Dato. Cuatro letras, una palabra simple, acaso demasiado com\u00fan, pero cuyo significado es esencial en nuestro interconectado mundo de hoy. En las estrategias de transformaci\u00f3n digital de cualquier organizaci\u00f3n, el dato es un activo clave de alto potencial. Su tratamiento masivo mediante las tecnolog\u00edas de big data y la aplicaci\u00f3n de algoritmos predictivos est\u00e1n transformando el modo de entender la interacci\u00f3n con el cliente y la toma de decisiones en las \u00e1reas de negocio.<\/p>\n
Las empresas peruanas est\u00e1n empezando a sumarse a esta realidad lo que permite, entre otras acciones, la personalizaci\u00f3n, la satisfacci\u00f3n del cliente o la gesti\u00f3n preventiva. Y es que las t\u00e9cnicas y tecnolog\u00edas big data permiten organizar ofertas mucho m\u00e1s personalizadas, adaptadas a las necesidades de cada uno. La segmentaci\u00f3n del consumidor se puede hacer m\u00e1s fina, incrementando notablemente los ratios de acierto y la eficiencia comercial. La capacidad de actuar \u2018real time\u2019 abre nuevas posibilidades de interacci\u00f3n con el cliente considerando su contexto, el canal por el que interact\u00faa, sus \u00faltimas acciones, etc.<\/p>\n
As\u00ed pues, las acciones son m\u00e1s certeras y adecuadas. Esto no solo es bueno para la campa\u00f1a comercial que utilice big data sino tambi\u00e9n para el consumidor, que percibe ofertas m\u00e1s adecuadas a sus necesidades y, por lo tanto, de mayor utilidad. No lo olvidemos. Cada persona es \u00fanica. La satisfacci\u00f3n de los clientes tambi\u00e9n tiene una mejora notable. El an\u00e1lisis del texto de las reclamaciones o las opiniones del cliente permiten clasificarlos mejor y m\u00e1s r\u00e1pidamente para asignarlas al departamento adecuado, aportando agilidad y eficiencia en la atenci\u00f3n.<\/p>\n
Pero se puede ir m\u00e1s all\u00e1, analizando incluso la voz del cliente cuando llama a los call center y entender, mediante la aplicaci\u00f3n de algoritmos del lenguaje, de qu\u00e9 est\u00e1 hablando y c\u00f3mo se siente. Esto permite a las empresas entender de qu\u00e9 hablan los clientes satisfechos y qu\u00e9 causas generan insatisfacci\u00f3n en el resto. El entendimiento de las personas es mayor.<\/p>\n
En cuanto a gesti\u00f3n preventiva, los algoritmos predictivos permiten aplicar segmentaciones, regresiones, an\u00e1lisis de textos y lenguaje natural o an\u00e1lisis de series temporales. Estas herramientas abren las puertas para analizar mejor la informaci\u00f3n disponible y dan la posibilidad de adelantar el futuro y predecir determinados eventos. Estas t\u00e9cnicas ya las venimos aplicando en la red de telefon\u00eda y en la prevenci\u00f3n del fraude en el sistema bancario.<\/p>\n
Abordar estas iniciativas no implica necesariamente grandes inversiones. Quiz\u00e1 el principal desaf\u00edo del big data es entender su car\u00e1cter multidisciplinario y la necesidad de equipos y partners que puedan acompa\u00f1ar el proceso de extremo a extremo, complementando la fortaleza tecnol\u00f3gica con habilidades de modelamiento predictivo, elaboraci\u00f3n de casos de uso para el negocio, adaptaci\u00f3n de los modelos de relaci\u00f3n entre las diferentes \u00e1reas e incluso la evoluci\u00f3n el rol del Chief Data Officer y el gobierno de datos a esta nueva realidad. En una primera oleada, las organizaciones pueden utilizar big data para mejorar la eficiencia de su operaci\u00f3n y reducir costes en el tratamiento masivo de datos, disminuyendo tambi\u00e9n el time to market para dejar disponible la informaci\u00f3n al negocio. Pero el verdadero valor surge cuando se dise\u00f1an casos de uso innovadores, que permiten la diferenciaci\u00f3n y el acercamiento a una estrategia digital y a una Data Driven Company.<\/p>\n
En el caso de las Telecomunicaciones se puede aprovechar el crecimiento del uso de la red que experimenta el pa\u00eds con el fin de crear nuevos insights alrededor del comportamiento del cliente. Y el mercado de la banca puede utilizar cada vez m\u00e1s datos aprovechando la creciente bancarizaci\u00f3n. A medida que las organizaciones en Per\u00fa vayan madurando en big data surgir\u00e1n nuevas posibilidades de negocio cruzado basadas en los datos.<\/p>\n
Las empresas de comunicaciones, que tienen una informaci\u00f3n fant\u00e1stica del posicionamiento de las personas, podr\u00edan ayudar a las distintas instituciones p\u00fablicas a mejorar la reacci\u00f3n y distribuci\u00f3n de acciones ante determinados eventos. O combinar esta misma informaci\u00f3n con el comportamiento de pago de las personas, anticipando en muchos casos posibles acciones de fraude, etc.<\/p>\n
Big Data tambi\u00e9n va a generar un impacto en la sociedad, ya que requiere de perfiles nuevos que actualmente no existen como los data scientist, arquitectos Big Data, programadores en las diferentes distribuciones y plataformas big data, etc. Algo que las principales universidades del pa\u00eds ya est\u00e1n incluyendo activamente en sus programas y que incluso, de cara a los perfiles ejecutivos, no ha pasado desapercibido para las distintas escuelas de negocio.<\/p>\n
En everis apostamos por este tipo de soluciones end-to-end, desde la estrategia organizativa, los casos de uso, las tecnolog\u00edas, los algoritmos o la infraestructura. Actualmente ayudamos en la regi\u00f3n a organizaciones multinacionales de banca, telco o industria en esta transformaci\u00f3n hacia compa\u00f1\u00edas digitales que exploten el valor del dato.<\/p>\n
Columna\u00a0de opini\u00f3n para la revista Business Empresarial N\u00b029<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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