{"id":111135,"date":"2018-11-22T14:37:00","date_gmt":"2018-11-22T17:37:00","guid":{"rendered":"http:\/\/www.teamcore.com\/es\/?p=111135"},"modified":"2024-07-10T19:09:50","modified_gmt":"2024-07-10T23:09:50","slug":"5-empresas-que-usan-big-data-y-han-conseguido-los-mejores-resultados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.teamcore.com\/ec\/blog\/5-empresas-que-usan-big-data-y-han-conseguido-los-mejores-resultados\/","title":{"rendered":"5 empresas que usan Big Data y han conseguido los mejores resultados"},"content":{"rendered":"

El an\u00e1lisis de datos o Big Data les permite saber a las compa\u00f1\u00edas cu\u00e1l es el pr\u00f3ximo paso que deben tomar. Descubrir patrones de consumo y correlaciones les da una percepci\u00f3n clara del mercado para tomar decisiones inteligentes y seguras. Conozca 5 compa\u00f1\u00edas que han usado el Big Data para ser los mejores en su \u00e1rea del mercado.<\/span><\/p>\n

<\/p>\n

1. Amazon<\/strong><\/h2>\n

Amazon es uno de los gigantes del Retail online. \u00a0Cuando una persona contacta a servicio al cliente con una solicitud o consulta, el empleado que responde ya tiene en su pantalla toda la informaci\u00f3n sobre el consumidor: qu\u00e9 productos busca, cu\u00e1les ha comprado, en qu\u00e9 momento del d\u00eda, etc.\u00a0 En pocas palabras, tienen el poder de saber c\u00f3mo gasta su dinero<\/strong>.<\/p>\n

Amazon es el rey del ecommerce <\/strong>porque adopt\u00f3 tecnolog\u00eda de vanguardia para recolectar, analizar y utilizar la cantidad masiva de datos a la que tienen acceso a partir del historial de b\u00fasqueda y de compra de una persona<\/strong>. Por eso, son los mejores en temas como optimizaci\u00f3n de la cadena de suministro, optimizaci\u00f3n de precios y detecci\u00f3n de fraudes<\/strong>.<\/p>\n

Dos de sus herramientas m\u00e1s avanzadas para el an\u00e1lisis de datos son sus algoritmos publicitarios<\/strong> y a su \u201cAmazon Elastic MapReduce\u00a0platform for machine learning<\/strong>\u201d, que les permite proporcionar a sus clientes los productos que buscan y que necesitan, m\u00e1s r\u00e1pido y m\u00e1s econ\u00f3mico que cualquiera de sus competidores.<\/p>\n

Todo esto se reflej\u00f3 en el crecimiento de ventas en 20%, es decir, 8 billones de d\u00f3lares aproximadamente.<\/p>\n

\u2606 Lee tambi\u00e9n:<\/strong> \u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre Business Intelligence y Business Analytics?<\/a><\/span><\/p>\n

2. Netflix<\/strong><\/h2>\n

Con aproximadamente 100 millones de usuarios<\/strong>, los analistas de datos de Netflix recolectan y analizan enormes cantidades de datos relacionados al comportamiento del usuario<\/strong>: los g\u00e9neros que busca, el n\u00famero de cap\u00edtulos que ve seguidos, el tiempo que se demora escogiendo algo que ver, etc.<\/p>\n

As\u00ed, Netflix no solo es capaz de predecir qu\u00e9 quiere ver una persona<\/strong> sino qu\u00e9 tipo de series o pel\u00edculas debe producir<\/strong> y qu\u00e9 actores tienen mejor acogida dependiendo del p\u00fablico. Por ejemplo, Adam Sandler result\u00f3 ser muy impopular en el mercado cinematogr\u00e1fico Estados Unidos y en el Reino Unido, pero Netflix firm\u00f3 cuatro nuevas pel\u00edculas con \u00e9l en 2015, con el respaldo de que su trabajo previo hab\u00eda sido muy exitoso en Latinoam\u00e9rica.<\/p>\n

Pero el an\u00e1lisis de datos en Netflix no es algo nuevo. De hecho, desde que era un servicio de DVD por correo f\u00edsico, una de las prioridades de la plataforma era recolectar datos para construir un sistema de recomendaciones.<\/p>\n

Despu\u00e9s del lanzamiento de su plataforma de \u201conline streaming\u201d en 2007, les tom\u00f3 6 a\u00f1os para recolectar los datos necesarios para producir su propia serie que ten\u00eda \u00e9xito asegurado: House of cards<\/em>. Para esto no solo tuvieron en cuenta el comportamiento del consumidor sino el movimiento de los sitios de pel\u00edculas piratas.<\/p>\n

Todo este esfuerzo se tradujo en el premio que se gan\u00f3 la compa\u00f1\u00eda al mejor algoritmo para predecir qu\u00e9 contenido le gustar\u00eda ver a los consumidores, basado en su historial. Este algoritmo le ahora 1 bill\u00f3n de d\u00f3lares al a\u00f1o en retenci\u00f3n de clientes.<\/p>\n

3. Apple<\/strong><\/h2>\n

Gracias al an\u00e1lisis de datos, Apple ha logrado posicionarse no solo como la mejor compa\u00f1\u00eda de tecnolog\u00eda, sino como una de las que m\u00e1s clientes FIELES<\/strong> tiene alrededor del mundo.<\/p>\n

Gracias a la amplia gama de aplicaciones que han lanzado para banca, seguros, viajes y entretenimiento y al lanzamiento de dispositivos port\u00e1tiles como el iWatch, Apple est\u00e1 recopilando m\u00e1s datos de clientes que nunca. As\u00ed, las apps conocen a sus usuarios<\/strong> y la experiencia es cada vez m\u00e1s personalizada, al punto de que no puedan vivir sin sus productos Apple.<\/p>\n

4. Coca – Cola<\/strong><\/h2>\n

Con m\u00e1s de 500 marcas de refrescos que se venden a m\u00e1s de 200 pa\u00edses, Coca-Cola Company<\/strong> es la compa\u00f1\u00eda de bebidas m\u00e1s grande del mundo. Cada d\u00eda se consumen m\u00e1s de 1.9 mil millones de productos Coca-Cola en el mundo, ser\u00eda lo mismo que afirmar que el 33% de la poblaci\u00f3n mundial consume productos Coca-Cola en un d\u00eda.<\/p>\n

El an\u00e1lisis de datos se ha utilizado en \u00e1reas como desarrollo de producto<\/strong>. Por ejemplo, el lanzamiento del sabor \u201cCherry Sprite<\/strong>\u201d en 2017 naci\u00f3 en los datos recolectados de las m\u00e1quinas dispensadoras de gaseosa que permiten que los consumidores mezclen sus propias bebidas. As\u00ed, Coca-Cola pudo identificar la mezcla m\u00e1s popular y convertirla en una bebida lista para ser consumida.<\/p>\n

Adem\u00e1s, Coca-Cola tambi\u00e9n recolecta y analiza los datos que generan sus 105 millones de seguidores en Facebook y 35 millones en Twitter<\/strong>, plataformas en las que producen interacciones acerca de sus productos aproximadamente cada 2 segundos. Con esta base tan amplia de interacciones e impresiones, la compa\u00f1\u00eda puede tener una imagen clara de c\u00f3mo se perciben sus productos<\/strong> en los diferentes pa\u00edses, qu\u00e9 tipo de personas<\/strong> los consumen, en d\u00f3nde, en qu\u00e9 circunstancias<\/strong> y qu\u00e9 tan fieles<\/strong> son al producto.<\/p>\n

Estos son tan solo unos ejemplos pr\u00e1cticos de c\u00f3mo Coca-Cola se ha convertido en el gigante de las bebidas gaseosas gracias al an\u00e1lisis de datos. Esto, mezclado con inteligencia artificial (IA) los han llevado a mejorar desde sus plantas de embotellamiento<\/strong> hasta el funcionamiento de sus m\u00e1quinas expendedoras<\/strong>.<\/p>\n

\u2606 Lee tambi\u00e9n: <\/strong>Gu\u00eda para potenciar tus estrategias comerciales en el Canal Tradicional<\/a><\/span><\/p>\n

5. Starbucks<\/strong><\/h2>\n

\u00bfAlguna vez se ha preguntado c\u00f3mo Starbucks puede abrir 5 tiendas en un radio de 3 kil\u00f3metros y aun as\u00ed todos est\u00e1n llenos? Esta compa\u00f1\u00eda cafetera utiliza el Big Data para determinar el \u00e9xito potencial de cada tienda nueva que piensan abrir. Recogen informaci\u00f3n sobre la ubicaci\u00f3n, tr\u00e1fico, \u00e1rea demogr\u00e1fica y comportamientos del consumidor. <\/strong><\/p>\n

Hacer este tipo de evaluaci\u00f3n antes de abrir una tienda significa que Starbucks puede hacer una estimaci\u00f3n bastante precisa de cu\u00e1l ser\u00e1 la tasa de \u00e9xito<\/strong> y elegir ubicaciones en funci\u00f3n de la inclinaci\u00f3n al crecimiento de los ingresos.<\/p>\n

Como ve, el futuro de cualquier compa\u00f1\u00eda est\u00e1 en el an\u00e1lisis de datos<\/strong>. Si hace unos a\u00f1os era imposible predecir el comportamiento de un mercado y las compa\u00f1\u00edas deb\u00edan suponer el futuro en base al pasado, hoy el futuro est\u00e1 casi asegurado gracias al an\u00e1lisis de datos.<\/strong> En Grupo BIT<\/a> tenemos las soluciones m\u00e1s actualizadas para que su compa\u00f1\u00eda d\u00e9 el paso hacia el an\u00e1lisis de datos y tome una ventaja abismal ante la competencia. No dude en contactarnos<\/a> si tiene preguntas acerca de nuestras soluciones.<\/p>\n

\u00a1Hasta la pr\u00f3xima ocasi\u00f3n!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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