Se oye muy a menudo la frase de que los datos “son el petróleo del siglo XXI”. Pero para explicarlo nada mejor que esta tabla que muestra el valor de mercado de las grandes empresas mundiales en relación con el valor estimado de sus bienes tangibles, según adobe.
Google, Facebook o Amazon tienen bienes tangibles por una valor muy inferior a su valor de mercado. Y la diferencia está en un factor: los datos. Pero este crecimiento del valor de una empresa por la explotación de uno de sus activos, los datos, no es patrimonio de las grandes empresas. Indudablemente tienen mayor capacidad tecnológica y “cultural” para este escenario pero las PYMES pueden obtener enormes ventajas competitivas de la explotación de sus datos. Veamos algunos ejemplos.
1. Se pueden seleccionar los esfuerzos comerciales en base a conocer a los clientes rentables mediante técnicas de segmentación por la técnica RFM (Recencia, frecuencia, monetización). Sabremos a quién dedicar nuestro tiempo y dinero. Quiénes son nuestros clientes rentables.
2. Mediante el análisis de tendencias y de las redes sociales, podremos conocer los insights, las motivaciones de nuestros potenciales clientes e incluso adelantarnos y ofrecer aquello que necesitan antes que la competencia o incluso los propios clientes lo sepan.
3. Podemos realizar, mediante técnicas de aprendizaje automático, previsiones sobre las necesidades logísticas, financieras y de personal. Con lo que supone en ahorro de costes. Desde datos históricos se pueden prever los empleados necesarios, el stock que se va a vender o la facturación y los gastos.
4. Se puede realizar mantenimiento preventivo. La inteligencia artificial está ya en niveles de coste muy asequibles y pueden conectarse sensores para conocer los indicadores que predicen una avería. De esa manera se puede realizar las reparaciones con antelación y planificando el momento en que no provoquen una interrupción de la producción o el servicio.
5. Se pueden localizar los productos con alta sensibilidad al precio y los que no lo tienen. Y por tanto saber en qué productos realizar ofertas y descuentos.
6. Se puede predecir la baja de clientes y actuar en consecuencia.
7. Se pueden analizar los procesos internos y saber dónde ahorrar dinero o ganar en agilidad.
8. Se pueden conocer mediante reglas de asociación que productos se venden juntos. Y ofertarlos. Y conocer los clientes que son susceptibles de upselling (mayor importe de la venta) o cross selling (venta cruzada: quien compra X suele comprar Z).
Y lo más importante, todas estas técnicas se pueden aplicar hoy con un coste asequible para una pequeña empresa o profesional gracias a la “democratización” de la tecnología. Además la inversión tiene un importante retorno: en gastos financieros o de personal, en mejora de las campañas de marketing, en optimización de los procesos y plantillas o en el mantenimiento y monetización de los clientes. Es decir mantener a los que están pensando en irse y conseguir la mayor rentabilidad con satisfacción para nuestros clientes.
El valor añadido que supone la analítica de datos ya no es patrimonio de las grandes empresas. Lo único que hace falta es mentalidad, cambio cultural, entender la importancia de los datos, que dejan de ser información dispersa para convertirse en conocimiento rentable.