realmente disuasorias de hasta 20 millones de euros o un 4% del volumen de negocio global (deberá optarse por la de mayor cuantía). Cada Estado miembro decidirá si establece normas sobre qué tipo de sanciones administrativas impone a las autoridades y administraciones en caso de incumplimiento.
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| ABUNDANCIA Linkedin es uno de los mayores contenedores de currículums. FOTO: Eva Sanleandro |
Según la firma Pricewaterhouse Coopers (PwC), 4 de cada 10 empresas de la UE no tratan los datos de los usuarios como deberían. Un clásico es el hecho de que conserven todos o casi todos los archivos (un correo electrónico, por ejemplo) por si acaso lo necesitan en el futuro (para un posible futuro proceso legal), sin tener en cuenta el tiempo que pueden conservarlo.
La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) ha puesto en marcha una herramienta online pensada para las pequeñas y medianas empresas (pymes) que realicen tratamientos de bajo o muy bajo riesgo, de modo que puedan constatar de forma sencilla qué medidas tienen que implantar en función de ese bajo nivel de riesgo. Este recurso se complementará más adelante con otros diseñados para empresas cuyos tratamientos de datos suponen un riesgo mayor (por ejemplo, si manejan datos sensibles).
PRECIOS ESTIMULADOS POR LA REDIFUSIÓN POR TELEVISIÓN
Precio de la caja de Lego de ‘Star Wars’ en Amazon entre el 30/11/2014 y el 15/12/2014, en euros
HORIZONTE
Impulsar las ventas… pero no solamente
El Big Data permite conocer al cliente y mejorar las ventas, pero puede aplicarse a muchos otros campos:
Logística: el análisis de datos de una cadena de producción permite anticipar las averías de las máquinas y determinar correlaciones entre la calidad de los productos y las condiciones de temperatura y de presión, por ejemplo en el sector farmacéutico.
Reclutamiento: para evitar errores de contratación de personal, grandes empresas usan algoritmos que seleccionan los mejores currículos que reciben y analizan las informaciones difundidas, a veces de forma imprudente, por los candidatos en las redes sociales como Linkedin, Viadeo, Twitter o Facebook.
Concepción: los fabricantes de infraestructuras eólicas analizan los parámetros meteorológicos sobre varios años, incluso decenios, y pueden deducir la posición óptima de sus instalaciones o equipos para maximizar el rendimiento en función del viento.
Investigación médica: Flatiron Health recopila datos sobre los cánceres procedentes de hospitales y centros de investigación del mundo entero. Agregar y tratar esta masa de datos permite mejorar el diagnóstico de los pacientes y la toma de decisión de los médicos.
Agricultura: gracias a los datos sobre millones de hectáreas de tierras cultivables en Estados Unidos, Farmers Business Network evalúa el comportamiento de las semillas y recomienda métodos agrícolas en función del lugar y del tipo de cultivo.
* LÉXICO
Tasa de clics: proporción de e-mails que han sido abiertos.
Tasa de conversión: relación entre el número de e-mails enviados y el número de visitas recibidas por la página web a la que remiten.
Machines learning o aprendizaje automático: forma de inteligencia artificial gracias a la cual un ordenador, a medida que su base de datos se amplía, distingue las tendencias y correlaciones y deduce los comportamientos futuros de los usuarios.
Disponibilidad máxima de pago: precio que el consumidor está dispuesto a pagar por un producto o un servicio. La diferencia con el precio efectivamente pagado constituye el beneficio para el consumidor.
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