Dame un ejemplo práctico para aplicar la inteligencia artificial

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Si navegas asiduamente por Internet o las redes sociales habrás visto que las técnicas de inteligencia artificial se sitúan siempre en los puestos más altos de las clasificaciones sobre tendencias de este año y de los siguientes.

Adentrándonos más en el mundo del marketing, este sigue siendo una apuesta clara y parece que cualquier responsable de marketing tendrá que pelearse con estos nuevos invitados tarde o temprano. Hay mucha literatura circulando alrededor de este mundo, que aunque no nuevo, parece que si está pegando fuerte. La inteligencia artificial son técnicas de automatización de procesos que surgieron en los años 60 para poder crear algoritmos que fueran autónomos por si mismo, e incluso tuvieran la capacidad de poder aprender e imitar a un ser humano.

La inteligencia artificial es un concepto muy grande, y para cubrirlo se necesitarían cientos de artículos. Uno de los primeros puntos a cubrir serían las cantidad de campos que abarca como: sistemas basados en reglas, sistemas expertos, redes bayesianas, redes neuronales artificiales, lógica difusa… Cada uno de ellos con características diferentes, aplicaciones y usos señalados.

Sin embardo, actualmente se hablan de dos conceptos principalmente (los cuales son 2 campos): ¨procesamiento del lenguaje¨ y ¨aprendizaje automático ¨. Pero lo que en muchos casos no está claro es en qué consisten, y sobre todo como se aplican al trabajo diario que todo nosotros realizamos.

El procesamiento del lenguaje natural se trata de una disciplina que se encarga de producir sistemas capaces de reconocer el lenguaje natural e interaccionar d la forma más humana posible.

Por su lado, el aprendizaje automático es la rama que intenta que los sistemas consigan aprender y mejorar emulando a los humanos.

Lo mejor para poder entender estos conceptos es poner ejemplos reales de cómo esta técnicas han sido aplicadas el negocio y como han conseguido mejorar la experiencia de cliente.

Obviamente, si hablamos de ejemplos, el caso de Amazon siempre va a salir a relucir. El sistema de recomendación es uno de los mejor y se ha intentado copiar por otras compañías múltiples veces. Se trata de un sistema de aprendizaje automático que recopila todas las interacciones de los clientes con Amazon, para poder ofrecerle los productos más relevantes. La gran diferencia con otros sistemas está en que es predictivo, ya que no sólo mira el histórico de ventas. En otros caso, por ejemplo, después de la compra de un producto, solo te siguen apareciendo ofertas del mismo producto (cuando obviamente ya no te interesa porque lo has adquirido). En el caso de Amazon, van un paso más allá y realizan técnicas de cross-selling y upselling, ofreciéndote productos relacionados. Los productos que se ofrecen tiene que ver con anteriores compras, otras visitas que has realizado, detalles de tu perfil,.. Es decir se hace un ejercicio completo de análisis de toda la información disponible y se intenta mirar a futuro.

En Apple tenemos otro buen ejemplo de Inteligencia Artificial. Siri, el famoso asistente de la firma americana está basado principalmente en técnicas de procesamiento del lenguaje. Es cierto que otras muchas compañías tiene productos similares (Cortana en Microsoft, Watson en IBM,…) Lo bueno de Siri es que se ha sabido integrar dentro del dispositivo de forma muy acertada, y realmente es muy cómodo y fácil de usar. Este asistente reconoce los comandos de voz para procesar la información y poder responder de la forma más natural posible (aunque todos tenemos ejemplos graciosos de respuestas pre-programadas.)

Como se puede ver la inteligencia Artificial no es algo de ciencia ficción. Se trata de un concepto muy actual y que va a dar mucho que hablar. Los usos que tiene están todavía por explotar, pero los principales casos de uso serán:

 

  • Sistemas de análisis y recomendación: donde destacan los sistemas de análisis de información (BIG DATA) o de recomendación en plataformas web. Al final consiste en analizar la información existente para poder actuar de forma predictiva. Estos mismos principios serán aplicados en la prospección de clientes para evaluar el potencial, el diseño de campañas de marketing para adivinar la mejor audiencia posible o cálculos en la generación de demanda y gestión de oportunidades de negocio
  • Asistentes y atención al cliente: está será la siguiente gran ola. La atención al cliente mediante los chatbots revolucionará a las empresas. Recordemos que es uno de los principales puntos de contactos con los clientes y una atención personalizada y cuidada será necesaria para tener una buena imagen de marca.
  • Sistemas de reconocimiento de patrones. Como pueden ser los utilizados en las bases de los coches autotripulados o sistemas de detección del fraude (muy útiles en plataformas de venta online)

 

El futuro ya está aquí, y los robots han empezado a poblar el planeta. Aunque puede que no sean como se pintan en las películas, ya que más del 90% de los casos de tratan de software intangible. La idea es poder ayudar en ciertas tareas que actualmente son difíciles de ejecutar o requieren laboriosos procesos manuales. El mundo del marketing también se beneficiará de los mismos, pero tendremos que esperar para ver los resultados y seguir buscando aplicaciones.

Personalización no es solo saludar por el nombre propio en un email

Datos, datos y datos

Estamos en una epoca que está movida por datos. De hecho dicen que es el oro del siglo XXI. Todos los días se generan cantidades ingentes de datos por miles de medios,  no todos ellos tienen el mismo valor y además somos incapaces de sacar todo el potencial. Estas serían algunas de las verdades de esta nueva divisa.

La cantidad de datos generados y almacenados a lo largo y ancho del planeta ha hecho que nazcan soluciones para poder analizar estos datos y sacarles partido. Nace con ello el Big data, que analiza tanto contenido estructurado como no estructurado. Pero esta no es la unica forma de monitorizarlo. Ha surgido un modelo de negocio consistente en capturar datos de usuarios, clasificarlos y revenderlos a terceras empresas. La compra de estos datos, corresponden a la motivación de  conocer mejor a sus clientes, analizar el mercado en el que se compite o para comprobar el diseño de nuevos productos o mejoras de existentes.

 

Conocimiento del cliente

Conocer mejor al cliente se vuelve clave (o debería ser así). La transformación digital va de esto, y por eso es el proyecto estrella en casi todas las empresas.  Como he comentado en multitud de veces, no consiste en adoptar nuevas tecnologías sino en trasnformar la forma en la que operamos para proveer una mejor experiencia integral a nuestros clientes. Comprar datos externos permite conocer otros atributos de nuestros clientes, investigar intereses complementarios y analizar posibilidades de cross-selling y up-selling. El objetivo debería ser conseguir establecer una relación a largo plazo y no en realizar ventas y después olvidarnos.

 

Importancia de los nuevos canales digitales

Por todo lo anterior,  los canales digitales cobran una especial relevancia, ya que las nuevas tecnologías favorecen el conocimiento del cliente. Nuestros datos vuelan por la red, y todos nuestros movimientos se pueden seguir y almacenar. La combinación de los datos y las diferentes herramientas existentes hacen que consigamos ser más relevantes en nuestras comunicaciones. El marketing de contenido (content marketing) debe estar en toda agenda de cualquier CMO o director de marketing. Al final será lo que haga que la experiencia de usuario sea correcta, que impactará positivamente en la fidelidad y compromiso de los usuarios con nuesta marca. Todo ello contribuye positivamente a crear esa relación a largo plazo que comentaba unas líneas más arriba.

Aunque sigue existiendo una frontera entre el cliente anónimo (aquel que ha comprado, pero sobre el queno tenemos ninguna dato), y el cliente existente y conocido que es dificil de franquear. Cualquier empresa intenta captar datos por diferentes vias: ferias, sorteos, descuentos, newsletter, altas en servicios, alianzas con terceros. El objetivo es poder cruzarlos en la “transtienda” y seguir alimentando la base de datos de cliente (CRM) para poder entender que necesitan, que quieren y como podemos ofrecerles la mejor experiencia. En este campo los DMP (data management platform) han conseguido tener esa información de forma mucho más rápida y fiable. Nos permiten saber sobre los clientes antes de que los clientes lo digan nada o proporcionen datos, y podemos buscar clientes potenciales con carateristicas similares (look alike segments). Sin embargo debemos cuidar de no ser demasiado intrusivos y saber que fronteras cruzar y cuales no (la politica de privacidad y retención de datos debe ser clara para que el usuario conozca el terreno en el que se juega)

 

Cada cliente tiene sus motivaciones

Pero la pregunta sigue siendo, para que queremos todos estos procesos y toda esta cantidad de información. La respuesta es sencilla, aunque la ejecución no lo sea. Debemos conocer al cliente, para poder ofrecerla la mejor experiencia de usuario posible, y personalizarla al limite. No podemos tratar a todos los clientes por igual, cada uno tiene sus motivaciones y sus particularidades. Conocerlas y saber gestionarlo será lo que nos lleve al éxito.

Y que se puede personalizar?. Porque hablar d la experiencia de usuario es muy amplio. Es verdad que no hay una respuesta única para todo, y que cada empresa aplicará su politica particular. En general, con las herramientas de hoy en día se puede personalizar casi todo. Es decir desde la interfaz de usuario (el contenido d la web a la que se accede), los medios de comunicacion de forma que se utilize el más adecuando al momento y al usuario (email, sms, mensajes APPs, ), por supuesto el contenido a enviar debe ser acorde al usuario. No es lo mismo comunicar en el mundo B2B con un especialista o con un CEO. Las necesidades de información son diferentes) y los puntos en el proceso de venta en el que intervienen también lo son. Los ciclos de venta en el mundo B2B cada vez son más largos y complejos. Diferentes roles intervienen en cada paso con diferentes puntos de vista. Debemos personalizar y adaptar los ciclos de venta para poder ser lo más flexibles posible.

 

Impacto real en el negocio

La pregunta que hay que hacerse en cualquier escenario es, cual es el impacto en el negocio. En este caso creo que se pueden encadenar los siguientes pensamientos: Con una buena personalización se conseguirá una mayor identificación de los clientes o consumidores con la marca. Lo que generará una mayor fidelidad y compromiso con la misma. De forma directa este se traduce en más facturación e ingresos (debido a las ventas realizadas), pero la imagen de marca también creará de forma proporcional. Por otro lado al tener gran conocimiento sobre nuestos clientes debemos ser capaces de adelantarnos a los cambios, y reducir el Time to market. Lo que permitirá no solo seguir activos en el mercado, sino conseguir pelear con los competidores más duros. Pero no olvidemos que lo que tenemos que ser capaces de medir es el impacto real de todas las actividades en el negocio. Es decir el ROMI (return on marketing investment). Este será el gran aliado a la hora de demostrar los resultados respecto a todo lo anteriormente hablado.

Arranque del año. ¿que nos espera en el 2017?

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Enero es un mes duro. Hay que recuperarse de las comidas navidadeñas y es el mes en el que todos solemos empezar con el contador a cero a nivel profesional. Los objetivos, los presupuestos, los logros están todavía están alineados con las expectativas (ya que el año no ha empezado) y tenemos que empezar a batirnos el cobre.

El año pasado marketingstorming se terminó con un extenso resumen del 2016 (el cúal fue mencionado en este link por la asociación española de marketing). Por que no empezar este nuevo año con una apuesta personal sobre las tendencias de este nuevo curso (además esto responde a la iniciativa propuesta por uno de miembros de nuestra comunidad marketingstorming). Habrá que volver a revisar este post en 12 meses, y ver cúales han sido erroneas y cuales aciertos.

Para empezar es dificil realizar una quiniela muy generalista, ya que cada empresa tiene una madurez y situación totalmente diferente. Por lo tanto, esta visión está enmarcada en la idea de una empresa media, cuyas bases de marketing son sólidas, y las pricipales herramientas y estrategias están implementadas.

La empresas deberán seguir esforzandose en mejorar la experiencia de cliente. Este es el punto central a trabajar. No es poco, ya que abarca todo, pero es importante remarcar donde debe estar el objetivo: el cliente. Para ello, podrán contar con varias herramientas:

 

  • Personalización: si queremos ser relevantes en nuestras comunicaciones debemos asegurarnos que los contenidos y mensajes enviados lleguen al publico adecuado con el mensaje correcto. Los contenidos seguirán siendo fundamentales, y habrá que cuidar el canal que utilizamos, adaptando estos. Las nuevas herramientas digitales nos permiten personalizar mucho mas la experiencia de cliente (web, email, apps,..) lo que hará que sea el año de la consolidación de este aspecto
  • Omnicanalidad: debemos entender al cliente, como consume nuestra información y que puntos de contacto tiene con nuestra empresa. Para ello será fundamental una experiencia multicanal (no hace falta nombre la integración offline/online). En el mundo B2B, los eventos seguirán siendo clave, pero con una tendencia mayor a explorar otros canales como los digitales.
  • Movilidad: cada vez más informes hacen referencia a la importancia del movil o tablets en el ciclo de vida del cliente y consumidor. Esto no sólo requiere tener aplicaciones preparadas o páginas web optimizadas (en este punto no me atrevo a hablar del nuevo protocolo AMP, pero podría dar mucho que hablar.) Lo que es importante es ser muy ágiles y poder dar soluciones a las necesidades del cliente, ya sea en la preventa, posteventa y por suepuesto durante la compra como tal.
  • Datos, datos y datos. Para cubrir el primer punto tendremos que tener un conocimiento profundo del cliente, y para ello recoger y almacenar información. La tendencia seguirá yendo hacia CRM y DMPs. Ambos conectados junto al resto del ecosistema que tengamos hará más robusta la experiencia. Por otro lado, tendremos que saber analizar estos datos. La diferencia radica en los resultados que queramos obtener. Si buscamos datos históricos, el business inteligence y la herramientas clásicas de reporting serán nuestro caballo ganador. Pero si buscamos predicciones o simulaciones, deberemos utilizar tecnicas de Big data e inteligencia artificial. Esta segunda seguirá avanzando para conseguir tener tácticas mucho más rentables.
  • ROI. El retorno de la inversión se está haciendo claro. Los objetivos serán totalmente visibles y podremos tener una trazabilidad de las actividades y de los resultados. El caballo de batalla que seguiremos teniendo será tener unas buenas métricas que representen el progreso del negocio y el impacto del marketing en la ecuación total.
  • Tecnología. Es innegable el peso que tiene y que tendrá. El ecosistema digital seguirá comiendo espacio sobre todo al presentar los resultados (ROI). Por ejemplo, tengo mucha curiosidad por ver el futuro de las APPs. Si los procotolos de renderizado de web moviles siguen avanzando, muchas apps podrían desaparecer.
  • Procesos: para ser eficientes mucho de los procesos tendrán que ser automatizados. Las plataformas estilo marketing cloud (ejemplos como Eloqua, Marketo, Salesforce MC/Pardot, …= seguirá evolucionando. Y las empresas seguirá integrandolo en el resto de las plataformas. Todavía falta para tener Inteligencia artificial bien aplicada, pero seguiro que este año se hacer buenas pruebas (ejemplo, Salesforce Einstein)
  • Experiencia de usuario: Teniendo en cuenta todos los puntos anteriores, la clave será cuidar la experiencia de usuario. Será lo que haga fidelizar o no al cliente. La experiencia de usuario es un termino muy amplio que implica muchas cosas, por lo que habrá que ir desgranando poco a poco que significa y como aplicarlo en cada uno de los casos.

 

En resumen, las empresas seguirán apostando por intentar ver al cliente desde un único punto de vista, integrando los datos, y ofreciendo contenido relevante (marketing de contenido) por los canales apropiados mediante una estratégia omnicanal.

Puntos en los que seguro que fallamos, en pensar primero las tácticas, antes que en la estrategia y los objetivos de negocio a conseguir. Aprovechemos que estamos en enero, y podemos empezar la casa por los cimientos y no por el tejado.

A que jugamos cuando jugamos al Pokemon Go?

Esta semana Pokemon Go ha llenado cantidad de portadas y se han escrito multitud de articulos sobre esta aplicación. Está claro que hay muchas razones para ello, como que Nintendo suba en bolsa cerca de un 78%, y que se empiece a hablar de realidad aumentada como concepto.

Sinceramente, no podía decir ni que era un Pokemon hasta esta semana (tampoco es que haya profundizado mucho en el tema la verdad), pero al saltar la noticia empece a leer en varios medios. Me llamaba mucho la atención que tenía de novedoso y de peculiar esta aplicación, que ha superado en numero de usuarios activos por ejemplo a la red social Twitter. Y lo mejor de todo es que no está disponible en todo el mundo, solo en algunos paises.

Esta app o juego on line tiene varios factores que está haciendo que tenga el éxito que está teniendo (tanto desde el punto de vista del jugador como desde el punto de vista empresarial):

  • Realidad aumentada: esta nueva tecnología llego para quedarse. Mezclar realidad virtual, con vida de real suena muy llamativo. Poder mezclar ambos mundos es algo que se lleva persiguiendo mucho tiempo. Y este es un ejemplo real y tangible de uno de sus usos. Hay muchos más como probadores virtuales de ropa, visitas turísticas, simuladores varios.. La famosas google glass basaban parte de su existencia en esta tecnologia (entre otras muchas cosas)
  • Juego online: la industría del videojuego es de las pocas que lleva creciendo a ritmos vertiginosos en los últimos años, incluso a pesar de la crisis. Mediante sus productos, han permitido poder conectar con multitud de personas (incluso en cualquier localización) con gustos similares para jugar, ya sea con el mismo objetivo o en equipos diferentes. Recordemos que existen olimpiadas y grandes torneos internacionales de esta modalidad. En este caso, el de Pokemon Go,  además, se requiere asociación fisica presencial. El ser humano, por lo general, tiene a juntar con similares. Jugar a algo de moda, y tener que hacerlo juntos en el mismo espacio es un punto adicional.
  • Mobile first: pensando en este mundo digital, lo primero que hay que pensar para que sea exitoso es, se puede utilizar desde el móvil o tablet? Movilidad, movilidad y movilidad, eso es lo que el usuario requiere y el mercado demanda.
  • Uso de complementos como GPS y cámara de fotos: el uso en el juego de estos dos complementos enriquecen la experiencia de usuario. Completan lo que el mundo virtual no puede aportar, dandole un plus muy valorado.

 

Y porque Nintendo ha subido como la espuma en bolsa

No es la primera vez que hablamos de la importancia que están cogiendo los datos. La adquisición de datos de usuarios y su correcta manipulación y tratamiento es el oro del siglo XXI. Cualquier empresa daría lo que fuera por saber muchos más datos de sus clientes. Antes había que hacer estudios de mercado muy costosos, cuyos resultados tardaban muchos meses en poder ser analizados. Ahora con este tipo de aplicaciones, tenemos resultados casi en tiempo real, con mucha mayor fiabilidad y con una capacidad de procesamiento no imaginada

En este caso, la aplicación está recogiendo cantidad de datos de los usuarios, y algunos en tiempo real gracias al uso del GPS. Pero otro tantos, vienen de la cuenta de Google que el usuario tiene que tener activa para poder acceder al juego. Es bien sabido, en este blog  hemos hablado más una una vez sobre esto, la cantidad de datos que Google conoce de nosotros.  Metamos todo esto es una coctelera y es el producto que está obteniendo Pokemon Go. Una base de datos gigantesca, con datos de todo estilo, no solo personales, sino de comporatamiento, y en tiempo real, sobre una cantidad enorme de usuarios.

Nintendo tiene en su mano la mejor arma que cualquier empresa quisiera tener: multitud de datos recientes de una cantidad enorme de usuarios. Ya sea para su uso, o para su reventa, el potencial de negocio es incalculable (algo parecido a lo que debería pasar con la compra de Linkedin por parte de Microsoft)

 

El fallo de seguridad

Al acceder a la aplicación, el aviso de seguridad o terminos y condiciones, anunciaba que se requería tener una cuenta de google, y que se daba permiso de modificación de los datos a la aplicación. Imaginar el poder y peligro que tiene esto. Poco después la empresa corregía las condiciones para ser un poco menos intrusivos y posesivas.

Normalmente no hacemos ni caso de los avisos de seguridad, y terminos y condiciones (esto no es nuevo, ya que el no leer la letra pequeña viene de lejos). Empecemos ha plantearnos por que empresas con servicios gratuitos son tan valoradas. Porque nos ofrecen servicios gratuitos, a cambios de registrarnos…Demos mucha más importancia a nuestros datos (no tengamos miedo, pero seamos conscientes que la realidad)

 

Estados Unidos a la cabeza

Como siempre Estado Unidos reventó cualquier expectativa en este aspecto. Al otro lado del charco este tipo de iniciativas suelen tener una gran repercusión, se trate de un simple juego o tengo algún valor adicional. Pero la acogida en europa y otras tantas regiones está siendo escandalosa. Veremos hasta donde llega y sobre todo cuanto dura. Esta claro que son juegos que tienen mucho tirón inicialmente, pero no son para siempre. A partir de ahora, cada vez que oigamos Pokemon Go, pensemos en esto. Los datos no son gratis, todo tiene un coste. 

A caballo entre tecnología y marketing

Estamos en un ciclo de cambios. Esto no es nuevo para nadie. Se producen en cualquier ámbito de las organizaciones, pero una de las que más se está actualizando es marketing (y si no está pasando, no tardarán en llegar los problemas).

La tecnología avanza a pasos agigantados, y está tocando todos los áreas. La causa principal está en que la sociedad está abrazando las diferentes tecnologías, y la vida cotidiana está siendo muy afectada. Todos utilizamos las redes sociales o todos tenemos multitud de aplicaciones en el móvil que nos ayudan en el día a día. La empresas deben hacerse eco de estas nuevas tendencias y deben utilizarlas si quieren llegar al consumidor final. Esta no es una receta nueva. Cuando más cerca está una empresa de sus clientes, mejor les conocerá, mejor llegará a ellos y mejor “engagement” tendrá. Es importante que sociedad (clientes) y mercado (empresa) cabalguen al mismo ritmo. Aunque tristemente esto no siempre es así (como todo, va por sectores)

El marketing debe ser el principal agente de cambio, debe conocer la forma de llegar a sus clientes, y en el caso de clientes final conocer las tendencias de la sociedad. Si la sociedad utiliza tecnologías para comunicarse o para realizar diferentes tareas rutinarias, el marketing debe ser conocedor de las mismas y utilizar en la misma medida que sus clientes lo hagan. Incluso, dando un enfoque innovador que sorprenda al usuario. El marketing “clásico” no está acostumbrado a esto. En muchos sectores se enfocan principalmente a la organización de eventos y creación de algún material publicitario para apoyar a la fuerza comercial. La tendencia actual va mas allá de esto, debe ser estratega, debe conocer las tecnologías, debe diseñar procesos, debe participar activamente y ser pieza clave del negocio.

Por todas estas causas, es frecuente ver la aparición de un nuevo role en muchas compañías. Se trata del CMTO (Chief Marketing Technology Officer). Aunque como todo, este nombre cambiará y variará entre las diferentes empresas.

El CMTO es una mezcla entre estratega de negocio y líder  tecnológico, evangelizador con dotes de desarrollo de negocio con una vocación clara por el marketing y ofrecer a los clientes los productos o servicios de la compañía de la mejor forma posible . El fin último debe ser poder desarrollar las herramientas necesarias para llegar a los clientes (actuales y potenciales)  ofreciendo los productos de forma que aporten un valor añadido diferencial.  Se trata de una persona, que sea el verdadero nexo de unión entre Marketing y los equipos técnicos. Que vele por la calidad en los procesos corporativos, soportados por herramientas de última generación. Las cuales deben ayudar a conectar con el mercado, y en especial con los clientes

 

El mundo avanza rápido, y como corporaciones, deber ser igualmente ágiles, evolucionando al mismo ritmo. Las formas de comunicación, las tecnologías disponibles o las nuevas tendencias son puntos críticos para poder ofrecer el mejor servicio. De nada sirve conocerlas, sino sabemos como aplicarlas. Es necesario esa tarea de creatividad y de investigación conjunta, que de como resultado un verdadero valor añadido y diferencial que haga que nuestra compañía destaque como líder y opción sólida en el mercado.

 

Hay tres motivos claros por los que este role cada vez cogerá más peso en las organización y se hará más necesario:

  1. El marketing cada vez es más tecnológico y el balance digital es mayor.
  2. Los presupuestos para marketing (y sobre todo para sistemas de marketing) es más grande que los presupuestos de IT
  3. La analítica (CRM, BIg Data, …) son preocupaciones en todas la cabeceras de líderes de negocio.

La convergencia o tendencia de que los CIO (Chief Information Officer), cuya carga de trabajo para el area del marketing era especialmente notable, se transforme es este nuevo role es clara. Como se ha comentado en este blog más de una vez, debemos tomar decisiones basadas en datos. Debemos apoyarnos en las tecnologías para hacer mejor nuestro trabajo, ser más eficaces y conseguir más rápido nuestros objetivos. El marketing y la tecnología evolucionan en una dirección similar. Por lo que responsables de ambos deben tender hacia un punto común.

Descubriendo el potencial del Big Data para la banca

banca

Daniel Lorrio

IT Senior Auditor at Santander Bank

En la época actual que nos está tocando vivir, marcada por la austeridad, las principales economías de la zona euro entrando y saliendo de la recesión, parece que no conseguimos ver la luz al final del túnel.

Con todo ello, parece que los bancos están empezando a mirar su negocio con otros ojos. La relación con el cliente debe ser revisada, con los bancos planteándose si las estrategias utilizadas ahora funcionaran bien mañana. Están empezando a darse cuenta de que, con la enorme cantidad de información que poseen de los clientes, si esta fuera fácilmente accesible y administrada eficientemente en términos de coste, podrían generar infinitas nuevas oportunidades, tanto para ellos como para sus clientes.

Hasta ahora, a pesar de los avances que han hecho las entidades en la mejora de sus operaciones, se ha hecho relativamente poco uso de la información contenida en sus propias bases de datos, no hablemos por tanto de fuentes externas. Con el continuo incremento en el volumen de datos generados (70 % más antes del final de la década) esto necesariamente debe cambiar.

Por otro lado, el coste de almacenar datos y análisis no para de caer, lo que significa que la oportunidad de maximizar las oportunidades que brinda el Big Data está ahora al alcance de la mayoría de la industria financiera.

El valor del Big Data para la Banca Retail es estimado en más de 8 mil millones de euros los próximos cinco años. El ejemplo más claro es la inmediata reducción de costes en la administración de fraudes. Para hacernos una idea el coste estimado del fraude en la industria de UK asciende a más de 2 mil millones por año. Con Big Data, localizar un pequeño número de transacciones fraudulentas en un océano de pagos legítimos resulta menos complicado, todo ello a pesar de los constantes cambios en los patrones de comportamiento de los pagos electrónicos.

Analizar nombres de clientes contra listas negras puede resultar extremadamente complicado sobre todo porque una entidad puede tener múltiples clientes con el mismo nombre o muy parecido. Cada nueva búsqueda puede levantar una falsa alarma generando una mala imagen para el banco y estropeando la relación con el cliente. Usando Big Data este riesgo reputacional puede ser gestionado y mitigado.

Otra aplicación podría ser reforzar la gestión de la relación con el cliente, mediante la recopilación de información pública, como movimientos en el precio de las acciones, enviando esta información a los equipos adecuados que entiendan las necesidades de los clientes clave y les ayuden en la toma de decisiones.

Pero el área con mayor potencial para el Big Data en las Entidades Financieras es crear nuevas líneas de ingresos. Estando posicionados como parte clave de los pagos web, los bancos tienen una visión única, de cómo, dónde, con quien y cuando, los clientes gastan su dinero. Analizando esta información, los bancos pueden alcanzar un entendimiento del comportamiento del cliente que deberían ser capaces de monetizar en algún momento.

Ejemplo de este tipo de nuevas líneas podrían ser acuerdos con comercios, intentando entender donde los clientes viven en función de la ubicación de los pagos. Esta información podría servir a los comercios para perfeccionar su estrategia de localización. Otra sería acuerdos con comercios para el envío de descuentos en determinados comercios por el uso de sus tarjetas. Conociendo el comportamiento del cliente se podría conocer el tipo de Partner que más interese a la entidad financiera. Las posibilidades son infinitas.

Plataformas con Feelcapital o Wealthfront son también una muestra del potencial del correcto análisis de clientes y pueden ser un modelo a seguir por los bancos como nuevas líneas de negocio.

Por último, reseñar el gran problema que se están encontrando las entidades financieras para encontrar este tipo de profesionales, que además de los skills técnicos necesarios conozcan suficientemente bien el sector bancario. Pero esto será objeto de análisis en profundidad en otro artículo.

He visto un unicornio llamado Big Data

¿Desde hace cuanto tiempo has escuchado que el Big data va a pegar muy fuerte y debes subirte a ese caballo ganador? Pues por lo menos  hace unos cuantos años, dos o tres mínimo. Y es verdad, pero con matices. El Big Data puede ser un gran caballo ganador, pero tiene unos cuantos handicaps. Lo primero de todo sería ver qué es el famoso Big Data. Como dice una imagen que vuela por las redes sociales: “El Big Data es como el sexo para los adolescentes. Nadie nadie sabe lo que es ni lo ha experimentado, pero todos hablan de él”.  Y tiene razón, las empresas, de forma generalizada no están preparadas para afrontar un proyecto de estas características. Y no me refiero simplemente al proceso de implementación del sistema como tal, sino al proceso de explotación y uso de sus análisis. Las empresas no están preparadas por dos motivos: económicos y culturales. Una implantación de este estilo es muy cara. Solo grandes empresas pueden permitirse “el lujo” de costear este tipo de proyectos. Un ejemplo puede ser BBVA con su centro de innovación. Con respecto al motivo cultural se puede decir, que no creemos en los datos. Nos gusta tenerlos a la hora de tomar decisiones, pero seguimos fiándonos de nuestra intuición. Y además, el marketing digital y su analítica no tienen la importancia que deben en el mundo corporativo. Por lo tanto, lo primero de todo debería ser cambiar la cultura o llamémoslo filosofía corporativa, cuyo cambio repercutirá también en el presupuesto (primer punto de los citados) Por otro lado, tendemos a confundir Business intelligence, Data Mining o incluso analítica con Big data. ¿Son o no son lo mismo? La gran diferencia está en que datos se analizan y que es lo que se consigue. La idea del Big data es analizar todo tipo de datos, tanto estructurados (bases de datos o ficheros) como no estructurados de forma mayoritaria,  provenientes de redes sociales. Esta información nos va a dar muchos detalles y mucha profundidad del consumidor o cliente final (quien realmente consume nuestro producto o servicio) y a quien deberíamos querer conocer. Pero otra diferencia es, no mirar el histórico y sacar conclusiones, sino mirar el arsenal de información que tenemos para poder “prever” el futuro y tomar acciones en base a esos datos. Hay compañías que ya han empezado a utilizar estas herramientas, que tiene tanto potencial como se nos ocurra. Los usos son muy diversos, como estudiar la agricultura, para ver la mejor época de siembra, días que se debe regar y optimizar otros parámetros. Pero otro tipo de usos son los que se están haciendo en el mundo deportivo. Algunos equipos de béisbol o de fútbol, utilizan estos datos para estudiar a los jugadores. Ver cuándo rinden más, compararlo con la mayor generación de dinero por venta de camisetas o entradas, realizar fichajes de jugadores con alto valor deportivo pero poco conocidos, o fichajes de jugadores en horas bajas. Pero también se miran parámetros de rendimiento de los propios jugadores para ver como puede afectar al futuro y realizar una preparación física especifica. Obviamente el deporte más tecnológico, la Fórmula 1,utiliza este tipo de tecnologías. Algunas escuderías procesan en tiempo real los millones de datos de los sensores del motor y del coche para detectar posibles mejoras de tiempo, cuyo impacto en la clasificación y por tanto económico puede ser significativo. ¿Es el Big data un unicornio blanco? Depende para quien. Aquellos que realmente crean y apuesten por su potencial, pueden sacarle mucho rédito, pero si simplemente invertimos en este tipo de proyectos, por que está de moda, nuestros competidores lo hacen o porque podemos ponernos la medalla de la innovación, posiblemente estemos abocados al fracaso. Este tipo de herramientas, pueden darle a la empresa mucho gas, y sobre todo a los equipos de marketing, que pueden utilizar estos datos para lanzar iniciativas mucho mas acertadas y con conocimiento de causa.