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Ventajas y ejemplos de Big data en las empresas

Ventajas y ejemplos de Big data en las empresas

Hay muchos ejemplos de Big Data, el gran volumen de datos de una empresa que está o no organizado en la base de datos.

Una empresa puede utilizar herramientas tecnológicas para analizar datos de Big Data . Así, es posible recibir respuestas automáticas de sistemas que ayudan en la toma de decisiones corporativas.

Los perfiles de clientes cada vez más exigentes y la creciente competitividad hacen que las empresas inviertan más en soluciones como el Big Data para innovar.

Según el pronóstico de Statista , para 2023, la industria de Big Data tendrá un valor de alrededor de US$77 mil millones, con aproximadamente el 82% de las empresas que ya utilizan tecnologías de nube y Big Data.

📝 Contenido del Artículo
  1. ¿Cuáles son las principales ejemplos de Big Data en las empresas?
    1. 1. Optimización de los gastos de funcionamiento
    2. 2. Habilidades de marketing y estrategias para retener a los consumidores
    3. 3. Individualidad de las ofertas personalizadas
    4. 4. Potencial de las tiendas virtuales
    5. 5. Previsibilidad de demandas y tendencias
    6. 6. Variedades de personalización para tiendas físicas
  2. 2 ejemplos de éxito de grandes marcas con Big Data
    1. 1 – Danone
    2. 2 – Nike

¿Cuáles son las principales ejemplos de Big Data en las empresas?

Ventajas de Big data en las empresas

Una organización a veces tarda horas o incluso días en encontrar información crítica. Este es un problema fácil de resolver con soluciones de Data Science y Big Data que permiten la búsqueda rápida de información, además, existen otras ventajas que enumeraremos a continuación:

1. Optimización de los gastos de funcionamiento

Existen infinidad de programas para la gestión de flotas. Estas aplicaciones envían diversos informes sobre el comportamiento de los datos.

Esto ayuda a los gerentes a descubrir cuellos de botella productivos para tomar medidas para ahorrar recursos. La Inteligencia Artificial con Big Data ayuda a qué vehículos y conductores:

  • Consuman menos combustible.
  • Hagan entregas más rápidas.
  • Pisen el embrague en menos ocasiones.
  • Pisen el freno en menos ocasiones.
  • Optimicen el uso del aire acondicionado.
  • Generen menos emisiones de CO2.

2. Habilidades de marketing y estrategias para retener a los consumidores

Es posible identificar el sentimiento de parte de los consumidores en relación a la marca. Para ello, las empresas integran la información de los clientes en sus propias redes sociales. Es una práctica para los equipos de marketing encontrar ideas decisivas.

Para evaluar los niveles de interacción entre compradores y empresas existen herramientas tecnológicas. Automáticamente, hay muchos ejemplos de Big Data para recolectar o conectar información como:

  • Grupo de edad.
  • Número y frecuencia de visitas al sitio web.
  • Perfil de compradores.
  • Preferencias de adquisición.

Si una persona tiene gripe o dolor de garganta, esta identificación se realiza a través de un sistema que analiza el patrón de compra. Tés, analgésicos, mentas y jarabe son ejemplos.

Un equipo también puede comparar los datos de adquisición con la edad de un comprador en Big Data y luego simplemente analizar los informes enviados por la tecnología para comprender qué promociones específicas pueden generar la lealtad del cliente.

3. Individualidad de las ofertas personalizadas

Los servicios de transmisión de video se encuentran entre los mejores ejemplos de Big Data, con aplicaciones que valoran el lado individual de los usuarios.

Basándose en las calificaciones y los últimos videos vistos, el sistema indica contenido similar, para que no pierdas tiempo buscando los mejores títulos.

Netflix influye en una media del 80% de los 100 millones de suscriptores, . Este es el resultado de Big Data que genera información poderosa que explica en parte la reputación de alta lealtad de la marca.

4. Potencial de las tiendas virtuales

La optimización de visitas o ventas de e-commerce con Big Data es una práctica de las grandes marcas, principalmente por sugerencias de consumo.

En diferentes partes del diseño de un sitio web, el sistema informa otros materiales interesantes o productos que tienen más éxito, para clientes con perfiles similares.

Las tiendas online como Amazon tienen en cuenta los artículos más vistos y las búsquedas de productos o servicios, antes de sugerir opciones de compra.

5. Previsibilidad de demandas y tendencias

Con la tecnología es posible entender y tener previsibilidad de las demandas de la empresa.

Es común que las empresas de tarjetas de crédito utilicen Big Data para identificar las principales causas de cancelación en las apps, a través de registros históricos de los consumidores. Esta inteligencia tecnológica considera más de 110 variables para cuantificar las razones por las que los consumidores cancelan el servicio. Con esto, es posible tomar acciones para minimizar las cancelaciones.

Otro ejemplo muy conocido de previsibilidad de la demanda es Google Waze, una aplicación muy popular entre los conductores privados y profesionales. La aplicación muestra las mejores rutas a un destino, según el momento de la búsqueda. La aplicación considera la congestión y otros hechos de tráfico en tiempo real.

Otro de los ejemplos de Big Data está en el asistente personal de Google Now. Esta secretaria tecnológica descubre las rutinas de un gerente e informa sugerencias de consumo como:

  • Hoteles para viajes ejecutivos.
  • Medios de transporte disponibles.
  • Mejores proveedores.
  • Opciones de entretenimiento.
  • Restaurantes.

6. Variedades de personalización para tiendas físicas

Los códigos de barras y los sensores rastrean los viajes de los compradores a través de una tienda física.

El seguimiento de los datos revela los hábitos de compra de los consumidores, para que el comercio físico cree promociones efectivas, reservando los espacios adecuados en los estantes para captar la atención del público.

En algunos hipermercados, las soluciones tecnológicas verifican qué artículos tienen más volumen comercial o deben retirarse de los estantes. De esta forma, reduce el tiempo de trabajo logístico y aumenta el control de artículos parados en stock.

2 ejemplos de éxito de grandes marcas con Big Data

No es raro encontrar noticias de grandes empresas que obtienen ventajas operativas tras adoptar herramientas para innovar con datos. A continuación, descubre 3 grandes ejemplos de Big Data en el mercado:

1 – Danone

La corta vida útil del yogur griego no es perjudicial para Danone como resultado de Big Data. La empresa analiza los datos de suministro para comprender el mejor momento de entrega a los minoristas. Este rendimiento reduce las pérdidas por paquetes caducados.

2 – Nike

nike

Con dispositivos y aplicaciones móviles, Nike controla muchos comportamientos de los clientes. Los wearables famosos analizan los puntos de entrenamiento favoritos, la velocidad promedio, la frecuencia cardíaca, la distancia recorrida y más.

Mediante la recopilación y el análisis de datos, la marca se mantiene alineada con los deseos o comportamientos del público objetivo, gracias a los recursos de Big Data que acreditan a Nike como referente en la industria 4.0.

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