El Big Data está en nuestras vidas. Ya no es algo que se espera o se cree que pueda llegar, es una realidad; aunque todavía lo realmente bueno está por llegar.

Ya te hablé del exceso de información generada por una gran diversidad de aparatos porque los usuarios ya no usamos solo un ordenador o un móvil o una tablet, usamos todo. Generamos información continuamente. Un tuit en el que hablas de qué vas a cenar es información que en muchos casos las empresas pueden aprovechar para trazar perfiles de usuarios más concretos (siempre que se cuente con las herramientas adecuadas y sepan cómo usarlas, que no es tan fácil esto).

Pero claro, todo esto hay que “limpiarlo”, hay que quitarle el ruido y quedarse con lo fundamental. Digamos que en la parte de contenido si tenemos al content curator que se encarga de separar el contenido importante del que no, en el tema de data tenemos al analista. Esa persona que vale si, parece que se enfrenta a un marrón inmenso cuando se le presenta que tiene que usar 20 herramientas (y a veces estas son pocas) si lo que quiere es tener el perfil más cercano a sus usuarios. Esa persona debe saber qué es lo importante y qué no lo es. Solo así podrá sacar conclusiones acorde a los objetivos de la empresa, algo que muchas veces se olvida.

Tú imagínate que si ahora tenemos que usar 20 herramientas para saber qué es lo que pasa con nuestra marca, tanto en online como offline, piensa lo que puede pasar, por ejemplo, dentro de unos 3 años cuando los wearables estén integrados en nuestro día a día. Gente que va de un lado a otro, que usa distintos dispositivos, se relaciona de diferentes maneras… Pero sin miedo, ¡qué somos unos valientes! Los datos no podrán con nosotros 🙂

Y eso pensaron muchas empresas que han sabido aprovechar esos datos, los justos y necesarios dentro del montón que pueden recibir cada día para sacar las conclusiones acertadas que les permita tomar las decisiones correctas.

Voy a centrarme en 7 casos en los que algunas marcas han aprovechado el Big Data para mejorar su reputación, aumentar beneficios, etc.

T-Mobile y el Big Data

En las empresas de telefonía lo que ocurría, hasta hace no mucho tiempo, era que éstas cuidaban mejor a los clientes nuevos que a los antiguos, los cuales llevaban haciendo uso de sus servicios durante mucho más tiempo. Esto provocó el descontento por parte de los antiguos clientes al ver que todas las buenas ofertas eran únicamente para nuevas portabilidades y no para esos clientes que llevaban tiempo pagando sus facturas. Muchos clientes se dieron de baja y se fueron a otras compañías que, como es de esperar, les ofrecían mejores ofertas.

T-Mobile, una de las empresas líder en telefonía móvil a nivel mundial, se dio cuenta de este problema y decidió solucionarlo; estaba perdiendo mucho dinero por no saber fidelizar a ese cliente y así lo recuerda la compañía:

“Es más barato retener a un cliente antiguo, aunque muchas veces conlleve muchos esfuerzos, que atraer a uno nuevo”

Vale pero, ¿cómo lo hizo T-Mobile? Pues con el Big Data.

Como hemos dicho antes, las empresas cuentan cada vez con una mayor cantidad de datos, provenientes de diferentes plataformas, multitud de usuarios… Y todo hay que saber medirlo. T-Mobile lo que hizo fue recopilar todos los datos posibles al alcance del cliente: número de llamadas, números más comunes, horas a las que se llama, desde dónde… Un completo “interrogatorio” que permitió definir el perfil de los usuarios así como las promociones y servicios que, en consecuencia, se les podía ofrecer.

Moneyball: Big Data y baseball

Probablemente hayas visto la película que lleva este nombre (la protagoniza Brad Pitt por si no caes). Vale muy bien, pero ¿qué pinta el baseball y el Big Data juntos?

Billie Beane (Brad Pitt), General Manager de los Oakland Athletics de la Major League Baseball de Estados Unidos, decidió ponerle fin a la forma en la que se tomaban decisiones en el mundo de los deportes (dinero, dinero y el factor “yo creo que”).

https://www.youtube.com/watch?v=WNlCBy07z08

Billie siguió unos métodos estadísticos que se emplean en los mercados financieros basados en distintas variables para determinar si un jugador era válido o no y cuál era su potencial. Las decisiones de fichar a un jugador o no, no tenían que basarse únicamente en la ficha que se le paga en un determinado equipo, sino si realmente vale tal cantidad o si otro que cuyo valor es prácticamente 0, puede llegar a valer mucho más.

IBM y Wimbledon

Deporte y Big Data unidos otra vez, aunque con un motivo bien diferente en este caso.

Con motivo de la celebración del torneo de Wimbledon en Londres, IBM aprovechó para mostrar una nueva forma de usar el Big Data involucrando directamente a los asistentes de una forma más que curiosa.

Durante los partidos, los usuarios iban comentando lo que pasaba en la pista en las redes sociales e IBM supo aprovecharse creando souvenirs por medio de impresoras 3D según las opiniones de los asistentes, estableciendo un ranking de los tenistas. Así se crearon souvenirs de edición limitada que cambiaban cada 20 minutos. Puede que no fueran los más bonitos que has visto, pero ya sabes como son los souvenirs.

https://www.youtube.com/watch?v=DTeoT5u7OVA

NBA

Seguimos con el deporte y Big Data, pero esta vez con la NBA. Y es que hoy en día ya no solo importan las estadísticas del partido, sino también lo que pasa fuera de la pista. Cuánto duerme el jugador, qué come, por dónde se mueve, cómo les afectan los viajes… Todo está monitorizado dentro y fuera del campo.

Pero el Big Data no solo se aplica para los jugadores, sino también para los asistentes a los partidos ya que gracias a sus abonos o entradas, el equipo podrá saber con cuánto tiempo de antelación llega al estadio, qué compra, qué come… Pudiendo adaptar mejor las ofertas.

Coca Cola

Coca Cola no solo usa el Big Data para saber más sobre los consumidores o para saber lo que ellos dicen a su alrededor acerca de la marca, también lo usa para desarrollar nuevos productos que no dependen únicamente de ellos. Coca Cola ha diseñado un algoritmo que le permite producir zumo de naranja que combina diferentes factores como el tiempo en dicho momento, las presiones, las preferencias en cada región…

Otro motivo del trabajo conjunto de Coca Cola y el Big Data es que, dado que el principal objetivo de la empresa es vender, sabiendo aprovechar correctamente los datos, se incrementarán dichas ventas ya que se podrá optimizar el comportamiento de los usuarios orientado a la compra.

Mercedes-Benz Next (Big Data en la calle)

¿Cuántas veces te ha pasado eso de ir con el coche de camino al trabajo por la mañana y que empiecen a decir por la radio los típicos atascos de hora punta? ¿O irte de vacaciones y que justo haya obras? Bueno, lo normal es que por la radio se digan los principals tramos conflictivos pero no todos, por eso Mercedes-Benz se ha dado cuenta de lo importante qué es saber lo que pasa en la carretera y han desarrollado un sistema que va informando gracias a la tecnología GPS.

Nestlé

¿Alguna vez has pensado lo grande que puede ser una marca como Nestlé? Cuánta gente trabaja en ella, cuántas fábricas tiene, en cuántos países está… Si te dijera los números seguramente se quedarían cortos. Pero no solo eso afecta al Big Data en una empresa como Nestlé.

Desde la crisis de Kit Kat que tuvo lugar en 2010, Nestlé ha aprendido muchísimo. Cuando tuvo lugar dicha crisis la empresa no contestó a ninguno de los mensajes que se generaron a través de sus redes sociales, ni tampoco a los e-mails y hasta borró algunos de los vídeos que se colgaron en Youtube durante la polémica.

Como he dicho, Kit Kat ha aprendido mucho de todo ese lío y ha creado el Digital Acceleration Team, un equipo que monitoriza los 7 días de la semana, las 24 horas del día todas las conversaciones de social media que tienen que ver con sus productos.

Es verdad que muchas empresas monitorizan todo lo que se dice de ellas en la red pero Nestlé lo hace de una manera diferente ya que trata de establecer una relación basada en el “sentimiento” con sus clientes.

Como dice Pete Blackshaw, Responsible de Marketing Digital: “Nosotros creemos que en la web encontramos el principal grupo de consumidores y es la mejor forma para entender lo que los clientes necesitan, averiguando así a través de qué puntos puede generarse ese engagement que buscamos”.

Todo esto ha repercutido en la mejora de su índice de reputación, algo que le sitúa en la posición número 12 a nivel mundial. Y es que al final, tanto esfuerzo, tiene su recompensa.

Y ahora te toca a ti, ¿conoces algún caso en el que las empresas usen el Big Data de una manera similar?