Desde hace varios años, y hoy en día cada vez más, escuchamos de la ciencia de datos, el big data y la inteligencia artificial. Me parece que el entendimiento de estos temas, aún cuando ha evolucionado mucho, todavía pudiera parecer complejo y sofisticado, por lo que en esta ocasión voy a comentarles sobre la analítica de datos a través de algunos ejemplos más sencillos de su aplicación. Pero antes de comenzar les comento que el objetivo del análisis de datos es sacar conclusiones. Al usar data analytics, las empresas pueden estar mejor equipadas para tomar decisiones estratégicas y aumentar el volumen de sus negocios.
En la industria de ciberseguridad, ayuda en la identificación de ciberamenazas. La detección se realiza a partir de los datos de acceso a los sistemas y recursos de red. Se buscan patrones y se emiten alertas cuando se detectan situaciones que no respondan a un patrón predefinido.
En las finanzas, se aplica un modelo similar para la detección de fraudes en pagos con tarjetas de crédito. Se cruzan datos de diversas fuentes como la actividad habitual de un cliente junto con el uso “normal”.
En el sector de los seguros, se analizan los hábitos de conducción mediante sensores para calcular los riesgos de accidente de un cliente y ofrecerle un costo personalizado.
En la medicina, el análisis de datos permite detectar tumores y buscar tratamientos personalizados o incluso el descubrimiento de nuevos medicamentos.
Las máquinas, sistemas logísticos y demás elementos de una planta industrial integran miles de sensores que recogen datos sobre temperaturas, horas de funcionamiento, velocidades, distancias, nivel de ruido, y demás, generan cantidad de información para ser procesada y poder predecir fallos con antelación. De esta manera el mantenimiento predictivo hace uso del análisis de datos.
Y como estos ejemplos hay muchos más: el reconocimiento de imágenes, la automatización de la conducción en los autos, previsión de consumo de energía, etc.
Por ejemplo, Uber es una empresa que utiliza el análisis de la oferta y la demanda en localización para cambiar las tarifas según evoluciona la demanda a lo largo del día con lo cual potencian aún más sus ingresos. Resulta que los teléfonos inteligentes con posicionamiento satelital han permitido desarrollar mapas avanzados y algoritmos para poder optimizar las rutas de circulación en las ciudades. Inteligente, ¿no les parece?
Los sistemas de análisis de datos no son solo de gran beneficio para las grandes empresas, también los usuarios pueden verse beneficiados con la integración de procesos de análisis de datos. En esta dinámica, Google Fit y Apple Watch son dispositivos que registran automáticamente datos de consumos de calorías, niveles de actividad y condición física, o patrones de sueño permitiendo al usuario obtener un análisis detallado de su salud.
Particularmente para el sector retail, las empresas analizan la data de sus transacciones, así como el comportamiento de sus clientes para personalizar las ofertas. Uno de sus objetivos es crear modelos predictivos, capaces de detectar las futuras necesidades del cliente o qué productos se venderán mejor. Adicionalmente, podemos clasificar de mejor manera a los clientes en las audiencias a través de las redes sociales.
En este mismo sentido, Macy´s, también propietario de las cadenas Bloomingdale´s y Bluemercury logró que en el 2021 sus resultados recuperaran los niveles prepandemia. Macy’s dijo en una llamada de ganancias que si bien la inflación podría “erosionar los ingresos discrecionales del consumidor”, tenía una serie de estrategias para manejar la presión. Su objetivo es reducir sus costos al abastecerse de más países y comprar menos inventario pero también está utilizando los datos de los clientes para determinar los puntos de precio de apertura óptimos en todo, desde camisas hasta sofás, personalizando las ofertas a través de su programa de fidelización e implementando rebajas más profundas en tiendas puntuales en función del rendimiento de los productos allí. (Normalmente, las rebajas se manejaban a nivel regional).
“La gran diferencia en Macy’s ahora en comparación con los tiempos anteriores en los que lidiamos con la inflación es que hacemos uso del análisis de datos y de la ciencia de fijación de precios a un nivel mucho más granular que nos ayuda a tomar las decisiones correctas”, dijo Jeff Gennette, director ejecutivo, en una entrevista. El desempeño de Macy’s en 2021 señala el resurgimiento de un sector retail más ágil y mayormente impulsado de manera digital en los Estados Unidos.
En otras palabras, no hace falta llegar al fondo del basurero (tener malos resultados por años) para darse cuenta que hay que cambiar la estrategia y precisamente el análisis de datos permite tener información que impulse una toma de decisiones más ágil y oportuna.
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