Guía rápida de beneficios de Big Data Analytics en la pequeña empresa: herramientas y estrategias

Las pequeñas empresas están aplicando Big Data Analytics para conocer mejor a sus clientes, sus operaciones y su competencia. Big Data Analytics en la pequeña empresa no requiere que se contraten científicos de datos, ni que deban someter a sus trabajadores a programas de capacitación extensos e intensos.

Big Data Analytics en la pequeña empresa es más accesible, más asequible y más eficaz que nunca. Cualquier pequeña empresa que no esté aprovechando Big Data Analytics, o que no tenga previsto hacerlo, corre el riesgo de quedarse atrás ante la competencia.

Las herramientas, los recursos y las estrategias que se presentan a continuación, ayudarán a las pequeñas empresas a tomar decisiones mejor informadas, implementar estrategias de marketing más efectivas y obtener información valiosa sobre sus procesos de negocio. Disiparemos muchos de los mitos que rodean a Big Data, y describiremos cómo las empresas de todos los tamaños pueden obtener los beneficios del análisis de datos (Data Analytics) de forma sencilla y asequible.

Qué es Big Data

Big Data no se mide únicamente por la cantidad. Desde la perspectiva de la ciencia de datos, Big Data consta de tres V:

  • Volumen
  • Velocidad
  • Variedad

El término “Big Data” describe la enorme cantidad de información de todo tipo que se recopila a velocidades asombrosas. Las empresas aplican diversas herramientas y técnicas de análisis a este flujo interminable de datos, para recopilar inteligencia que informar las decisiones empresariales.

Las estimaciones sobre la cantidad de datos que hay en el mundo actual varían mucho. Cuando TechJury analizó los números, concluyó que las evaluaciones más precisas indican un total de 40 billones de gigabytes o 40 zettabytes.

Comparado con los 1,2 zettabytes de datos en el mundo en 2010, lo que coincide con el pronóstico de IDC de que la cantidad de datos en todo el mundo se duplicaría cada dos años hasta 2020. En otras palabras, el 90% de los datos del mundo se crearon en los dos últimos años.

Quizás la “herramienta” de Big Data más importante es la computación en la nube (Cloud Computing), que hace posible que las empresas almacenen y analicen cantidades masivas de datos utilizando un modelo bajo demanda: los clientes de la nube pagan solo por la potencia de almacenamiento y procesamiento que necesitan, al menos en teoría.

El análisis de datos se realiza mediante herramientas de aprendizaje automático (Machine Learning) que se enseñan a sí mismas a identificar patrones significativos y a obtener información valiosa de los datos sin procesar de dos tipos generales:

  • Los datos estructurados incluyen datos de transacciones alojados en una base de datos convencional.
  • Los datos no estructurados existen fuera de una base de datos tradicional, e incluyen correo electrónico, publicaciones en redes sociales, textos, vídeos y grabaciones de vídeo.

Múltiples fuentes de datos

El desafío para las empresas pequeñas y grandes es clasificar el mar de datos que fluye hacia sus organizaciones, para identificar la información de calidad y oportuna que necesitan para respaldar sus operaciones y toma de decisiones. Los datos incluyen registros web, correo electrónico y archivos de texto, así como la entrada de sensores y otros dispositivos de recopilación de datos que componen la Internet de las Cosas (Internet of Things).

Como señala ZDNet, las pequeñas empresas pueden tener una ventaja sobre sus contrapartes más grandes en el sentido que es más fácil para una empresa pequeña catalogar y mantener los datos que recibe de varias fuentes. La recopilación de Business Intelligence a partir de datos sin procesar a través de herramientas de análisis basada en la nube, es más sencilla cuando hay menos datos irrelevantes para examinar, y menos tipos de datos para acomodar.

Los malentendidos en torno a Big Data Analytics en la pequeña empresa impiden que estas compañías aprovechen los datos que tienen a mano y usan todos los días.

Las herramientas que las pequeñas empresas necesitan para atraer nuevos clientes, consolidar a los actuales, y lograr otros objetivos empresariales, ya están al alcance de la mano, como explica Business.com:

  • Análisis de email marketing.
  • Registros de ventas.
  • Feeds de redes sociales.
  • Estadísticas y análisis del sitio web.

Cómo las pequeñas empresas utilizan Big Data

Big Data presenta una gran oportunidad para que las pequeñas empresas impulsen las ventas y hagan sus operaciones más eficientes, sin grandes inversiones en nuevas tecnologías, nuevas contrataciones o capacitación de empleados. Estas se encuentran entre las aplicaciones comunes de Big Data Analytics en la pequeña empresa, como las describe Data-Driven Investor en Medium:

  • Automatizar las tareas rutinarias, un ejemplo de las cuales es escanear y analizar 50.000 páginas de informes de varios tipos para identificar y comparar aquellos que comparten un rasgo específico, como una referencia a un producto concreto o un competidor.
  • Obtener información sobre los clientes mediante el uso de la minería de texto y el procesamiento del lenguaje natural (NLP, Natural Language Processing) para convertir datos no estructurados en datos estructurados que se pueden analizar para detectar tendencias, patrones y conexiones.
  • Aprovechar flujos de datos de las redes sociales, que se pueden combinar con datos de marketing para crear ofertas personalizadas, como descuentos y promociones. Esto también permite a las empresas identificar y responder a comentarios negativos en redes sociales, foros y comunidades.
  • Orientación geográfica a los clientes mediante la recopilación de datos de ubicación de dispositivos móviles, para comercializar productos y servicios personalizados según el paradero de alguien.
  • Analizar los riesgos asociados con prácticas empresariales específicas mediante la aplicación de herramientas de visualización de datos, que son poderosas, pero lo suficientemente simples para que los empleados las utilicen sin una capacitación extensa.

A continuación, veamos tres formas en las que Big Data Analytics en la pequeña empresa generar beneficios.

Mejora las operaciones

Todo proyecto de análisis de datos comienza identificando un problema empresarial real y diseñando una estrategia para resolver ese problema. El consultor empresarial Bernard Marr afirma que cualquier proceso empresarial que genere datos puede mejorarse mediante el análisis adecuado de esos datos.

Cualquier proceso empresarial que genere datos puede mejorarse mediante el análisis adecuado de esos datos.

Bernard Marr

Casi todas las máquinas, vehículos y herramientas que utilizan ahora las empresas están “conectadas, habilitadas para datos y constantemente informando su estado entre sí”. En particular, la gestión de la cadena de suministro, y la optimización de la ruta de los vehículos, se vuelven más eficientes al analizar en tiempo casi real los datos que las empresas recopilan como parte de sus operaciones diarias.

En algunos casos, la adopción de Big Data Analytics transforma todo el modelo de negocio de una pequeña empresa. Por ejemplo, gran parte de los datos que una pequeña empresa recopila sobre sus clientes y la propia empresa, puede monetizarse proporcionando servicios de valor añadido, o vendiendo los datos anónimos a intermediarios externos.

Business.com señala que el 93% de todos los datos en poder de una empresa son “datos oscuros” (dark data), definidos como “activos de información que las empresas recopilan, procesan o almacenan, pero que no utilizan”.

Un ejemplo de cómo las pequeñas empresas aplican el análisis de datos para extraer valor de sus activos de datos no utilizados, es escanear los registros de soporte al cliente para determinar qué métodos utilizan los clientes para iniciar el contacto con la empresa y la duración de cada contacto. Este análisis no solo puede mejorar la eficiencia de la atención al cliente de una empresa, sino que también proporciona información sobre las preferencias y características demográficas de los clientes.

Identificar tendencias

Las pequeñas empresas pueden utilizar Big Data para identificar tendencias y obtener información sobre lo que sus clientes encuentran interesante o atractivo. Mediante el uso de datos extraídos de las redes sociales, los registros del navegador y los conjuntos de datos públicos, las empresas pueden monitorear el comportamiento de los clientes y los patrones del mercado, lo que les ayuda a conectar de manera más efectiva con su público objetivo.

Forbes identifica tres áreas en las que las pequeñas empresas pueden aplicar Big Data Analytics para mejorar la precisión de sus pronósticos de marketing y de la industria:

  • Obtener nuevos conocimientos sobre los clientes: ahora es posible capturar las experiencias y comportamientos de los clientes que se almacenan y recopilan en una variedad de dispositivos, incluidos teléfonos inteligentes y tabletas. Mediante la recopilación y el análisis de datos sobre las compras de los clientes, las pequeñas empresas pueden anticipar el momento, el lugar y otras circunstancias que con mayor probabilidad conducirán a futuras compras.
  • Mejorar la efectividad de las campañas de marketing: al rastrear sus datos de desempeño, una pequeña empresa puede detectar actividades que generan las mayores ventas o ingresos. Identificar las características que comparten los mejores clientes de una empresa le permite dirigirse más de cerca a los grupos demográficos que tienen más probabilidades de responder positivamente a sus esfuerzos de marketing.
  • Convertir los datos de las redes sociales en ventas: siempre que se mencione una pequeña empresa en Facebook, Twitter, Instagram u otra plataforma de redes sociales, el análisis de datos puede capturar el contexto de la referencia, ya sea positiva, negativa o neutral, y generar inteligencia que conduce a una toma de decisiones empresariales más inteligente. Cuanto más sepa una empresa sobre sus clientes y clientes potenciales, más efectivos serán todos sus esfuerzos de marketing.

La clave para garantizar un uso óptimo de Big Data en la pequeña empresa es saber las preguntas adecuadas, como explica Business.com. Por ejemplo, el seguimiento de las ventas, la retención de clientes y los ingresos brutos de una empresa a menudo equivale a poco más que “métricas de vanidad”, porque hacen poco para ayudar a la empresa a establecer y alcanzar sus objetivos. Más efectivo es buscar respuestas a preguntas como “¿Qué proveedores nos brindan el mayor valor?” y “¿Cuál de nuestras líneas de productos se beneficiará más de la renovación?”

Captación y gestión de talentos

Encontrar y retener empleados talentosos es uno de los mayores desafíos que afrontan las pequeñas empresas. Inside Big Data explica que el objetivo de la adquisición de talento va más allá del proceso de contratación tradicional, porque enfatiza la capacidad de los candidatos para ayudar a una empresa a lograr objetivos específicos. En lugar de centrarse en títulos o credenciales, la adquisición de talento busca candidatos que posean las habilidades que necesita una empresa.

Big Data mejora la eficiencia del proceso de contratación, capacitación y “desvinculación” identificando la combinación única de habilidades, capacitación y experiencia de cada candidato, y haciendo coincidir esas características con los requisitos de puestos vacantes específicos. En algunos casos, Big Data Analytics puede predecir no solo qué solicitantes están más cualificados, sino también cuáles tienen más probabilidades de aceptar una oferta.

La contratación estratégica basada en Big Data Analytics ya está teniendo un impacto positivo en empresas de todos los tamaños. El informe de 2018 Global Recruiting Trends, de LinkedIn, encontró lo siguiente:

  • El 56% de las empresas utilizan Big Data Analytics para mejorar la retención de empleados.
  • E 50% lo usa para identificar brechas de habilidades.
  • El 50% lo usa para endulzar ofertas a posibles nuevos empleados.
  • El 46% lo usa para comprender mejor lo que buscan los candidatos.

Estas son las mayores barreras para el uso de Big Data en la adquisición de talento, según la encuesta de LinkedIn:

  • Mala calidad de los datos.
  • Incapacidad para encontrar los datos que necesitan.
  • El alto coste de los datos.
  • Falta del conocimiento necesario para utilizar los datos.

El futuro de Big Data Analytics en la pequeña empresa

Big Data Analytics ya se ha convertido en una parte integral de la gestión empresarial para empresas grandes y pequeñas. Pero la naturaleza de las herramientas y aplicaciones de análisis está evolucionando rápidamente. Hoy en día, las fuentes principales de análisis de datos son un puñado de proveedores de Business Intelligence, como explica Business News Daily:

  • Google Analytics es un servicio gratuito destinado a proporcionar a las pequeñas empresas información basada en los datos recopilados de sus sitios web, como dónde se encuentran los clientes, qué hacen en los sitios web, cuánto tiempo pasan allí (tasa de rebote) y con qué elementos del sitio web interactúan la mayoría.
  • Kissmetrics es un servicio centrado en el marketing, que permite a las empresas crear y gestionar campañas de correo electrónico automatizadas vinculadas al comportamiento del cliente. la oferta de comercio electrónico de la empresa está destinada a minimizar el abandono del carrito, aumentar los clientes que regresan, e integrarse con los esfuerzos de redes sociales de una empresa.
  • IBM Watson Analytics ofrecer análisis predictivo a las pequeñas empresas, al simplificar el proceso de realización de predicciones minería de datos avanzados. El servicio integra análisis de marketing, ventas, finanzas, recursos humanos y muchas otras operaciones empresariales en un solo sistema de lenguaje natural, que ayuda a las empresas a identificar problemas, reconocer patrones y predecir resultados potenciales.
  • InsightSquared se diferencia de otras plataformas de análisis de datos para pequeñas empresas al integrarse con software empresarial popular, incluidos SalesForce y Google Analytics. El servicio analiza los datos del software de gestión de relaciones con el cliente (CRM, Customer Relationship Managemetn) para generar pronósticos sobre ventas, potenciales clientes y rentabilidad.
  • ClearStory Data combina datos sobre las operaciones internas de una empresa con información pública, para brindar información sobre las decisiones empresariales. Los análisis se muestran en gráficos, historias y elementos visuales interactivos generados a través de una interfaz de dashboard fácil de usar.

Business.com recomienda tres servicios de análisis de datos que se adaptan a las necesidades de las pequeñas empresas:

  • Clicky ofrece servicios gratuitos y premium que brindan una perspectiva empresarial del rendimiento de un sitio web en términos de cómo de efectivos son sus esfuerzos de marketing, de dónde se origina el tráfico del sitio y cómo de efectivamente los visitantes del sitio interactúan con sus diversos elementos.
  • Wofram Alpha, que también viene en versiones premium y gratuita, combina algoritmos avanzados, una amplia base de conocimientos y técnicas de inteligencia artificial para generar respuestas de “nivel experto” a preguntas sobre proyecciones de ventas, proyecciones financieras y más.
  • Microsoft Power BI crea visualizaciones de datos empresariales tales como ganancias e ingresos brutos, niveles de inventario y rotación de productos.

Análisis de datos más accesible

En el futuro, Big Data Analytics en la pequeña empresa se volverá más poderoso y accesible, poniendo las capacidades avanzas de Business Intelligence en manos de más gerentes y otros empleados. Small Business Trends informa que las soluciones de autoservicio se están combinando con la presentación mejorada de los resultados de análisis, para que sea más fácil para los usuarios no técnicos “comenzar a hacer las preguntas correctas y tomar decisiones basadas en hechos concretos en lugar de especulaciones”.

Uno de los desarrollos más importantes en el análisis de datos es la evolución continua desde el análisis descriptivo, que simplemente informa sobre el estado actual de una empresa, al análisis predictivo, que no solo describe las condiciones actuales, sino que también pronostica el rendimiento futuro y, en última instancia, el análisis prescriptivo, que no solo predice eventos futuros, sino que también dirige a los tomadores de decisiones sobre el curso de acción óptimo para capitalizar esas condiciones.

Si bien los tres tipos de análisis de datos desempeñarán un papel en la futura recopilación de Business Intelligence, como afirma Forbes, el análisis prescriptivo será la clave para realizar operaciones más eficientes y rentables.

  • El análisis descriptivo implica hacer suposiciones sobre cómo responderán varios grupos de clientes en el futuro en función de sus actividades pasadas.
  • El análisis predictivo elimina muchas de estas suposiciones y proporciona una visión más clara de cómo varios grupos demográficos pueden responder a diferentes ofertas, pero los análisis resultantes siguen siendo descriptivos por naturaleza.
  • El análisis prescriptivo, por el contrario, aplica el aprendizaje automático y otras técnicas de inteligencia artificial para “guiar” a los clientes automáticamente hacia el producto que necesitan en el momento preciso en que lo necesitan, y al precio que están dispuestos a pagar por él. El personal de ventas de la empresa no solo recibe instrucciones sobre qué idioma utilizar en la oferta, sino que también se le presenta el momento, la situación y el precio ideales para estipular para cerrar el trato.

Si bien la analítica prescriptiva es la forma más poderosa de Business Intelligence, no todas las empresas pueden justificar el uso de estas técnicas de Big Data, porque siguen siendo laboriosas a pesar de las interfaces de dashboard y la dependencia de la automatización. Sin embargo, el análisis prescriptivo es una tecnología relativamente nueva que, probablemente, se volverá más poderosa y más accesible para las pequeñas empresas en un futuro próximo.

Cultura organizacional basada en datos

Quizás el aspecto más influyente del Big Data Analytics en la pequeña empresa en 2020 y más allá es cómo el análisis de datos avanzado transformará a las empresas de una era de toma de decisiones basada en datos a una de culturas basadas en datos.

El proveedor de Business Intelligence Datapine describe una cultura basada en datos, como aquella en la que los datos son precisos, compartidos entre departamentos, de fácil acceso y de bajo coste de mantener. Todos los empleados pueden aplicar los datos a sus decisiones diarias, de manera que resuelvan los problemas empresariales rápidamente, y brinden a la empresa una ventaja competitiva.

El beneficio final de Big Data Analytics en la pequeña empresa es cómo transforma a los empleados en expertos en datos de forma natural e instintiva, sin requerir una amplia formación o habilidades de programación. Si todas las empresas, grandes y pequeñas, son ahora empresas de tecnología, se deduce que todos los trabajadores son ahora trabajadores de tecnología. Data Analytics es la clave para empoderar a la fuerza laboral moderna, tanto hoy como mañana.

Big Data Analytics en la pequeña empresa