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Big Data: Cómo se benefician las diferentes áreas de la empresa

[27/05/2013] Cuando se trata de aprovechar Big Data, la mayoría de las empresas centran sus esfuerzos en cuatro funciones del negocio: ventas, marketing, servicio al cliente, e investigación y desarrollo. Pero las empresas que van más allá de lo obvio pueden obtener un mayor retorno de inversión en áreas como la logística o finanzas, señala Satya Ramaswamy, jefe global de Movilidad y soluciones de próxima generación en Tata Consultancy Services (TCS).
TCS encuestó a 1.217 grandes empresas en nueve países de cuatro regiones (EE.UU., Europa, Asia-Pacífico y América Latina) en diciembre del 2012 y enero del 2013, acerca de sus iniciativas de grandes datos.
53% de las empresas encuestadas habían emprendido iniciativas de Big Data en el 2012 y 43% pronosticaron un retorno de la inversión de más del 25%. Alrededor de un cuarto o de los encuestados prevé un retorno negativo o no sabía cuál era su retorno.
Los 643 encuestados que habían realizado iniciativas de Big Data representaban una amplia gama de inversión. 7% había invertido al menos 500 millones de dólares y un 15% gastó al menos 100 millones de dólares en iniciativas de grandes datos. Casi una cuarta parte (24%) gastó menos de 2,5 millones de dólares. Las industrias que gastaron la mayor parte, incluyen a la industria de telecomunicaciones, las relacionadas con viajes, la de alta tecnología y la de banca. Las industrias que gastaron lo menos posible incluyen a la de ciencias de la vida, retail y energía/recursos.
Tal como era de esperar, el 55% de todo el gasto en Big Data va a funciones de negocio que generan y mantienen la facturación: ventas (15,2%), marketing (15%), servicio al cliente (13,3%) e I+D/desarrollo de nuevos productos (11,3%). Ramaswamy señala que tres funciones que no generan ingresos reciben menos de la gran torta de gasto en Big Data: TI (11,1%), finanzas (7,7%) y RR.HH. (5%).
Pero aunque las ventas y el marketing obtienen la mejor parte del presupuesto de Big Data (30,2%), el más alto retorno de la inversión previsto devino de las funciones de finanzas y logística. Esas funciones juntas constituyen solo el 14,4% del presupuesto en Big Data, pero los directores de logística señalaron que esperaban que sus iniciativas de grandes datos generen un 78% de rendimiento, mientras que los gerentes de finanzas esperan un retorno de 69%. En comparación, los ejecutivos de marketing esperan un retorno de la inversión del 41% en sus iniciativas de grandes datos.
"Estos datos sugieren que las actividades que las empresas consideran que tienen el mayor potencial para beneficiarse de Big Data, van mucho más allá del marketing y las ventas", añade Ramaswamy. "De hecho, de las 25 actividades de mayor audiencia, hay un número igual en la logística y ventas (seis). Además, marketing y servicio al cliente tienen cuatro cada uno. En otras palabras, las oportunidades para sacar provecho de grandes volúmenes de datos existen en numerosos rincones de una gran empresa, global.
Usando Big Data en marketing
TCS ha encontrado que los marketeros identificaron dos áreas que se benefician de la mayor parte de las iniciativas de Big Data: determinar la eficacia de una campaña y la eficacia del canal. Los proveedores también identificaron la personalización de las campañas de marketing y las ofertas de promoción, así como la determinación de valor cliente, como áreas que representan un alto beneficio potencial.
"La personalización de las campañas de marketing puede comenzar con averiguar qué prospectos deben ser el target, en primer lugar", escribe TCS en su informe, Los grandes retornos emergentes en Big Data.
"Una compañía de seguros de automóviles con la que hablamos encontró que más del 80% de los más de 100 mil hogares a los que enviaron correos directos, tenían los cálculos demográficos equivocados y nunca comprarían un seguro de la empresa. De hecho, solo el 1% compró pólizas como resultado de esas campañas. Después de usar el análisis para determinar las características demográficas adecuadas, la empresa llevó a cabo una campaña de correo directo más específica, y el aumento de su tasa de respuesta fue de diez veces. Eso impulsó la facturación y recortó costos de comercialización", señala el informe.
TCS también encontró que los proveedores sienten que su mayor desafío en la implementación de grandes volúmenes de datos es tecnológico. El marketing es típicamente la función menos automatizada en muchas empresas, por lo que tienen dificultades para manejar el volumen, variedad y velocidad de los datos de que disponen.
Usando Big Data en ventas
Para los ejecutivos de ventas, el mayor potencial de Big Data está en identificar a los clientes más valiosos para la organización. La búsqueda de oportunidades de venta cruzada de productos y servicios fue el segundo en su lista.
TCS se refirió a Dell como un caso ejemplar de empresas que utilizan Big Data para identificar mejor a sus clientes potenciales. Dell comenzó a trabajar con un proveedor de análisis basados en la nube en el 2007, en un esfuerzo por ayudar a su fuerza de ventas a identificar los mejores prospectos. Al identificar los tipos de comportamiento más probables que podrían conducir a la compra de diferentes productos en los clientes, la productividad de las ventas de Dell, la eficiencia y los ingresos en Europa casi se duplicaron. TCS atribuye -al menos- parte de este éxito a la reducción a la mitad del número de clientes potenciales que los marketeros enviaban al departamento de ventas.
La función de ventas también tiene sus retos con Big Data. Los ejecutivos de ventas señalan que su mayor reto son los silos de datos, de acuerdo con TCS. Les resulta difícil de conseguir unidades de negocio que compartan información con el área de ventas, información que podría resultar útil en la identificación de tendencias y en la toma de decisiones.
Usando Big Data para servicio al cliente
Ejecutivos de servicio al cliente señalaron a TCS que habían visto que el mayor beneficio de grandes volúmenes de datos estaba en identificar a los clientes que se encontraban en riesgo de abandonar la oferta de la empresa. Analizar la manera en que los clientes utilizan el sitio web de la compañía, también recibió altas calificaciones de ejecutivos de servicio al cliente.
Sin embargo, cabe señalar que incluso la actividad de más bajo nivel en la lista -monitorear cómo usan los productos los clientes para detectar problemas de fabricación o de diseño- fue considerada con un potencial más que moderado.
TCS señaló a Xerox como un ejemplo de esto último. La compañía reúne terabytes de datos de los 1,2 millones de dispositivos que tiene en sitios de clientes, y utiliza algoritmos predictivos para determinar cuáles pueden dejar de funcionar.
Al igual que los ejecutivos de ventas, los ejecutivos de servicio al cliente ven los silos de datos como su mayor desafío.
Usando Big Data para manufactura/operaciones
Para los gerentes de fabricación y producción, detectar los defectos del producto y aumentar la calidad, junto con la mejora de la planificación de la oferta, representan los mayores beneficios posibles de Big Data.
"Un fabricante industrial de dos mil millones de dólares nos dijo que el foco principal de su inversión en Big Data fue el análisis de las tendencias de ventas para mantener su fabricación eficiente", escribe TCS. "Los productos de la compañía están diseñados en gran medida a la orden. Entender el comportamiento repetitivo de los clientes es fundamental para entregas oportunas y rentables. La mayor parte de su análisis de rentabilidad es asegurarse de que la empresa tiene buenos contratos vigentes. La compañía señala que su adopción de análisis ha facilitado su paso a la manufactura optimizada, y ha ayudado a determinar qué productos y procesos deben ser desechados".
TCS señala que los gerentes de manufactura y producción creen que su mayor desafío es la construcción de fuertes niveles de confianza entre los científicos de datos y ellos mismos.
Usando Big Data para I+D
Los gerentes de I+D, desarrollo de productos y de ingeniería de productos, señalaron al monitoreo de la calidad de productos como el beneficio potencial más grande de Big Data.
"Eso indica que pueden estar más interesados en el uso de grandes volúmenes de datos para proteger los productos establecidos, que en la invención en otros nuevos", escribe TCS. "Sin embargo, la identificación de las necesidades del cliente de nuevos productos y las mejoras en los productos actuales estuvieron contiguos en la lista".
Netflix es un ejemplo de una compañía que ha utilizado sus datos para hacer lo segundo. "La empresa recoge enormes cantidades y variedades de datos: todos los días de 30 millones de 'reproducciones (lo que los clientes están viendo); millones de calificaciones de los consumidores de su contenido por día, miles de millones de horas de streaming de video, datos de dispositivos y de ubicación de dispositivos, datos de medios sociales y otra información digital, según el sumario de una publicación de tecnología sobre una conferencia de un científico de datos de Netflix, en junio del 2012, escribe TCS.
Desde su lanzamiento, el remake de "House of Cards" de Netflix se ha convertido en el contenido web más transmitido en los EE.UU. y otros 40 países, de acuerdo con TCS.
TCS señala que los gerentes de I+D califican la búsqueda de científicos de datos como su reto más grande, seguido de conseguir gerentes en otras áreas para compartir datos.
Usando Big Data en logística/distribución
Los gerentes de logística calificaron el monitoreo de embarques de productos como el beneficio más valioso de Big Data, aunque también calificaron altamente la capacidad para determinar las ubicaciones de pérdidas de inventario y la capacidad de identificar los picos en los costos.
TCS señala que Deere & Co., fabricante mundial de equipos agrícolas y de construcción, está experimentando con tecnología que le permita evaluar el inventario de piezas y otros componentes en tiempo real.
Los gerentes de logística ven la protección de los datos como su mayor desafío en Big Data, sobre todo mantenerlos a salvo de agentes internos. Consideran encontrar la manera de utilizar sus datos para tomar decisiones como su segundo mayor desafío.
Usando Big Data para contabilidad/finanzas
De acuerdo con TCS, los gerentes de finanzas y contabilidad ven un gran valor en dos áreas: la medición del riesgo y la mejora de presupuestos y previsiones. TCS señala que ellos están menos interesados en el uso de Big Data para reducir el robo interno o externo.
Los gerentes de finanzas identificaron la determinación de qué datos usar para distintas decisiones de negocios como su principal desafío en la generación de valor a partir de Big Data. También señalan la consecución de otras funciones para compartir información.
Usando Big Data para recursos humanos
Los gerentes de recursos humanos son los más interesados en utilizar Big Data para la retención de los empleados. Quieren averiguar qué empleados son más propensos a dejar el trabajo, para que puedan disuadirlos de hacerlo. También quieren utilizar Big Data para entender la eficacia de las campañas de reclutamiento y para medir la moral del empleado.
Los gerentes de recursos humanos señalaron que su mayor reto es entender dónde concentrar las inversiones. Ellos también luchan con la búsqueda de datos científicos.
Thor Olavsrud, CIO (EE.UU.)