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Big Data
Para 2025, se estima que el 75 % de las empresas en el mundo, ya estén incorporadas al ecosistema del Big Data. - Foto: Getty Images/Image Source

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¿Cómo usar la Big Data para aumentar las ventas?

Esta herramienta digital mejora las estrategias para atraer más clientes.

Las tendencias en el mundo se renuevan constantemente, todo el tiempo se está mirando cómo hacer mejor lo que ya está o qué alternativas permiten reducir factores como el tiempo, uso de recursos u ocupación del talento humano. Desde sus inicios, el hombre nunca se ha quedado quieto, y gracias a su curiosidad, hoy en día ha logrado grandes desarrollos en diferentes aspectos de la vida.

El mundo de los negocios es uno de ellos, al igual que la tecnología. En estos dos espacios se han dado un sinfín de avances durante las últimas décadas, al punto de que ya los negocios no se hacen como antes y no se siguen usando los mismos computadores o equipos tecnológicos de generaciones pasadas.

Ahora bien, en los últimos años se ha visto una fusión interesante entre el mundo de los negocios, la tecnología y la virtualidad. El ejemplo más claro llegó con la pandemia, donde muchos comerciantes tuvieron que inventar nuevas estrategias para evitar la quiebra y con esto se dio un auge de las tiendas y compras por internet.

En medio de todo esto, hay un elemento que tal vez pasa desapercibido para muchos, pero que otros sí han sabido capitalizar para lograr un crecimiento. Se trata de la Big Data, que no es otra cosa que toda la información personal que a diario se entrega, ya sea desde un correo personal, pasando por el nombre y número de celular, hasta el mismo número de cédula.

Todos estos datos son una mina de oro para las empresas que buscan aumentar sus bases de datos de clientes. Según un reciente informe de Allied Market Research, el 75 % de las empresas a finales de 2024 se pasarán a estrategias de Big Data, para aumentar su flujo de clientes y, por consiguiente, de ventas.

Gracias a esta herramienta digital, los comerciantes pueden saber qué le gusta a determinada persona, así como qué necesita, cuáles son las tendencias de búsqueda en su celular o computador, cuánto está dispuesto a pagar por un producto o simplemente mostrarse en sus redes sociales y generar una interacción.

Teniendo en cuenta el incremento diario de la producción y consumo de datos global, Víctor Hoyos, gerente comercial de CALA Analytics en Colombia, afirma que “la analítica de datos es el motor de la transformación digital”, sin embargo, así mismo señala que “muchas de las empresas aún no la usan, una empresa promedio tiene 12 millones de GB de data, pero solo usa el 3 %”.

Cabe destacar que, de acuerdo al Mckinsey Global Institute, las organizaciones basadas en datos tienen 23 veces más probabilidades de adquirir clientes, seis veces más probabilidades de retener clientes y 19 veces más probabilidades de ser rentables.

“Después de que 2021 fue reconocido como el año con más producción de datos a lo largo de la historia -se estima que se produjeron tantos datos como los que se han generado desde el inicio de la humanidad hasta el año 2015- las empresas se han visto casi que obligadas a entender que quienes tengan la capacidad de analizar los datos de negocio, tendrán una ventaja competitiva en la industria”, agregó Víctor Hoyos, de CALA Analytics.

Siete herramientas claves para ir un paso adelante con la Big Data

De acuerdo con estos expertos, es necesario estar informado constantemente de los cambios que se están registrando en el mundo en esta materia, para que así se pueda modificar el rumbo, conforme el mercado lo solicite. Así mismo, compartieron las siguientes siete prácticas para empezar.

DATA para la transformación: cuando una empresa usa sus datos y los analiza, puede tener hasta 30 % de crecimiento anual. Según CALA Analytics, la tendencia más importante es el uso de datos como insumo para la toma de decisiones, pasando de la descripción al verdadero análisis.

Inteligencia artificial para la sostenibilidad: refiriéndose al análisis de data en pro del beneficio global. Hoy en día, 120 países se han unido al proyecto “Índice Global De Inteligencia Artificial Responsable”, lo cual representa una oportunidad para muchos sectores e industrias en el desarrollo de estrategias de responsabilidad social y ambiental, gracias al uso de analítica.

Inteligencia Artificial para la creación: se trata de un salto hacia la producción de contenido automático. Todo evolucionará a que la inteligencia artificial pueda generar contenido conforme a los algoritmos y DATA. Las máquinas ya están aprendiendo patrones y generando contenidos originales que sean premiados por el algoritmo. Según CALA Analytics, para 2025 más del 10 % de los datos serán creados por IA.

Inteligencia artificial para la gestión de Data: la administración y operación de los datos en una organización gracias a la AI, se posiciona como una práctica que las empresas y organizaciones deben empezar a implementar. Según las cifras, para 2023 más del 30 % de las empresas van a migrar a una arquitectura de datos que les permitirá administrar y gestionar la data de forma correcta.

Aceleración de la omnicanalidad para el aumento de ventas: las empresas están empezando a ver al cliente como la suma de diferentes consumidores, es decir, se debe entender que un comprador no es diferente dependiendo del canal de consumo. Se deben unificar esfuerzos tanto online como offline, ya que, por ejemplo en Estados Unidos, hoy en día el 40 % de los compradores de bienes de consumo masivo son omnishoppers, es decir, compran tanto vía web, como de forma presencial.

Minería de datos colaborativa para la innovación: los métodos colaborativos, la computación compartida y trabajar los datos desde diferentes partes es clave para organizaciones que tomen la iniciativa entre la industria. Un ejemplo de esto es el desarrollo de las vacunas contra el covid-19, un trabajo en conjunto de varias multinacionales del sector farmacéutico.

Creación de nuevos empleos para el análisis: el entorno no da abasto y la demanda de personal para el análisis de data va en aumento, debido a esto, hay un incremento en la creación de nuevos roles para estas funciones, algunos de ellos son: Data Artists, Data Translator, Data Product Managers y Data Scientist.