De manera simple, podemos definir a la Ciencia de Datos como la habilidad de extraer, procesar, analizar y entender datos de manera que ofrezcan información de alto valor para un negocio o empresa.
Es muy común que, al decidir utilizar Ciencia de Datos se tenga sobre expectativas acerca de lo que se puede lograr. Por ello es necesario recalcar que, para conseguir los resultados esperados es necesario que científicos de datos y tomadores de decisiones trabajen en sinergia bajo un mismo objetivo claro.
En este sentido, un correcto sistema de Ciencia de Datos permite identificar aquellas preguntas clave que son necesarias responder. Igualmente, permite recolectar información de alto valor a través de distintos tipos de fuentes, para después traducirla en insights y soluciones de alto impacto.
Para lograr esto se utilizan herramientas y técnicas avanzadas como Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning.
En este artículo abordaremos los siguientes temas:
- ¿Qué tipo de empresas utilizan ciencia de datos?
- ¿Cómo funciona la Ciencia de Datos?
- ¿Para qué se utiliza la ciencia de datos en los negocios?
- Casos reales de negocios y empresas que han utilizado Ciencia de Datos para transformarse
- ¿Cómo puede utilizar ciencia de datos para resolver sus problemas más complejos?
¿Qué tipo de empresas utilizan ciencia de datos?
Al pensar en empresas que utilizan ciencia de datos, ¿Cuáles le vienen a la mente? Seguro grandes marcas como Tesla, Amazon, Facebook o Google. Y sí, ciertamente este tipo de empresas llevan años perfeccionando sus procesos basados en datos, con el objetivo de mantener su liderazgo.
Ahora bien, hace años que la ciencia de datos dejó de ser un elemento exclusivo de las marcas tecnológicas. Como menciona el profesor de Harvard, Dustin Tingley, “Algunas de las empresas con mayor capacidad de análisis de datos son aquellas que ni siquiera asociamos con la ciencia de datos”.
Él menciona que las cadenas de comida rápida son un gran ejemplo de esto. Marcas como KFC, Dominos Pizza y McDonald’s utilizan ciencia de datos a diario para encontrar soluciones a sus problemas más complejos y desarrollar estrategias efectivas.
«En todo el mundo, las personas generan 2,5 quintillones de bytes de datos cada día.»
IBM
Por ejemplo, una de las cadenas de comida más importantes en Estados Unidos es Chick-fil-A. Sus directivos se dieron cuenta, al analizar sus datos, que estaban perdiendo hasta 30% de posibles comensales debido a largas filas en su “drive-thru”.
Al explorar más a fondo se dieron cuenta que su personal perdía tiempo al moverse de su espacio de trabajo para ir por ciertos alimentos que solicitaban los clientes. Por ello, y utilizando analítica de producto, definieron qué productos (y qué cantidad) debían colocar en pequeños refrigeradores enfrente de los mostradores.
Este cambio les representó un aumento significativo en su tiempo de respuesta y una mayor satisfacción de los usuarios…Lo que se reflejó en miles de dólares adicionales diariamente.
«Las empresas que utilizan Big Data y Ciencia de Datos han visto aumentos superiores al 8% en sus márgenes de ganancia.»
Entrepreneur
Por ello podemos decir que cualquier tipo de negocio puede utilizar ciencia de datos. Desde retailers, empresas de manufactura, financieras, logística, empresas de distintos sectores están viendo beneficios al utilizar los datos a su favor.
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¿Cómo funciona la Ciencia de Datos?
«Desde el 2017, el 58% de las empresas a nivel mundial ya habían adoptado metodologías basadas en Big Data y Ciencia de Datos.»
Forbes
Sin entrar mucho a detalle, ésta sigue un ciclo que empieza por entender la problemática del negocio, continuando por el minado de la información y su exploración, hasta llegar a la visualización de la información. Aunado a eso, en PREDIK-Data Driven hemos desarrollado nuestra propia metodología que involucra varias técnicas y herramientas, siempre centradas en la problemática de nuestros clientes.
¿Para qué se utiliza la ciencia de datos en los negocios?
Como ya mencionamos, la Ciencia de Datos es capaz de examinar datos, números, estadísticas y hechos con el fin de resolver cualquier reto de negocio. Igualmente ofrece una visión integral a los tomadores de decisiones al permitirles responder cuatro preguntas fundamentales:
- ¿Qué ocurrió?
- ¿Por qué ocurrió?
- ¿Qué podría ocurrir si tomamos ciertas decisiones?
- ¿Qué se requiere para lograr determinados resultados?
Estudios de mercado más precisos
¿Se imagina lo complicado que sería encuestar a un millón de personas? El uso de Big Data ha transformado los estudios de mercado tradicionales. Hoy en día, la inmensa cantidad de datos disponibles nos abre la posibilidad de identificar patrones de consumo dentro de nuestro mercado meta, desvelar nuevas preferencias de los usuarios y entender las verdaderas necesidades (y deseos) de los clientes.
A diferencia de los estudios de mercado convencionales, el análisis de datos se distingue por proveer mayor volumen de información a partir de distintas fuentes. Esto ofrece dos grandes ventajas: Mayor rapidez y menor obsolescencia.
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Analizar escenarios probables
Como mencionamos, la Ciencia de Datos nos permite responder preguntas clave. Entre ellas: ¿Qué podría ocurrir si tomamos ciertas decisiones?
Aquí es donde entra una metodología muy poderosa llamada analítica predictiva. Por ejemplo, a través del uso de modelos predictivos se puede conocer si:
- Un punto de venta generará la facturación esperada.
- Los esfuerzos de marketing son los adecuados para atacar un mercado meta.
- La cadena de suministros será capaz de cumplir con sus volúmenes de entrega.
- Y más…
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Optimizar los esfuerzos de venta
La ciencia de datos ha probado ser muy útil al momento de implementar, eliminar y mejorar procesos de ventas. También permite crear “funeles” de venta mucho más efectivos y precisos.
Por ejemplo, uno de nuestros proyectos B2B tenía como reto entender la manera óptima de distribuir su fuerza de ventas.
En pocas palabras, buscaban responder tres preguntas clave:
- ¿Qué clientes vale la pena visitar?
- ¿Qué vendedor debo asignar para cada cliente?
- ¿Cuántos vendedores debería tener para obtener los mejores resultados?
Identificar nuevas oportunidades de mercado
Entender las verdaderas necesidades y expectativas de los consumidores no solo permite mejorar la experiencia de marca y la personalización de la oferta de valor. También permite recolectar toda esa información para explorar mercados no atendidos.
Por ejemplo, se puede utilizar la información de los mejores clientes para identificar patrones y hábitos de consumo. De esta manera, los insights obtenidos permiten encontrar clientes similares en nuevos mercados.
Lo anterior es particularmente útil para marcas que están en proceso de expansión (Ya sea que estén explorando nuevas líneas de productos, zonas geográficas o mercados).
Mejorar la eficiencia y productividad
La Ciencia de Datos no solo se trata de mejorar la relación con los consumidores o encontrar nuevas oportunidades. También se trata de cómo ser más rápidos, efectivos y productivos.
En este caso existen varias maneras de mejorar los resultados internos de una empresa. Desde agilizar tiempos de entrega, hasta fortalecer la cadena de suministros y agilizar procesos clave dentro de la organización.
Es importante recordar que, buenos procesos se traducen en clientes satisfechos.
Casos reales de negocios y empresas que han utilizado Ciencia de Datos para transformarse
La cadena de gasolineras que utilizó ciencia de datos para su estrategia de expansión
Uno de los retos más grandes en una estrategia de expansión es encontrar la ubicación correcta para un nuevo punto de venta. Sobra decir que una mala elección puede traer consigo pérdidas considerables, por lo que cada vez más empresas buscan formas de ser más precisas en su toma de decisiones.
Utilizando ciencia de datos, nosotros desarrollamos un modelo predictivo para una empresa líder en energéticos y petroquímicos, la cual necesitaba conocer en dónde colocar sus nuevas gasolineras para que éstas tuvieran el éxito esperado.
- Problema: «No sé donde cuál es la ubicación correcta para mis nuevas gasolineras.»
- Solución: Uso de geomarketing y modelos predictivos para localizar zonas con mayor potencial de éxito.
¿Le interesa saber más? Lea el caso completo
La marca de comida que utilizó datos para conocer si su producto tendría la aceptación esperada
La ciencia de datos y el marketing siempre han trabajado muy bien en conjunto. Hoy en día se pueden realizar estudios de mercado y factibilidad con muestras exponencialmente más grandes que las que se podrían obtener con métodos tradicionales.
En una ocasión trabajamos con una importante marca de alimentos que tenía planeado lanzar un nuevo producto. Antes de realizar cualquier estrategia de comercialización, querían cerciorarse de que éste tendría la aceptación esperada en el mercado
Para este caso logramos evaluar cuáles eran las preferencias, gustos y tendencias del mercado meta y con ello analizamos el nivel de aceptación de productos similares lanzados por la competencia en diferentes países.
- Problema: «Quiero saber si el mercado aceptará mi nuevo producto.»
- Solución: Uso de data alternativa para analizar hábitos de consumo del mercado meta y evaluar la aceptación de productos similares.
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La marca deportiva que logró analizar nuevos mercados no atendidos
Como ya lo mencionamos, una de las ventajas de utilizar metodologías basadas en ciencia de datos es la capacidad para detectar mercados no atendidos. Nosotros trabajamos con una importante marca deportiva, la cual buscaba expandirse en Sudamérica.
Para entender las preferencias de los consumidores en ciertas ciudades objetivos, nos dimos a la tarea de analizar distintas fuentes de datos para entender e identificar patrones relacionados a gustos y hábitos de compra.
Problema: «Quiero saber en qué ciudades de Sudamérica debo expandir mi marca.»
Solución: Modelo capaz de analizar preferencias relacionadas al consumo de ropa deportiva en ciudades clave.
¿Cómo puede utilizar ciencia de datos para resolver sus problemas más complejos?
En PREDIK Data-Driven contamos con más de 14 años ayudando a empresas de América Latina, Estados Unidos, Europa y Asia a resolver sus problemas más complejos a través de ciencia de datos. Nuestros resultados nos han llevado a trabajar con marcas líderes como Adidas, Panasonic, Bayer, Michellin, Mabe, Shell, PPG y Grupo Posadas.
