El uso de tecnologías como big data, machine learning o la inteligencia artificial facilita el encuentro entre empresas y consumidores, ofreciendo productos y servicios ajustados a las preferencias detectadas.

Servicios de entretenimiento en streaming que dan en el clavo con tu próxima serie favorita, comercios electrónicos que seleccionan los productos compatibles e indispensables con tu compra… No es casualidad, se trata de la aplicación de una serie de algoritmos y tecnologías que estudian tus comportamientos de compra y tus hábitos de navegación en la red para ofrecerte lo que más se ajusta a tus preferencias. El big data te conoce mejor que nadie.

Piénsalo. Si te fías de las recomendaciones de quien regenta el negocio local de tu barrio, ¿cómo no vas a confiar en las empresas que se guían por tus hábitos de compra y navegación? El 59% de personas que han experimentado esta personalización lo califican como determinante en su decisión de compra, según recoge este estudio realizado en Estados Unidos.

Las compañías que saben gestionar estas pistas en forma de datos no te ofrecerán lo que más vende, sino lo que mejor se ajusta a ti, porque saben cuál es tu color favorito y tu estilo de vestir a partir de claves como tu histórico de compras o los productos que sueles revisar.

Esta personalización no se materializa tan solo en el negocio digital. La empresa de retail Nodstrom fue pionera mediante la instalación de sensores en sus tiendas para detectar patrones de interés: dónde se detienen las personas que entran, hacia dónde se dirigen, dónde pasan menos tiempo… Recopiló todo este big data con la finalidad de mejorar la experiencia para sus clientes y así ofrecer los productos de la mejor forma posible.

Big data

La clave del big data pasa por saber cómo monetizar todo el océano de datos que se obtiene de los hábitos de navegación o de captación de leads (información recopilada mediante encuestas, por ejemplo). El empresario Elon Musk, creador de Tesla, asegura que “el big data cambia los modelos de relación de empresas y consumidores” y llega a afirmar que quien compra un Tesla solamente es propietario del vehículo, pero no de los datos que el coche registra. Unos datos con los que la empresa de Musk continúa innovando y avanzando en mejoras y, quién sabe, puede que ese estudio desemboque en nuevas líneas de negocio.

Big data y privacidad

Todo parece un win-win para compradores y empresas, ¿no? Los datos que voluntariamente ofrecemos en nuestro día a día en el entorno digital se transmiten a través de aplicaciones con geolocalización (y así demuestras que te gusta viajar), el uso de gadgets deportivos (necesitarás ropa y complementos para todos esos entrenos) o tus maratones de Black Mirror (seguramente también te gustarán estas series catalogadas con la temática de ciencia ficción…).

Hasta este punto todo lo que te hemos contado sobre big data era maravilloso, pero… hay un ligero escollo en relación con la privacidad y el uso de datos, y es que la sombra de Cambridge Analytica y otros escándalos ha dejado una preocupación permanente sobre la privacidad y la cesión de nuestros datos, por muy inocentes que puedan parecer de primeras…

big data y privacidad

No te asustes. Aplicaciones como Have I been pwned nos facilitan conocer si nuestra cuenta de correo ha sufrido algún fallo de seguridad en el empleo de la misma en sitios de terceros. Además, las normativas de privacidad y uso de datos protegen cada vez más a consumidores digitales, y los abusos en el manejo y uso de nuestra información exigen mayor transparencia al respecto. No obstante, te aconsejamos que revises siempre los términos y condiciones cuando cedas tus datos tanto a empresas como a aplicaciones. Recuerda que si no te cobran por una app o un servicio digital, el pago siempre se hará con tus datos. La moneda de cambio eres tú.

¿Cuáles son las fases del big data?

  1. Recolección de datos: puede ejecutarse mediante cookies que se instalan con nuestro consentimiento al navegar en determinados sitios, encuestas o formularios web.
  2. Transformación: todos esos hits (huellas digitales) se traducen a datos limpios y ordenados que se preparan para ser procesados y analizados bajo el criterio de inteligencia empresarial, aprovechando los más útiles para el modelo de negocio (“esta persona ha consultado muchas prendas de color rojo”).
  3. Modelado de algoritmos: gracias al uso de automatizaciones se implementa una estrategia acorde al objetivo que se desea conseguir con esos datos (“vamos a enviar una newsletter personalizada con combinaciones de prendas de color rojo”).
  4. Análisis: para medir el éxito de las acciones, se debe comprobar si la hipersegmentación ha resultado en una venta o en la conversión que deseemos (descarga de una aplicación, visita comercial…).

Mucho más que vender

Como explica la consultora Accenture, la finalidad es determinar lo que denomina “genoma de cliente”: un perfil vivo de las preferencias, gustos y necesidades para diseñar experiencias y ofertas a medida. Porque esos gustos y preferencias mudan y evolucionan con el tiempo: no queremos lo mismo a los 30 que a los 50 años, por poner un ejemplo.

La creación de productos y servicios a medida aplicando big data trasciende el panorama de la venta. ¿Cuáles son las otras aplicaciones posibles?

  • Medicina predictiva: para detectar epidemias a través de parámetros que cruzan históricos (anónimos) de distintos hospitales; o el caso de relojes deportivos que monitorizan la actividad cardíaca y emiten un aviso a profesionales en caso de que se registre una alteración significativa.
  • Seguridad: en el mundo de la banca se automatizan avisos para detectar posibles fraudes. Por ejemplo, los mensajes que las entidades envían cuando identifican que se extrae dinero de un cajero que no es el de tu ciudad de residencia.
  • Gestores automatizados: otro caso relacionado con la banca es el de los algoritmos que, gracias al uso de inteligencia artificial, gestionan el patrimonio en fondos de inversión.
  • Asistentes virtuales: en páginas como el portal de trenes de Renfe te habrás encontrado con un servicio de ayuda virtual que te permite solucionar las dudas más frecuentes. Este tipo de aplicaciones se configuran mediante machine learning, lo cual les permite incorporar nuevas consultas y respuestas.

¿Quieres conocer más ejemplos interesantes? La próxima semana publicaremos una selección de cinco empresas que utilizan big data y machine learning para ofrecerte los productos y servicios a medida que necesitas.

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