Tres ejemplos reales de uso inteligente del Big Data

En los dos últimos años se ha hablado mucho de Big Data. De cómo ayuda a tomar mejores decisiones de negocio y cómo está impactando en las organizaciones. Precisamente para mostrar de qué forma está cambiando la forma de trabajar de las empresas, hoy os hablamos gracias al Centro de Innovación del BBVA de tres grandes casos de éxito del Big Data: cómo ajusta sus precios en tiempo real Macy’s, el uso de estadística en los deportes y cómo ya ha impactado en las elecciones de Estados Unidos.

Macy’s y sus rebajas en tiempo real

Macy’s es el perfecto ejemplo de cómo el big data puede ser más que útil a la hora de fidelizar a los clientes de una gran compañía. Gracias al análisis que hace de los datos que generan sus consumidores (tanto en sus grandes almacenes como en su tienda on-line) a través de la tecnología proporcionada por el SAS Institute, han conseguido entender cómo todos los clientes son diferentes entre sí y muestran sus particularidades, lo que les ha permitido ahorrar hasta 500.000 euros anuales en análisis y envíos de e-mail marketing indiscriminados.

Analizando su base de datos de usuarios han conseguido una segmentación que ofrece al cliente lo que realmente quiere, aprendiendo de sus gustos, sus necesidades y sus compras pasadas. Esto ha conseguido que se envíen muchos menos e-mails, pero que a la vez tengan más impacto y como consecuencia, las peticiones de baja en sus newsletters han disminuido en más de un 20%. Además y gracias al feedback que continuamente proporcionan los clientes de la compañía, han conseguido poner en marcha una buena estrategia consistente en ofertas y descuento en tiempo real, con envíos push tanto en almacenes como en dispositivos móviles.

Moneyball y su aplicación a la NBA

«Moneyball: rompiendo las reglas» cuenta la historia de cómo un equipo de béisbol perdedor, pudo convertirse en uno muy diferente gracias al análisis de los datos. La película, basada en una historia real, retoma la historia de los Oakland Athletics en 2002 y cómo el gerente del equipo, Billy Beane, ficha a un joven economista (Peter Brand) que recurre únicamente al análisis estadístico para elaborar el equipo ideal, tomando para ello jugadores que en principio pasarían desapercibidos para el mejor de los ojeadores. Si bien finalmente no consiguen ganar la final, el equipo se queda a un paso de conseguirlo.

Ej ejemplo de Moneyball hoy en día se ha profesionalizado y el uso del big data es más que frecuente en equipos de la NBA y la NFL donde las estadísticas tienen un peso muy significativo a la hora de poder predecir el resultado de un encuentro. En el caso de la NFL, se ha construido una plataforma que ayuda con sus aplicaciones a los 32 equipos a tomar las mejores decisiones en base a la analítica de datos: desde el estado de la superficie del césped a las condiciones climatológicas, pasando por datos de la etapa universitaria de cada jugador…todo está registrado y todo puede servir para sacar conclusiones diversas, como la de prevenir lesiones en jugadores.

El segundo mandato de Obama

Si el uso inteligente de las redes sociales fue una de las claves que llevaron a Barack Obama al poder, para su segundo mandato el equipo de campaña de Obama se valió del Big Data. Los voluntarios del equipo de Obama comenzaron a realizar una serie de encuestas telefónicas que les permitieron dividir a los posibles votantes en tres grupos, asociados a tres comportamientos: registro (recoger datos de los votantes convencidos), persuasión (dirigirse a los dudosos de una forma eficaz) y voto del electorado (asegurarse de que los partidarios fueran a ejercer el voto sí o sí). Y, por primera vez, los tres equipos más importantes de las campañas electorales: el de campo, el digital y el de comunicación, trabajaron con una estrategia unificada con los respectivos datos de cada uno

De esta forma el equipo pudo acceder a un feedback casi instantáneo y detectar que estrategia iba a funcionar mejor en cada distrito en función de la reacción que se obtenía de los distintos impactos (anuncios en TV, audiencias, publicidad on-line) lo que ayudaba a la vez a segmentar y a dirigir mejor los mensajes.

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Entre otras cosas, el profesional que apueste por este programa,  estará capacitado para realizar proyectos de desarrollo y administración de soluciones de Big Data con tecnologías como Hadoop; diseñar estrategias de inteligencia de negocio en grandes conjuntos de datos; proyectos de integración de Big data con el Data Warehouse de una compañía; gestión del conocimiento en grandes bases de datos distribuidas; liderazgo de planes de análisis de datos en entornos masivos como redes sociales, operadoras de telecomunicaciones, comercio electrónico o e-Health, entre otras.

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