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La muerte de la ventaja competitiva frente a la ventaja analítica en tiempos de IA

Tiempo de lectura: 5 min
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Las empresas tienen que dejar de observar a la competencia y girar la cabeza hacia dentro, sólo así entenderán que la clave ya no es competir sino medir al cliente. ¿Cómo? En el siguiente artículo analizamos cómo el Big Data mejora de la experiencia de cliente y utilizarlo dentro de tu empresa.

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El Big Data es la clave para la mejora de la experiencia de cliente

En el contexto actual caracterizado por la gran velocidad del cambio, las empresas se la juegan en las distancias cortas, es decir, en micro momentos de interacción entre empresa y cliente. Es en esos micro momentos donde la expectativa de los clientes es muy alta, el poder de cualquier empresa se debe centrar en la rapidez de respuesta y en que ésta sea lo más personalizada posible.

Hasta ahora, para que una empresa pudiera ofrecer una respuesta rápida y personalizada para cada cliente requería de una gran infraestructura de personas trabajando sobre unos procesos altamente depurados. Y esto se traducía en una gran inversión de recursos al alcance sólo de unos pocos.

En 2024, Big Data e Inteligencia Artificial ya no son consideradas tecnologías emergentes sino fundamentales y ampliamente adoptadas en la mayoría de las empresas. La narrativa debería cambiar de presentar estas tecnologías como novedosas a describirlas como estándar en las operaciones empresariales modernas.

Las empresas, los expertos, y hasta yo mismo, siempre explicamos la necesidad de la obsesión por el cliente para mejorar su experiencia, pero realmente ¿Qué significa? Pues significa entender al cliente, y para poder hacerlo en un mundo en el que la mayoría de las interacciones son digitales, hemos de aceptar que entender al cliente es entender lo que los datos dicen de ese cliente.

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Big Data en la empresa

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En el contexto actual, además de la datificación digital, hay un creciente enfoque en la integración de datos de sensores IoT (Internet de las Cosas) y la computación en el borde (edge computing) para capturar datos en tiempo real desde dispositivos y máquinas conectadas, lo que complementa la datificación humana digital. 

Ya no son necesarias grandes teorías sobre el comportamiento humano para predecir acciones, lo único que necesitan las empresas es el Big Data, es decir, grandes volúmenes de datos de los cuales extraer patrones de comportamiento sobre los cuales tomar decisiones en tiempo real aumentando la experiencia de cliente.

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El Big Data nos permite capturar distintas fuentes de información en la interacción del cliente con la empresa desde distintas fuentes, desde los canales de Social Media, pasando por las comunicaciones digitales, las interacciones físicas y el propio CRM y BI de las empresas. Si esta información es llevada a una plataforma propia, y le introducimos una capa superior de IA, lo que tendremos es un potente sistema, no sólo de análisis, sino de automatización. Y ya tenemos la personalización.

Démosle inteligencia a los datos para mejorar la experiencia

La experiencia de cliente se puede entender como lo que éste es capaz de percibir de sus sentidos en el momento de su interacción con la empresa, y además, lo que será capaz de recordar, y las plataformas de datos de las empresas deben ser capaces de capturar datos sobre estas interacciones. Por otro lado, los datos son condición necesaria, pero no suficiente. Hemos de añadir una capa de inteligencia a los datos para poder ofrecer las respuestas que esperan nuestros clientes de nosotros. Hemos de desarrollar motores de decisión automáticos que luego personas del equipo puedan aprovechar con rapidez las oportunidades que las máquinas descubren en tiempo real, ya sea una venta, una alerta de mantenimiento o la anticipación a una queja.

El aprendizaje automático o Machine Learning es la rama de la Inteligencia Artificial que se encarga de desarrollar esos motores de decisión automáticos. Los avances en Deep Learning y técnicas de IA explicable (Explainable AI) han permitido no solo identificar patrones ocultos, sino también entender y explicar los resultados, aumentando la confianza en los sistemas automatizados.

Esto no sólo es posible, sino que está al alcance de cualquier pequeña y mediana empresa. Además de ser accesible, muchas pequeñas y medianas empresas ya han adoptado estas tecnologías y están buscando integraciones más avanzadas, como plataformas SaaS (Software as a Service) especializadas que faciliten la implementación sin necesidad de grandes infraestructuras. 

Ventaja competitiva vs Ventaja analítica

La ventaja competitiva es usada por las empresas desde casi el propio inicio del capitalismo. Fue introducida por Michael Porter y consiste en la idea de que una empresa para competir ha de disponer de una ventaja sobre su competencia que le permita estar en una posición de ventaja y, que además, sea capaz de mantener en el tiempo. ¿Mantener en el tiempo? ¿No decimos siempre que hoy día la única constante es el cambio? Si todo cambia tan rápido ¿cómo hacemos para sostener nuestra ventaja si la tuviéramos? Difícil, muy difícil.

Ante esta dificultad, muchas empresas dedican grandes cantidades de recursos, pero lo dicho, no tiene sentido luchar para mantenerla y malgastar dichos recursos, pues cuando la consiguen, el contexto vuelve a cambiar y la ventaja conseguida se desvanece.

Aunque puede parecerlo, el cliente no cambia tan rápido, dicho de otra forma, las personas no cambiamos tan rápidamente, sobre todo en nuestras necesidades humanas tal y como describió Maslow en su pirámide. Las necesidades básicas no cambian, lo que cambia es el producto o servicio que las soluciona.

Entonces, ¿Por qué no dedicar nuestros recursos a entender las motivaciones de nuestros clientes? Y si pensamos que los clientes son lo que sus datos dicen de él ¿Por qué no dedicar nuestros recursos a analizar dichos datos? Si lo hacemos y lo hacemos bien, obtendremos una Ventaja Analítica que nos permitirá emocionarle a través de una personalización de su experiencia. El crecimiento vendrá después.

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Pascual Parada Torralba

Director de Innovación y Data de IEBS Business School, Pascual Parada es también asesor digital de Red.es para la realización de proyectos de transformación digital. Profesor de estrategia y operaciones... Leer más

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