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Razones que demuestran cómo el Big Data ayuda a aumentar la productividad

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En los últimos años, muchos consejeros delegados de grandes compañías están exigiendo iniciativas de Big Data, pero la mayoría son proyectos que se quedan en puro marketing interno/externo y no llegan a buen puerto. 

Tinámica destaca 10 razones para poner en marcha proyectos de Big Data en las empresas y cómo su correcta implantación puede ayudar a los negocios a incrementar el impacto en sus cuentas de resultados.

1 – Democratiza la toma de decisiones y a través de los dispositivos móviles logra una mejor conexión con las áreas operativas. Es decir, acerca el Business Inteligence a las operaciones.

2 – El hecho de que los indicadores clave de negocio (KPI´s) puedan disponerse de forma semanal o diaria en lugar de mensual o trimestral ya supone un multiplicador de en la capacidad para tomar decisiones x3 o x4.

3 – La simulación y visualización avanzada ayuda a acertar en las decisiones ya que permite observar el impacto de las mismas antes de tomarlas. En términos de lanzamiento de campañas comerciales en Banca, Telecomunicaciones o Utilities, se puede saber en 24 horas si va a tener éxito o no, así como disponer de la capacidad de redirigir el objetivo hacia el éxito.

4 – El mercado exige la toma de decisiones rápidas y con mayor grado de acierto. Sectores que dependen de la meteorología, como la agricultura, la pesca o el ocio, tienen ahora, con la tecnología adecuada, la capacidad de anticiparse a la realidad y tomar las mejores decisiones.

5 – Permite realizar un seguimiento exhaustivo de la competencia y se incrementa la capacidad de anticipación en sectores maduros o muy competitivos comercialmente.

6 – Articular un encaje perfecto entre necesidades del cliente y oferta de productos de la compañía de tal forma que se optimiza al máximo la satisfacción de las necesidades del cliente en función de su renta actual y potencial. El cliente deja de formar parte de la media aritmética y recibe un servicio y precio totalmente adaptado a su perfil.

7 – Se optimiza la comunicación con el cliente a través de soluciones de machine learning que ayudan a extraer el mayor partido de cada “transacción” utilizando variables de perfil, estado de ánimo, cambios socio económicos, redes de influencia y análisis del riesgo. Esto asegura el éxito en campañas de cross and up selling.

8 – A través de una perfecta integración de datos y seguimiento del ciclo de vida del mismo ya es posible aplicar el concepto de multicanalidad de verdad y con éxito dentro de una misma empresa.

9 – En este sentido, la multicanalidad permite la integración vertical de procesos y acuerdos entre diferentes empresas e industrias, de tal forma que el hilo conductor de la interacción lo marca el propio cliente de forma no lineal en el proceso de compra.

10 – Ya existe la posibilidad de que el cliente pueda intervenir directamente en los procesos de fabricación y venta dependiendo de su capacidad de influencia y liderazgo en determinados mercados, lo que supone incorporar su opinión en los procesos de diseño y configuración de productos.

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