Modelos de negocios en la era de la analítica
La dinámica del entorno social y tecnológico, así como el importante volumen de datos que se genera segundo a segundo, inciden cada vez más en una imperante necesidad de análisis de la información para una toma de decisión más estratégica dado que se puede con mayor objetividad observar comportamientos y tendencias que coadyuven a una comprensión más objetiva de fenómenos sociales y económicos, por ejemplo.
A diferencia del pasado, las capacidades de obtención y procesamiento han permitido que el análisis de datos evolucione pasando del registro de lo que está aconteciendo en la empresa o a sus productos y servicios a través de la analítica descriptiva a explicar el por qué sucede vía la analítica de diagnóstico, lo que podría llegar a pasar vía la analítica predictiva hasta, qué se recomienda estratégicamente hacer, vía la analítica prescriptiva. Todo ello implica entonces un parteaguas en la toma de decisión al poder ésta contemplar la modelación de diferentes escenarios, no sólo bajo la identificación de factores y su incidencia, sino en el poder hacer proyecciones.
Gran parte del reto radica en la capacidad que se tenga de procesar información que no está estructurada la cual en tan solo 5 años tuvo un incremento mayor a 800% en su volumen. No debemos olvidar que este tipo de datos se generan a partir de sensores, imágenes, audio, video y texto. Lo que conlleva el poder realizar desde mantenimientos preventivos en equipos de producción hasta el poder detectar emociones, realizar reconocimientos faciales y registrar patrones de movilidad en los clientes por ejemplo.
Todo ello implica que hoy sea más fácil hacer modelaciones, proyecciones y por ende planeaciones de demanda de productos y servicios, donde se puede de manera más precisa realizar mediciones de impacto de campañas, un mejor manejo de las redes sociales así como poder tener mayor precisión a la hora de definir portafolios de productos con ofertas nuevas o existentes para mercados particulares, puntualizar más la discriminación de precios y ofrecer a los clientes soluciones más coincidentes con sus búsquedas o intención de las mismas. Imaginemos por ejemplo la industria hotelera utilizando tecnologías de reconocimiento facial y detección de emociones y en donde en el caso de un cliente antes de que éste haga el check-in se pueda saber su estado de ánimo, si necesita el servicio inmediato de alimentos, por mencionar sólo algún caso en particular.
El gran reto ya no es la generación de información particularmente, sino cómo administrarla y procesarla. Tan solo para el 2020 se espera que existan alrededor de 5 aparatos inteligentes conectados por persona generando información a través del Internet de las Cosas, lo cual representaría alrededor de 40 a 50 billones de dispositivos que continuarían evolucionando y reconfigurando modelos de negocios existentes desde la industria automotriz, hasta el comercio al minorista implicando una mayor comprensión y conexión con el mercado de consumo, pasando de una tradicional y convencional forma de segmentación de mercado a una profunda comprensión de comportamientos en tiempo real del uso y patrones de consumo de productos y servicios. Por mencionar un caso, en materia de publicidad hay un sin fin de oportunidades como por ejemplo en el ramo de bebidas dado el uso de botellas inteligentes con chips que permiten un análisis de patrones de compra y consumo con cero sesgo lo que permitirá a las marcas y sus productos tener una mayor y más directa conexión con el mercado de consumo.
Por igual, para las tiendas de ropa esto detona grandes oportunidades de negocio y alcance de cobertura de mercado al poder los potenciales clientes a través de la realidad virtual y la realidad aumentada acceder a sus catálogos y tener la posibilidad de virtualmente probarse un gran número de prendas. De acuerdo con un estudio de McKinsey casi el 50% de los esfuerzos en materia de estrategia digital de las empresas se encuentra en sus áreas de Mercadotecnia y distribución y de acuerdo con Deloitte en la actualidad en promedio las empresas que tienen modelos de negocios más innovadores con componentes digitales llegan a ser hasta 30% más rentables que el resto. De aquí la importancia de transformar y reinventar modelos y procesos de negocios tradicionales en la era de los grandes volúmenes de datos y más allá en la era de los datos inteligentes, donde el primero representa un mercado de más de 50 billones de dólares.
*Por Raúl F. Montalvo, Director de EGADE Business School Guadalajara.
Publicado originalmente Forbes
