La ingente cantidad de datos que pueden llegar a manejar las empresas "son un activo" aunque lo realmente importante es "sacar la semilla de oro entre este montón de basura", es decir, la información "clave" que puede permitir a una compañía avanzarse en la "toma de decisiones". Xavier Ruiz, technical tem leader de Incubio, fue uno de los ponentes en la tercera edición del Club Ecommerce Sumit 1tot1, que reunió a doscientos representantes de las tiendas "on line" más importantes que operan en España, en el hotel La Mola, en Can Bonvilar. Dentro del amplio calendario de conferencias programadas, Ruiz habló sobre los beneficios del Big Data para las pymes.
Se denomina Big Data a la gestión y análisis de enormes volúmenes de datos que no pueden ser tratados de manera convencional. Las empresas ya están utilizándolo para entender el perfil, las necesidades y el sentir de sus clientes respecto a los productos y/o servicios vendidos. Esto adquiere especial relevancia ya que permite adecuar la forma en la que interactúa la empresa con sus clientes y en cómo les prestan servicio. "El Big Data es un poco una bola de cristal pero que necesita tener algo dentro y eso es la capacidad de almacenar datos y sobre todo de estructurarlos y ser capaces de buscarlos con ciertos parámetros", comentó Xavier Ruiz, a un nutrido grupo de directivos y ejecutivos de tiendas "on line".
Tres fases esenciales
Este experto dibujó tres fases para adentrarse en el Big Data. "La adquisición de datos es lo que más tiempo requiere. En segundo lugar, está el procesamiento de datos, que puede durar segundos, horas o semanas y para lo que recomiendo un experto o una empresa especializada, y finalmente, la visualización gráfica. En ella tenemos que ver, finalmente, lo que buscamos". Xavier Ruiz quiso realizar una clara diferenciación entre el concepto Business Intelligence (habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios), y el Big Data. "El primero te permite saber, por ejemplo, si este año he facturado un veinte por ciento más; con el segundo, podemos influir y tomar decisiones a futuro. En definitiva, cómo en base a predicciones podemos modificar las decisiones de los usuarios para, por ejemplo, que vean más nuestros artículos. O concluir que podemos subir cinco euros el precio de unos zapatos y saber que nos los van a seguir comprando". Cuando un internauta abre la página de Amazon y le surgen cuatro familias de artículos diferentes y que son afines a sus gusto, no es una casualidad. "Amazon triunfa por la personalización de su oferta; coloca un tipo de producto en función del usuario. En el Big Data todo funciona por el nivel de probabilidades". Todos tenemos experiencia a la hora de comprar un pasaje de avión por internet. Y en más de una ocasión nos hemos sorprendido por la fuerte alza de precio que pueden experimentar de un día para otro. ¿Qué ha pasado?. Pues que la personalización de la oferta, se une otra característica que ofrece el Big Data: el precio dinámico.
Detectar el interés
"Aunque el día anterior nadie haya comprado un billete, por ejemplo, de un vuelo de Barcelona a Ibiza, se puede subir el precio de este viaje desde el momento que existe la capacidad de detectar un masivo interés por ese vuelo". Y esto se puede aplicar a cualquier otro campo, "siempre que dediquemos el suficiente esfuerzo a detectar datos esenciales", concluyó Ruiz.
En este foro participaron empresa como El Corte Inglés, Movistar, Grupo Planeta, Lowi, CaixaBank, Decathlon, Auchan o Desigual o Fútbol Club Barcelona. Otras como Digital Group, AB Tasty, Selligent, IBM, Akamai, SAP Hybris, GLS, Adyen, Prodware y Demandware detallaron las últimas tendencias más demandadas por las tiendas "on line" para conectar y captar nuevos clientes, convertir visitas en ventas, fidelizar clientes actuales y aprovechar las nuevas tendencias en mobile y social commerce .
