Big Data en empresas, ejemplos y qué podemos hacer con las diferentes herramientas

Cuando hablamos de BigData de forma usual nos viene a la cabeza ejemplos de aplicaciones Bigdata de las grandes empresas como Amazon, Spotify, o Netflix. Estas empresas utilizan el Bigdata de una forma muy concreta.

Estas grandes empresas han utilizado el análisis de grandes datos para comprender mejor el comportamiento de sus usuarios, para así, encontrar patrones e inferir esas conclusiones al resto de usuarios,

El éxito de estas grandes empresas es que a través del análisis de grandes masas datos han conseguido prestar un mejor servicio a sus clientes. Por ejemplo, Spotify ha sido capaz de agrupar canciones por temáticas que pueden gustar a los usuarios. Así, han conseguido que el usuario pase más tiempo escuchando música, mostrándole basado en sus gustos canciones que también les pueden gustar. Esto se traduce en menor abandono, más suscripciones y más ingresos derivados de la publicidad.

Lo que esta empresa de audio en streaming ha conseguido es que a los amantes de la música que les gusta descubrir constantemente nuevos grupos, tengan una fuente ilimitada de sugerencias. Estas sugerencias tienen un gran éxito porque se basan en recomendaciones de millones de usuarios que utilizan un gran número de horas la plataforma. Así, es fácil que entre todas las recomendaciones que ofrece la plataforma, muchas de ellas sean de nuestro gusto.

Para ello lo que utiliza Spotify es un sistema de recomendación, con tres tipos de algoritmos: filtrado colaborativo, modelo de audio en bruto, y procesamiento del lenguaje natural.

¿Cómo pueden ayudar estos algoritmos BigData a la pequeña o mediana empresa?

Al igual que las grandes empresas, la pequeña y mediana empresa puede crear sistemas de recomendación que aumente la cesta media de la compra.

Un comercio electrónico podrá aprovechar estos algoritmos para encontrar patrones de comportamiento entre sus usuarios. A veces, no somos capaces de ver a través de un análisis simple, que clientes que comprar un producto «X», también compran un producto «Y». Los sistemas de recomendación, algunas veces muy simples, nos van a proporcionar asociaciones, y patrones de conducta que nos pueden ayudar a mejorar el servicio al cliente, lograr clientes más fieles y clientes que compran un mayor número de veces.

Otros usos del Big Data en la empresa

Una de las fuentes de tráfico más importantes que tiene hoy en día el comercio electrónico es el tráfico que proviene de los motores de búsqueda.

Los motores de búsqueda trabajan con palabras clave. El usuario introduce una consulta y el buscador intenta ofrecer los resultados más relevantes en función de un gran número de variables.

Desde los inicios de la informática uno de los grandes retos a los que se han enfrentado los expertos es lograr que las máquinas comprendan el lenguaje de los humanos. Para este propósito han existido multitud de algoritmos y acercamientos, pero en los últimos años el Procesamiento del lenguaje Natural (PNL) es uno de los sistemas que más se han acercado a este propósito.

Big Data y posicionamiento SEO

Google trabaja con algoritmos como BERT que intentan procesar el lenguaje y comprender qué es lo que el humano quiere decir en cada una de sus frases. BERT de Google es uno de los sistemas más avanzados, capaz de interpretar a través del análisis en dos sentidos, el sentido de las frases en función de su contexto.

Nosotros como especialistas en marketing podemos aprovecharnos de este sistema ya pre-entrenado, para volver a entrenar en función de nuestras necesidades.

En los últimos tiempos se ha puesto de manifiesto la importancia de la «transaccionalidad». Google clasifica las consultas en tres tipos: informacionales, navegacionales, y transaccionales. Así, si somos un comercio electrónico, nuestras fichas de producto deben estar adaptadas para búsquedas transaccionales. Con el entrenamiento de BERT podremos realizar esta clasificación, clasificando el porcentaje de palabras clave transaccionales nuestras, de los mejores resultados de Google y de nuestra competencia. Con esto, podremos ver qué porcentaje es el óptimo y así, modificar nuestros textos para aprovechar esta información.

Google Ads, y los algoritmos de clasificación

También podemos utilizar este mismo algoritmo de aprendizaje automático, para el procesamiento del lenguaje natural, y utilizar textos transaccionales para nuestros anuncios, y como palabras clave en los anuncios de la red de búsqueda de Google Ads.

Con esta herramienta podremos tener palabras clave y textos en los anuncios capaces de generar un mayor número de ventas.

El comercio electrónico, la pequeña y mediana empresa vive en un entorno actual de gran competitividad. Por ello, pequeñas ventajas competitivas pueden suponer una gran diferencia, una diferencia que nos haga prosperar o vernos superados por la competencia que sí utiliza las nuevas herramientas que nos ofrece el Big Data para mejorar sus procesos.

Otros usos del Big Data en empresas

El análisis de precios es otra de las grandes herramientas del Big data para empresas. El comercio electrónico actual está sujeto a la tiranía del precio. La elasticidad de la demanda, elasticidad precio nunca ha sido tan elevada. Pequeños cambios en los precios, suponen una gran variación en la demanda de ese producto. Además, tenemos toda la información del mercado disponible con un solo clic. Esto lleva a que pequeñas variaciones en los precios haga que el usuario se decida por una empresa u otra.

Existen algoritmos de scraping que nos ofrecen cambios de precios casi en tiempo real. Estos datos nos pueden servir para automatizar cambios y así tener siempre precios competitivos.

Predicciones de demanda, un gran ahorro para el departamento de compras

Uno de los usos más extendidos del Big Data dentro de las empresas es la predicción de la demanda de diferentes productos. Si somos capaces de determinar la demanda de un producto en función de varios factores como el historial, la estacionalidad, etc, podremos optimizar las compras. Es habitual en las empresas roturas de stock, y a la vez, es habitual que determinados productos se queden sin vender. Con las predicciones de la demanda podemos ayudar al departamento de compras a ajustar al máximo el error que se produce con las compras de productos.

Análisis Geoespacial, visualización de datos geolocalizados

Otro de los usos importantes del BigData en la empresa es el análisis y visualización geolocalizados de nuestros datos de ventas. A través de técnicas de posicionamiento y utilización de datos saphefile, o GeoJason, vamos a poder analizar, obtener datos a partir de aquí, y visualizar para encontrar patrones que nos puedan ayudar a comprender mejor a nuestros clientes.

Un libro para cada una de los usos del bigdata en la empresa

Estamos creando un libro para cada uno de los usos del bigdata en la empresa. Contamos con un libro dedicado a la segmentación de clientes con algoritmos K-means. Este libro ayuda a comprender los beneficios de utilizar este algoritmo, pero además muestra como utilizarlo de forma práctica para descubrir conjuntos de clientes dentro de nuestra empresa que se puedan comportar de forma similar para hacer campañas de marketing y comunicación en función de su comportamiento dentro de nuestra empresa.

Seguimos trabajando para crear un libro para cada uno de los usos. En los próximos meses iremos lanzado libros que podrás obtener de forma gratuita al suscribirte en nuestro boletín.