Ayer asistimos al Cafè TIC organitzado por Gsbit con Mar Muñoz de IT Travel Services, hablando de «Casos prácticos de Big Data». He aquí un pequeño resumen.
Mar Muñoz en el Café TIC de Gsbit en el Bar Cuba
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Es difícil hacer negocios para clientes en Mallorca sólo de Big Data, por eso también hacemos desarrollo de negocio, soluciones TIC personalizadas …, está todo relacionado.
- Nos basamos en 3 ejes: clientes, empleados y productos.
- Clasificación: segmentamos clientes para optimizar ventas. Mirar si los clientes son activos y rentables. Segmentación + depuración del data set (eliminar duplicados ..) = mejora campaña comercial online y offline. Perfilado de clientes. Optimización de campañas: incremento de ventas + reducción de costes.
- MachineLearning: la máquina aprende respondiendo a preguntas de sí/no sobre gustos de los clientes para poder crear algoritmos y predecir el cliente a qué segmento de datos responderá y mejorar la campaña y las ventas.
- Por ejemplo, un cliente de IT Travel Services, una compañía aérea invertía pero no tenía retorno de ventas: hicimos segmentación de datos para ver productos rentables/no rentables. Esto te permite seguir invirtiendo en lo que te funciona y así mientras tienes la tranquilidad para decidir qué pasa con las rutas que no funcionan, en este caso.
- La depuración del dataset es clave hay herramientas gratis para hacerlo, como Tableau para optimizar datos.
- También es importante medir las acciones comerciales de los empleados de nuestra empresa. Incremento de las posibilidades de acierto = incremento de ventas. Mirar leads que entran en el CRM y asignarlo al empleado que tiene un histórico mejor.
- Medir el impacto de las propuestas, no necesariamente con el CRM, hay más herramientas. Hay que incentivar a los empleados, que estén motivados.
- Se puede mirar el histórico de ventas para ver qué productos los clientes dejan de comprar, focalizarnos en lo que no se vende y porqué.
- Analizar las posibilidades de venta de los productos: por ejemplo, gráficamente con un semáforo (otorgando diferentes colores según las posibilidades de comprar de más a menos) y visualizarlo en un mapa.
- El Big Data sirve para segmentar productos. Análisis de la demanda + análisis del producto: automatización de procesos.
- No vender sólo basándose en lo que veníamos el año pasado, hay más datos a tener en cuenta: qué clientes vienen, … comparar con la competencia … siempre estamos «recalculando, hacer análisis de la demanda sobre el ‘histórico.
- Si la empresa genera pocos datos también puede aplicar Big Data en forma de BusinessIntelligence, análisis de datos …
- Antes de hacer Big Data hay que hacer unificación, centralización en el cliente, limpieza del dataset. Lo importante es el dato, el dataset debe estar perfecto para hacer Big Data, se puede emplear SQL, R … Los algoritmos ya creados harán el resto.
- En definitiva, el Big Data nos permite subsanar errores humanos, automatizar procesos de lo que ya funciona y dedicar recursos a analizar por qué no funciona un producto. Y sí, las PYMES pueden aplicar técnicas de Big Data.
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