Vivimos una era en la cual
casi toda nuestra vida puede ser digitalizada, plataformas como Facebook, twitter,
instragram han llevado a la web la vida de las personas, solo entras a través de
tu smartphone a las aplicaciones de tus redes sociales y encuentras toda la
vida de tus amigos o familiares.
Obviamente, esto ha brindado a
los especialistas en analítica de datos a poder customizar y desarrollar una
serie de herramientas con las cuales se puede encontrar un publico objetivo, un
mercado nuevo o un nicho comercial que espera ser atendido.
Lo mas curioso es que nosotros
somos quienes brindamos la información a las empresas o negocios, con cada
like, share, retweet o follow le estamos diciendo a un sinfín de comercios como
es nuestro estilo de vida y lo que estamos buscando.
Por lo tanto, si tienes un
negocio, empresa o proyecto que estas llevando a cabo presta mucha atención a
este nuevo termino: COMERCIO PREDICTIVO.
No es una idea descabellada,
con organizar los datos e información disponible que existe en la web puedes
encontrar a tu publico objetivo, potenciales clientes y posibles socios
comerciales.
Adquirir algo en internet que
no se estaba buscando es cada vez más común, y no precisamente un golpe de
suerte. Detrás se esconde la "revolución" que ha generado la llegada
del comercio electrónico predictivo, un modelo que es capaz de anticiparse a
las necesidades de los clientes y generar ventas.
Su funcionamiento, aunque
suene complejo, es bastante sencillo: toma la información que las personas
dejan en la red y aprende a conocer sus gustos, explicaron a Efe fuentes del
sector.
"A esta revolución la
denominamos comercio electrónico predictivo u omni-commerce y es una tendencia
guiada sobre todo por el uso de los dispositivos móviles y las redes
sociales", explicó Jorge Barón, vicepresidente sénior de SAP Hybris para Latinoamérica.
Análisis de Información
La nueva modalidad analiza el
rastro que los compradores dejan en sus perfiles en línea y sus gustos en
páginas sociales y ayuda a las compañías a presentar ofertas en lugares y
momentos precisos gracias al uso de soluciones analíticas avanzadas.
Por ejemplo, el uso de modelos
predictivos facilita que una persona, sin buscarlas, reciba en su móvil oferta
de sofás a partir de las visitas recientes que realizó a páginas web de muebles
o los gustos en ese tema que haya reflejado en alguna red social.
Desde el punto de vista
empresarial, la inclusión de esta tecnología en el comercio electrónico también
presenta ventajas, ya que estas puedan incrementar su participación de mercado,
según el representante de SAP, la multinacional alemana dedicada al diseño de
productos informáticos de gestión empresarial.
"Estos modelos les
permiten a las empresas transformar la manera de conocer al cliente, pues para
satisfacer sus necesidades es necesario incursionar en un mercado en el que la
empresa debe saber todo a cerca de su comprador final", añadió Barón.
Para Barón, "los clientes
(virtuales) exigen una experiencia de compra de primer nivel, no importa dónde
estén, ni desde dónde se conecten" y esta tendencia permite "conocer
a profundidad al consumidor para concretar las transacciones con
efectividad".
De acuerdo con el
vicepresidente de SAP Hybris, el software de comercio electrónico de la empresa
alemana, Latinoamérica se ha convertido en un lugar con un "potencial
enorme" para la aplicación de este tipo de tecnologías, con Brasil y
México a la cabeza.
Análisis Predictivo de
datos
Conocer los comportamientos de
los usuarios en la Red ayuda a vender más o anticipar cambios económicos. Por
ello, se está apostando por crear en las empresas equipos de analistas capaces
de interpretar los miles de datos que circulan por Internet y crear algoritmos
para conocer las tendencias de los ciudadanos.
En Estados Unidos, fondos de
alto riesgo como Tashtego comienzan a estudiar el uso de Twitter o Facebook de
los inversores. Unos datos que guían al hedge fund para apostar en bolsa. Todas
las huellas que se dejan en Twitter, en Facebook o en las aplicaciones que
tenemos instaladas se almacenan y estudian, las búsquedas o las compras se
analizan con lupa.
¿Se puede conjeturar los
vaivenes de la economía o lograr predicciones más precisas de los
comportamientos de los ciudadanos utilizando este tipo de información no
convencional?
El experto en marketing
digital Juan Merodio señala que para predecir los comportamientos de los
ciudadanos “no sólo vale tener los datos de los consumidores, hay que saber
cruzarlos. Paradójicamente tenemos miles
de datos almacenados pero muchas veces no nos sirven de nada. Me gusta
hablar más de small data que de big
data, es más lógico saber analizar pocos datos que almacenar miles sin ningún
sentido”.
Para Merodio el futuro de las
empresas pasa por comenzar a crear equipos de analistas capaces de interpretar
los miles de datos que circulan por Internet y crear algoritmos para conocer
las tendencias de los ciudadanos. “Sin darnos cuenta, cuando nos enganchamos a
un WiFi público, por ejemplo, estamos cediendo todos nuestros datos, las
páginas que visitamos… una información muy valiosa para las empresas. También
nos instalamos muchas aplicaciones que permiten a las compañías tener todos
nuestros datos”, explica el experto.
Apps y Webs Predictivas
Uno de los ejemplos es la
aplicación Google Now que es capaz de darnos información antes de que hayamos
pensado en buscarla: alerta de las noticias que pueden interesar al usuario o
el comienzo de su programa favorito.
Merodio, asimismo, destaca la
web predictiva de la empresa estadounidense Target que puede llegar a saber que
una mujer está embarazada analizando su compra. Relaciona una lista de 25
productos que las mujeres compran cuando están embarazadas y esta
información le permite mandar publicidad
de productos específica a este grupo.
La web predictiva puede dar
una paso de gigante con la presentación de Amazon de Machine Learning, la
aplicación que permite a los desarrolladores utilizar datos históricos para
crear modelos predictivos. La tecnología que propone la compañía es la misma
que utiliza para realizar predicciones de compras en su web de comercio
electrónico.
Ayuda a las empresas a usar
todos los datos que han recogido para mejorar la calidad de sus decisiones.
Permite detectar problemas con transacciones financieras, prevenir que el
cliente cambie de compañía, predecir las nacionalidades de los huéspedes en los
establecimientos hoteleros para ofrecerles servicios especiales que les gusten…
“Amazon Machine Learning es el
resultado de todo lo que hemos aprendido tras permitir a los miles de
desarrolladores de Amazon construir modelos rápidamente, experimentar con ellos
y escalarlos para realizar aplicaciones predictivas globales”, declaraba Jeff
Bilger. Manager Machine Intelligence de Amazon.
Al poner esta tecnología en
manos de todas las compañías, Amazon pretende posicionarse en un mercado de los
motores predictivos, y competir con Google, Microsoft o IBM. En la presentación
de Machine Learning el gigante norteamericano incidió en que su uso es
sencillo, no requiere ser un experto en estadística o en análisis de datos para
no perderse en el mar de datos.
Juan Merodio señala que las
empresas españolas todavía no están “al día” en el estudio de los datos y recalca la importancia de
analizar los datos “en tiempo real. Es vital para el futuro de las compañías,
el consumidor cambia muy rápido y hay que saber analizar los datos en el
momento, la marcha de las empresas va a estar condicionada a la predicción de
los datos”. Una necesidad que permite
predecir que el experto en Big Data se puede convertir en la profesión más
atractiva del siglo XXI.
El concepto se esta
desarrollando, si deseas profundizar un poco mas sobre este nuevo campo en los
negocios, sugerimos que aprendas sobre analítica de datos, un master o maestria
o quizás un diplomado en Big data puede darte una mejor visión sobre lo que
viene sucediendo. Es fundamental además que comiences a manejar herramientas de
analítica digital, la mas conocida Google Analytics puede introducirte a este
campo.
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