El beneficio de Big Data no siempre está donde se espera

El cincuenta y tres por ciento de las empresas encuestadas ha emprendido importantes iniciativas de big data en 2012 y el 43 por ciento predijo un retorno de la inversión (ROI) de más del 25 por ciento. Aproximadamente un cuarto de los encuestados previeron un retorno negativo o ni siquiera sabían cuál sería.

 

Los 643 encuestados que emprendieron iniciativas de big data representan un amplio rango de inversión. El siete por ciento ha invertido, al menos, 500 millones de dólares, mientras que el 15 por ciento gastó al menos 100 millones de dólares en iniciativas de big data. Cerca de un cuarto (el 24 %) gastó menos de 2,5 millones. Entre las industrias que más gastaron están las de telecomunicaciones, viajes, alta tecnología y banca. Las que menos gastaron son ciencias de la vida, minoristas y energía/recursos.

 

Tal y como era de esperar, el 55 por ciento de todo el gasto relacionado con big data va a parar a funciones empresariales que generan y mantienen ingresos: ventas (15,2 %), marketing (15 por ciento) y atención al cliente (13,3 %). Ramaswamy menciona que tres de las funciones que no generan ingresos se reparten una menor parte del pastel: TI (11,1 %), finanzas (7,7 %) y recursos humanos (5 %).

 

Pero, mientras que ventas y marketing se llevan la mayor parte del presupuesto de big data (30,2 %), el ROI esperado más elevado viene de funciones de logística y finanzas. Dichas funciones juntas constituyen el 14,4 por ciento del presupuesto de big data, a pesar de que los directores de logística dijeron que esperaban que las iniciativas de big data generaran un ROI del 78 por ciento, mientras que los directores de finanzas esperaban un retorno del 69 por ciento. En comparación, los ejecutivos de marketing esperaban un retorno de la inversión del 41 por ciento en sus iniciativas de big data.

 

“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”, dice Ramaswamy. “De hecho, de las 25 actividades mejor consideradas, hay el mismo número de logística y ventas (seis). Además, marketing y atención al cliente cuentan con cuatro cada una. En otras palabras, las oportunidades para sacar provecho de big data están por todas partes en una gran compañía global”.

 

Uso de big data en marketing

TCS descubrió que los especialistas en marketing han identificado dos áreas que son las más beneficiadas con las iniciativas big data: determinación de la eficacia de la campaña y efectividad de los canales. También han identificado las campañas de marketing adaptado, las ofertas de promociones y la determinación del valor del cliente como áreas de alto beneficio potencial.

 

“Las campañas de marketing adaptado podrían empezar por descubrir qué posibilidades deberían perseguirse en primer lugar”, dice TCS en su informe ‘Los grandes retornos emergentes del big data’.

 

“Una compañía aseguradora del automóvil con la que hemos hablado ha descubierto que más del 80 por ciento de los más de 100.000 hogares a los que les enviaban mails directamente no se correspondían con las estadísticas demográficas, de forma que nunca contratarían seguros con la compañía. De hecho, sólo el 1 por ciento compró pólizas como resultado de estas campañas. Tras utilizar la analítica para determinar las estadísticas demográficas correctas, la compañía llevó a cabo una campaña de mails directa y más específica, aumentando diez veces la tasa de respuesta, lo que incrementó los ingresos y redujo los costes de marketing”, concluye el informe.

 

TCS también ha descubierto que el mayor desafío para los especialistas en marketing a la hora de poner en marcha big data, es tecnológico. El marketing es normalmente la función menos automatizada en muchas compañías, de forma que luchan para manejar el volumen, la variedad y velocidad de sus datos.

 

Uso de 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. Encontrar oportunidades para la venta cruzada de productos y servicios aparece en el segundo puesto de la lista.

 

TCS señaló a Dell como un caso clásico de compañía que usa big data para identificar mejor a sus clientes potenciales. Dell comenzó a trabajar en 2007 con un proveedor de analítica para software basada en la nube, en un intento por ayudar a las ventas a identificar sus mejores perspectivas. Al identificar los tipos de comportamiento de los clientes más propensos a comprar diferentes productos, la productividad de ventas, eficiencia y los ingresos de Dell en Europa casi se doblaron. TCS atribuye, al menos, parte del éxito a la reducción a la mitad del número de clientes potenciales que marketing reenvió a la organización de ventas.

 

La función de ventas también tiene un desafío con big data. Los ejecutivos de ventas dicen que su mayor desafío son los silos de datos, según TCS. Ven difícil que las unidades de negocio compartan con la función de ventas información valiosa para la identificación de tendencias y la toma de decisiones.

 

Uso de big data en atención al cliente

Responsables de atención al cliente contaron a TCS que el mayor beneficio de big data está en identificar a los clientes con riesgo de uso discontinuo de las ofertas de la compañía. También calificaron muy positivamente el análisis de cómo los clientes usan la web de la compañía. 

 

En cualquier caso, cabe señalar que incluso la actividad con menor puntuación de la lista – la monitorización de productos utilizados por los clientes para detectar problemas de fabricación o de diseño, tiene 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 páginas de clientes y utiliza algoritmos de predicción para determinar cuáles pueden dejar de operar.

 

Al igual que los ejecutivos de ventas, los de atención al cliente ven los silos de datos como su mayor desafío.

 

Uso de big data en la fabricación/operaciones

Para los directores de industrias manufactureras y de producción, detectar defectos en los productos y aumentar la calidad, además de mejorar la planificación de suministros, representan los mayores beneficios potenciales de big data.

 

“Un fabricante industrial de 2 billones de dólares nos cuenta que el principal objetivo de sus inversiones en big data es analizar las tendencias de ventas para que su fabricación sea eficiente”, dice TCS. “Los productos de la compañía están diseñados, en gran medida, bajo pedido. Comprender el comportamiento de los clientes que repiten es crucial a la hora de entregar de manera oportuna y rentable. La mayoría de los análisis de rentabilidad consisten en asegurar que la compañía cuenta con buenos contratos. La compañía dice que la utilización de analítica ha facilitado el cambio hacia una producción ajustada y ha ayudado a determinar los productos y procesos que deberían ser desechados”.

 

Según TCS, los directores de producción y fabricación creen que su mayor desafío es crear altos niveles de confianza entre los analistas de datos y ellos mismos. “Es posible que los datos tengan más dificultades en relación con los directores en la fábrica que con otras funciones de ‘cuello blanco’, afirma TCS.

 

Uso de big data para I+D

Los directores de I+D, de desarrollo de producto y de ingeniería de producto apuntan hacia la monitorización de la calidad del producto como el mayor beneficio potencial del big data.

 

“Lo que indica que puede que estén más interesados en utilizar big data para proteger productos establecidos que en inventar nuevos”, dice TCS. “En cualquier caso, identificar la necesidad del cliente de nuevos productos y mejorar los productos actuales es lo siguiente en la lista”.Netflix es un buen ejemplo de una empresa que utiliza sus datos para esto último.

 

“La compañía recoge enormes volúmenes y variedades de datos: 30 millones de reproducciones diarias (lo que ven los clientes); un millón de calificaciones de contenido cada día; billones de horas de transferencia de vídeo, datos sobre dispositivos y su ubicación, datos de redes sociales y de información digital, según el sumario de una publicación tecnológica en la presentación de una conferencia por parte de un científico de Netflix en junio de 2012”, afirma TCS. “Estos datos informaron a Netflix de que hay un gran mercado para una nueva versión de la miniserie de la British Broadcasting Corporation de 1990 llamada ‘House of Cards’”.

 

Desde su estreno, la nueva versión de ‘House of Cards’ de Netflix se ha convertido en el contenido Web de mayor transferencia en EE.UU y en otros 40 países, según TCS.

 

TCS dice que para los directores de I+D, su mayor desafío es encontrar analistas de datos, seguido por que los directores de otras funciones compartan los datos.

 

Uso de big data en logística/distribución

Los directores de logística calificaron la monitorización de envíos de producto como el mayor beneficio de big data. También calificaron altamente la capacidad para determinar localizaciones de disminución del inventario y la capacidad para identificar incrementos en los costes.

 

TCS señala a Deere & Co, fabricante global de equipos agrícolas y de construcción, que está probando tecnología para ayudar a evaluar su inventario de piezas y otros componentes en tiempo real.

 

Los directores de logística ven la seguridad de sus datos como su mayor desafío big data, sobre todo mantenerlos seguros de las partes internas. Consideran que descubrir cómo utilizar sus datos para tomar decisiones es su segundo mayor desafío.

 

Uso de big data en contabilidad/finanzas

Los directores de contabilidad y finanzas ven la gran ventaja del big data en dos áreas, según TCS: la medición de riesgos y la mejora de los presupuestos y de la predicción. TCS afirma que están menos interesados en utilizar big data para reducir robos internos o externos.

 

Los directores de finanzas han identificado la decisión sobre qué datos usar en diferentes decisiones de negocio como desafío principal en la generación de valor a partir de big data. También indican la obtención de otras funciones para compartir información.

 

Uso de big data en recursos humanos

Los directores de recursos humanos están más interesados en utilizar big data para retener a sus empleados. Quieren descubrir qué empleados son más propensos a abandonar, de forma que puedan disuadirlos para evitarlo. También quieren utilizar big data para comprender la efectividad de las campañas de contratación y para evaluar la moral de los empleados.

 

Los directores de recursos humanos dicen que su desafío principal con big data es comprender dónde concentrar las inversiones. También tienen dificultades para encontrar analistas de datos