¿Se imagina que un fabricante de calzado pudiera saber de antemano qué modelos y colores van a tener más éxito la próxima temporada? ¿O que un hotel fuera capaz de conocer cual va a ser el gasto de cada cliente en el momento en que está realizando su reserva y escoger sólo a aquellos más rentables? Pues, gracias a las nuevas tecnologías y a los millones de datos que generamos cada día, las compañías están cada vez más cerca de poder realizar este tipo de predicciones sin apenas margen de error.
No es magia, es lo que se conoce como big data o, a menor escala, inteligencia de negocio, el nuevo paradigma que está revolucionando la gestión empresarial y que pretende conocer los gustos y las necesidades de los consumidores incluso antes que los propios consumidores. «Es un mundo que no ha hecho más que empezar. Se trata de predecir comportamientos mediante la búsqueda de patrones en la cantidad cada vez más ingente de información que producimos cada día», explica el catedrático de Organización de Empresas de la Universidad Miguel Hernández de Elx, José María Gómez Gras.
Y estamos hablando de mucha información. Según Gómez Gras, se calcula que para el año 2020 cada habitante del planeta generará 5.200 gigabytes de datos en los registros digitales de todo tipo. Un rastro que dejamos simplemente con llevar nuestro móvil en el bolsillo mientras caminamos por la ciudad, lo que permite a las compañías telefónicas saber cuántas personas pasan por determinada calle cada día, de qué edad o poder adquisitivo. Un auténtico botín para los analistas de mercado, como destaca el presidente de la consultora SolidQ, Fernando Guerrero, especialista en esta nueva ciencia que cada vez demandan más empresas.
Las firmas de comercio electrónico o que realizan la mayor parte de sus ventas por este canal fueron las primeras en descubrir el potencial de explotar debidamente la huella digital que dejan sus clientes. «A todos nos ha ocurrido. En cuanto compramos algo en Amazon, enseguida nos sugiere otros productos relacionados porque saben, por sus datos, que el 80% de los que compran un móvil, por ejemplo, también quieren una funda», señala el catedrático de la Miguel Hernández. Es lo que se conoce como ventas cruzadas.
En cierto modo es lo mismo que hacen los dependientes en cualquier tienda física pero con una diferencia, «en la red puedes estudiar también el comportamiento de los que no te compran y descubrir los motivos: si se marchan tras ver el precio, cuánto tiempo tardan en desconectar, si han mirado varios colores, etc». Una información que le permitirá a la página afinar más en sus sugerencias la próxima vez que el cliente entre a buscar cualquier otra cosa.
Las famosas «cookies» que almacenan los distintos sitios web también sirven para poner en marcha trucos publicitarios bastante descarados pero efectivos. ¿Quién no ha entrado en la página de una aerolínea de bajo coste para descubrir que sólo quedan dos billetes de avión ultrabaratos para el destino que consultó hace una semana? Por no hablar de que es más que probable que en los días siguientes nos aparezca publicidad de hoteles o agencias de alquiler de coches ubicados en la ciudad escogida en cualquier otra web que visitemos. Pero el tratamiento masivo de datos también tiene importantes aplicaciones para la gestión de negocios en el mundo físico, como están descubriendo, por ejemplo, en la industria del calzado de Elx, para la que ya ha realizado algún trabajo Kodos Lab, una «spin-off» que han puesto en marcha profesores de la UMH, como Alejandro Rabasa. Uno de estos trabajos ha sido la de detectar patrones para anticiparse a las posibles roturas de stock. Es decir, para que la fábrica no se quede sin mercancía que servir a sus clientes cuando éstos le demanden más pares de determinado modelo o color. Para ello se analiza la evolución de las ventas durante los últimos años y se determinan lo que se conoce como «clientes tendenciosos». Es decir, aquellas tiendas o puntos de venta donde, según la estadística, se reproduce a pequeña escala lo que va a ocurrir en el conjunto del mercado, los que marcan tendencia.
De esta forma, si al inicio de la temporada se observa que en estas tiendas lo que más se vende son botas de caña alta de color rojo, el fabricante aumenta su producción de este tipo de modelos y reduce aquellos en los que comprueba que no hay demanda. Una técnica que hace años que utilizan cadenas como Zara, que empieza a extenderse también en la industria local.
En otras ocasiones, los costosos programas informáticos que escudriñan estas enormes cantidades de datos sirven para descubrir problemas mucho más mundanos, como explica José María Gómez Gras. Es el caso de una empresa de transportes valenciana que no acababa de entender por qué sus conductores nunca lograban cumplir con los horarios de las rutas que les trazaban. Hasta que, gracias a esta técnica, descubrieron que los retrasos solían tener inicio casi siempre a la hora de comer, porque los transportistas se desviaban de su ruta para almorzar con los compañeros.
Desde Kodos Lab también han trabajado en proyectos para el sector hotelero, en esta ocasión encaminados a predecir el gasto de los turistas. Para ello han analizado todo tipo de variables, desde la nacionalidad, hasta el estado civil o el tiempo medio de estancia para establecer unos patrones de comportamiento, según explica Alejandro Rabasa. A la larga, el objetivo es que los hoteles puedan «adivinar» qué clientes van a ser más rentables „quiénes van a usar más los restaurantes del recinto o van a contratar más excursiones„antes de confirmar las reservas para, de esta forma, obtener los mayores beneficios posibles. Una estrategia pensada, sobre todo, para los meses de temporada alta, cuando los hoteles de municipios como Benidorm tienen prácticamente asegurado el lleno y buscan nuevas fórmulas para mejorar su rentabilidad.
En este sentido, desde la propia patronal hotelera de Benidorm, Hosbec, se trabaja en un proyecto colaborativo de big data encaminado a optimizar la política de precios de los establecimientos, según confirma su vicepresidente, Javier García.
Datos del mercado y tendencias
En la mayoría de los casos citados, son los datos de la propia empresa los que sirven para desarrollar estas predicciones aunque los más puristas señalan que el big data propiamente dicho debe incluir la utilización de fuentes masivas externas. Muchas de ellas son gratuitas „lo que se conoce como open data„, que pueden ser desde las bases de datos del Instituto Nacional de Estadística, hasta las que facilita la Agencia Estatal de Meteorología, como apunta Fernando Guerrero, presidente de SolidQ, una firma especializada valenciana pero que consigue el 80% de su facturación en el extranjero. «Las ventas de muchos productos dependen del clima o, por ejemplo, también resulta clave para organizar la flota de un servicio de taxis», recalca Guerrero.
Sin embargo, también ha empezado a florecer un importantísimo mercado de compraventa de datos, donde son las grandes empresas de suministros básicos las que tienen la sartén por el mango. Ya se ha comentado cómo las telefónicas controlan el tráfico de personas por las distintas calles de la ciudad, un dato muy útil, por ejemplo, a la hora de decidir la ubicación de una tienda. Pero también la información que proporciona el consumo eléctrico o de agua tiene un gran valor. Indica, por ejemplo, en qué ciudades y en qué barrios se está recuperando la actividad económica más rápidamente y, por tanto, donde nos conviene invertir si vamos a poner un nuevo negocio.
Sin embargo, una de las aplicaciones más demandadas del big data es la detección del fraude, sobre todo por parte de compañías aseguradoras, según apunta Guerrero. «Con el big data se puede saber qué reclamaciones son potencialmente fraudulentas y analizarlas con más detalle», señala el experto. También es este tipo de técnica la que permite a un banco detectar si realmente es el titular de una tarjeta de crédito quien la está utilizando.
Como es lógico, todas estas aplicaciones suponen un gran negocio. Según un estudio de la consultora IDC, el próximo año el big data moverá alrededor de 45.000 millones de euros en todo el mundo.
Así, no es de extrañar que la demanda de profesionales especializados en este ámbito se haya disparado hasta el punto de que los analistas de datos ya son el perfil más buscado en los portales de empleo, dentro del sector de las nuevas tecnologías. De hecho, escuelas de negocios como Fundesem van a poner en marcha programas superiores de esta especialidad, ante la enorme demanda que se está registrando, según explica el director de Desarrollo de Negocio de esta institución formativa, Enrico Ahrens. Y eso que, según afirma, «apenas empezamos a descubrir su potencial».
