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Descubriendo el potencial del Big Data para la banca

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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.

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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.

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Si no te has movido, ya estas eliminado

En casi todas las profesiones la actualización de conocimientos es fundamental, y mas en estos tiempos en los que todo avanza mucho más rápido de los que somos capaces de asimilar. En algunas profesiones es muy habitual y es conocido que sus profesionales dedican parte del tiempo a la investigación y a «ponerse al día» como pueden ser los médicos. Pero esto debería ser replicable en todas las profesiones, y todos los sectores. Pero desgraciadamente no es así, por lo que muchas empresas, y por lo tanto muchos empleados, se están quedando atrás.

Algunos de los profesionales del marketing han caído en la trampa de creer que pueden seguir trabajando como siempre. Organización de eventos varios y trabajar con los mismos contactos de siempre les ha llevado a una muerte (profesional) en vida. Y no estoy hablando solo de la adopción de redes sociales. Sino ir un paso más allá.

La tecnología, en general, afecta a toda la compañía. Se desarrollan soluciones para todas las áreas de la compañía y para automatizar todo tipo de procesos de negocio. La utilización de estas herramienta puede ayudar, pero necesitamos ir a la raíz del asunto. Si nos decidimos a utilizar una herramienta de última generación, siempre saldrá alguna con funcionalidades más avanzadas o cualquier otro proveedor desarrollará algo nuevo y diferente. Además, no se trata de utilizar la tecnología por utilizarla. El objetivo, debe ser doble: realizar nuestro trabajo de la forma más eficiente posible e intentar contactar con nuestros clientes por la vía más adecuada cubriendo las necesidades que pudieran tener (intentando adelantarnos a este comportamiento como marca). Y este objetivo puede servir tanto para profesionales de marketing, para cualquier otro área de la empresa y ya estemos hablando de clientes internos (otros departamentos) o clientes externos.

Si nos centramos en el marketing, y volviendo a los orígenes, ¿Qué es lo que debemos hacer? ¿Cuál es el objetivo de este trabajo? Estas deberían ser las preguntas que tenemos que hacernos. No es lo mismo intentar generar demanda, fidelizar clientes, o intentar construir un customer journey para analizar la foto global del entorno en el que nos encontramos.

Podríamos diferenciar dos tipos de actitudes, y por lo tanto nuestra forma de actuar o las iniciativas que ejecutaremos serán diferentes. Podemos tomar una actitud reativa o proactiva. En el primero, seguiremos trabajando como hace mucho tiempo. Esperaremos a que los clientes nos contacte y luego actuaremos. Pero sin embargo lo que realmente nos dará un resultado mejor será intentar adelantarnos a lo que pueda suceder. Ser pro-activos, adelantarnos al cliente, y no esperar a tener ciertos problemas encima. Está claro que no podemos adivinar el futuro, pero es importante gestionarlo de la mejor forma posible.

El marketing y la tecnología son campos que cada día convergen más. Es casi imposible concebir el marketing sin utilizar muchas de las tecnologías disponibles. Por tanto los profesionales del marketing deben, no solo estar al día en estas lindes, sino estar predispuestos a seguir aprendiendo cada día y ver como pueden estas herramientas ayudar en su trabajo diario. Además, no basta solo con generar demanda, sino que hay que centrarse en fidelizar a los clientes. La llamada experiencia del usuario se vuelve clave como se ha demostrado numerosas veces y esto también hace que la forma de trabajar clásica tenga que evolucionar.

El marketing siempre ha tenido dos parte muy diferenciadas, la creativa y la analítica. Está última es la que no debe concebirse sin las herramientas que las informática nos brinda. ¿Alguien se imagina una empresa sin Web? ¿Como vamos a realizar el análisis del ROI de la web sin un «google analytics» o de otro tipo de herramientas? ¿Podemos manejar la fidelidad del cliente sin la utilización de un CRM de ultima generación? ¿Somos capaces de gestionar los nuevos canales de comunicación (Redes Sociales) de forma apropiada?

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María Garaña (Presidenta Microsoft Ibérica) sobre el desarrollo tecnológico en el entorno profesional y del hogar

Hablar de María Garaña ( @mgarana ) es hablar de una de las directivas españolas que más lejos ha llegado al frente de una gran multinacional tecnológica. Tras 5 años al frente de la Presidencia de Microsoft Ibérica, pasa a desempeñar una relevante labor en la sede central de la compañía en Seattle.

El pasado 19 de Febrero pronunció una magnifica conferencia con el sugerente título “Play-Work, Plorking” en el marco de los “President’s Executive Breakfast” que el American Club of Madrid (http://www.americanclubofmadrid.com/ ) organiza en el Club Financiero de Madrid.

María arrancó su ponencia haciendo una potente reflexión acerca del presupuesto que las grandes empresas dedican a Tecnología en España. En grandes números, el 70% de ese presupuesto lo dedican a mantenimiento de infraestructura tecnológica, y apenas un 20% a crecimiento y un 10% a innovación. Por lo tanto el problema no estaría tanto en la escasez de los presupuestos de Tecnología sino a que la mayor parte de los mismos se los come el mantenimiento de antiguos y pesados sistemas.

Recuerdo como si fuera ayer el día que entró el primer ordenador portátil en casa. Era un pequeño armatoste que mi padre traía como novedad de su empresa. En aquella época (finales de los 80), la tecnología en las empresas ganaba por goleada a la que teníamos en los hogares. Sin embargo la situación parece haberse dado la vuelta y hoy disponemos a menudo en casa de dispositivos y sistemas que ya querríamos tener en nuestro día a día en la oficina (por prestaciones, velocidad, sencillez,…).

Y es que efectivamente la tecnología del hogar empieza a  estar por encima de la de las empresas y además desaparece el límite entre uso de tecnología como consumidor y como profesional. Si estamos acostumbrados a determinado nivel de servicio en el hogar ¿cómo no vamos a demandarlo en nuestro entorno laboral?

María pasó a reflexionar acerca de las principales tendencias que observa en el panorama actual en el que el juego (“Play”) y el trabajo (“Work”) se confunden (y de ahí el término “Plorking”), a saber:

CLOUD
Si hay un término que pega fuerte en la actualidad tecnológica empresarial es el “cloud computing”. Sin embargo, es algo que no ha surgido ahora. El correo de Yahoo o Gmail ya eran ejemplos de “cloud computing” que nos acompañan como usuarios particulares desde hace muchos años. La gran diferencia ahora es que el “cloud” entra con fuerza en el entorno empresarial permitiendo entre otras cosas una flexibilidad nunca antes vista (ej: en un pico como el “Black Friday” las empresas se pueden dotar de una tecnología para cubrir esa demanda que sería absurdo que tuvieran que mantener dentro de su estructura habitual).

SOCIAL
Para María el reto es ser capaces de conectar tres elementos que las empresas ponen en marcha habitualmente en paralelo:

  1. Web de la compañía: la puerta de entrada “de su casa”.
  2. La publicidad digital en medios de pago: como plataforma de captación de potenciales clientes.
  3. Las redes sociales: como elemento para generar comunidad y conversación alrededor de la marca.

El problema reside en que muy frecuentemente las tres patas están desconectadas. No somos capaces de monetizar la relación entre ellas.

BIG DATA
Aquí el reto ha dejado de ser cómo recoger la información incluso dónde almacenarla y procesarla. El verdadero nudo gordiano es cómo pasar de los datos a la información y de ahí a la predicción de los comportamientos del consumidor.

MOVILIDAD
La realidad actual pasa por una experiencia del usuario de tecnología basada en multitud de dispositivos. Tener la misma experiencia en todos ellos (e.j: entorno PC y entorno de movilidad), ser coherentes como marcas en este entorno multiplataforma, resulta ser un verdadero reto.

INTERNET OF THINGS
Con el avance tecnológico actual, podemos colocar un chip en cualquier objeto mayor de 5mm. con un coste verdaderamente asequible. En esas circunstancias, parece que el avance del “Internet de las cosas” en el que los diferentes objetos del hogar o de la oficina se comuniquen e interaccionen entre ellos parece al alcance de la mano.

Me gustó sin embargo que a pesar de estar a los mandos de una empresa tecnológica, María reconociera que aunque hablamos mucho de tecnología, el desafío más importante es el de las personas. El reto de las empresas ya no es un asunto de ingenieros y técnicos sino de convencer, de generar conversaciones con los clientes.

Ya en el turno de preguntas se trataron varios asuntos desde la seguridad del “cloud computing” hasta el teletrabajo (en una situación en la que las empresas no deberían comprar horas de presencia de sus trabajadores sino entrega de resultados).

María definió las dos decisiones más importantes que ha tomado el nuevo CEO de Microsoft:

  1. Poner en la nube y con pago por uso todo su software.
  2. Abrir Microsoft a otras plataformas (ej: opensource, ipad,…). Desarrollar acuerdos con competidores (Salesforce, Oracle, Linux,..). para que los usuarios no tegan que salirse de una plataforma para interoperar con otras.

Sobre las oportunidades de desarrollo de negocio más importantes Garaña mencionó el acercamiento al mundo de las PYMEs, donde estamos muy lejos de nuestro entorno europeo. Contamos además con la ventaja de que las infraestructuras ya sí que están al nivel de nuestros homólogos al norte de los Pirineos.

Interesantes fueron sus reflexiones acerca del modelo de negocio de Microsoft, que es de “ecosistema”. En España por ejemplo trabajan con 6.500 empresas de tecnología. Para que a Microsoft le vaya bien le tiene que ir bien a su ecosistema ya que por sí mismos no son capaces de llegar a todos los clientes.

La última pregunta del público asistente era casi obligada: “Bueno María, lo que queremos saber es a dónde te vas”. La primera ejecutiva de Microsoft Ibérica hasta la fecha sonrió y contestó que si bien no podía desvelar su destino en Seattle, sería con responsabilidad en el área de Consumo.

Un magnífico suspense en el cierre de una conferencia formidable. Pronto conoceremos su destino…

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El color del cristal con que se mira

«En este mundo traidor, nada es verdad ni mentira, todo es según el color del cristal con que se mira».

Ramón de Campoamor

 

Con la llegada de las vacaciones de Verano vuelve a asaltarme la misma duda de siempre: «¿Me llevo la pesada cámara réflex o este año tiro de las fotos del móvil?». El cerebro procesa rápidamente argumentos a favor y en contra y el resultado vuelve a ser el mismo de todos los años: por mucho que pese, no voy a dejar abandonada a mi vieja Nikon.

Algún amigo poco aficionado a la fotografía trata de convencerme: «¿no ves que las cámaras de los móviles de hoy en día tienen tropecientosmil píxeles de resolución?».

No es que yo quiera emular a Henri Cartier-Bresson y mi talento desde luego dista mucho del que tenía el maestro del fotoreportaje francés, pero lo que el pobre infeliz de mi amigo no comprende es cuál es el secreto de esas fotos que luego me pide que le pase. Y es que su nuevo iPhone tiene «chorrocientosmil» megapíxeles más que mi Nikon, pero lo que no tiene es la óptica de mi objetivo de 50mm.

En el mundo de la empresa a menudo utilizamos aquella frase inglesa del «garbage in, garbage out», refiriéndonos a que si alimentamos un proceso con mala información, el resultado nunca será demasiado bueno. En la fotografía ocurre exactamente lo mismo. La capacidad de los procesadores capturando megapíxeles de información no es el cuello de botella para la fotografía «amateur», sino la calidad de la imágen que llega a ellos y que viene directamente influída por la óptica de la cámara.

En los últimos años la fiebre del «Big Data» ha llegado al mundo empresarial y a menudo me recuerda la búsqueda de El Dorado en cuanto a los «chorrocientosmil» megapíxeles de las cámaras digitales. Como gestor de negocio no quiero «Big Data«, quiero «Smart Data». Es más, ni siquiera quiero «Data» (datos) sino información y en último lugar conocimiento.

Curiosamente, casi todas las referencias que me llegan a esa supuesta necesidad imperiosa por el «Big Data» no vienen de afamados estrategas sino de poderosas empresas de consultoría de sistemas que comercializan soluciones tecnológicas para ese procesamiento masivo de datos.

Creo profundamente en las poderosas oportunidades que se abren en la era de la información y sus aplicaciones comerciales gracias a una ingente cantidad de datos que correctamente analizados, sirven para hacer un magnífico retrato robot de nuestras preferencias como clientes. Sin embargo, creo que debemos ser capaces de reconducir el disparo y no apuntar a ganar en capacidad de procesamiento sino en la mejora de los algoritmos de procesamiento y en la integración de capas de conocimiento de negocio que permitan traducir esos «bits y bytes» y generar «insights» relevantes, separando la señal del ruido.

Dicho de otra forma, no necesito más megapíxeles en mi cámara, lo que quiero es una magnífica sensibilidad del fotógrafo.

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Esto no es una pipa. Inducción frente a deducción

Magritte-la-pipa

Bélgica no solo tiene unos chocolates estupendos y unas magníficas cervezas.

El centro neurálgico de Europa ha contado históricamente con unos artistas de la talla de los “primitivos flamencos” (ej: Jan van Eyck), flamantes representantes del “Art Nouveau” (ej: Victor Horta) o un buen elenco de “surrealistas”. Entre ellos destaca René Magritte, entre cuyas magníficas obras hay una serie llamada “La trahison des image” (la traición de las imágenes) que tiene una aplicación directa al Marketing y al desarrollo de negocio. En uno de los cuadros de esta serie, Magritte pinta una pipa y debajo de ella escribe “Ceci n’est pas une pipe” (esto no es una pipa). Lo que quiere representar el maestro es que un dibujo de un objeto no constituye el objeto en sí sino tan solo una representación o imagen de éste. Es decir, la representación de la realidad no es la realidad.

Los profesionales del Marketing estamos continuamente representando modelos (por eso mismo somos tantos los ingenieros que nos dedicamos a este noble arte). La segmentación de un mercado es un ejemplo claro: no puedo crear acciones de marketing para todos y cada uno de mis clientes, por lo que me veo obligado a conceptualizar esa realidad y agrupar tipologías de clientes en arquetipos o “clientes tipo”. Pero en ningún caso deberé de olvidar que a pesar del cuidado que haya puesto en esa segmentación, esa “cliente de 35 años, urbanita y con estudios universitarios” no existe en la realidad sino que se trata de Julia, de Daniela o de Carmen.

En el desarrollo de negocio se utilizan multitud de modelos mentales que nos ayudan a realizar una interpretación simplificada de la realidad. Las 5 fuerzas de Porter, el análisis DAFO, el PESTEL,  el Business Model Canvas,… son modelos que nos han ayudado a gestionar nuestros negocios durante décadas al permitirnos conceptualizarlos.

Luc de Brabandere (ex Boston Consulting y profesor de la Ecole Centrale de Paris) nos recuerda en su magnífico programa en Coursera que básicamente existen dos formas de pensamiento: la inducción y la deducción. Ambas formas las usamos continuamente en el Marketing.

Inducción: Supone la observación de casos particulares del mundo real y a partir de ahí generar modelos que expliquen esa realidad. Se basa en conceptualizar, buscar analogías, sintetizar, aplicar un razonamiento heurístico y llegar a una teoría, a una hipótesis de trabajo, a un modelo mental.

Deducción: Consiste en a partir de una hipótesis o modelo previamente generado, ir al mundo real y tratar de probarlo. Se basa en el análisis numérico, en el uso de algoritmos, la aplicación de la lógica.

Luc de Brabandere nos advierte de la dificultad de la inducción y de los sesgos en los que podemos caer frente a la relativa facilidad de la deducción mediante el siguiente ejemplo:

Si te pregunto “dime tipos de coches” (deducción), te será relativamente sencillo generar una lista como por ejemplo Mercedes, Audi, Seat,… La lista puede ser más o menos extensa pero la categorización está clara.

Ahora bien, si te pido “un coche es un tipo de qué” (inducción) algunas personas pueden decir “de transporte”, otras afirmarán “de expresión de estatus social”, incluso podrían decir “de juguete en la infancia”. Como puedes ver, la categorización en un marco de referencia o modelo mental puede ser mucho más diversa y dependerá mucho más del observador.

El problema adicional de la inducción es que como todos los modelos, éstos son más o menos útiles pero nunca podemos garantizar que sean 100% ciertos. Karl Popper y David Hume lo demostraban con el famoso “cisne negro”. En Europa se consideraba que todos los cisnes eran blancos. Sin embargo, en 1967 exploradores holandeses descubrieron en Australia cisnes negros. De pronto, la teoría de que todos los cisnes debían de ser blancos caía como un castillo de naipes.

Volvamos de nuevo al mundo del Marketing y dejemos por un momento la Filosofía. ¿En qué nos afecta a los profesionales del Marketing la dualidad entre pensamiento inductivo y deductivo?

1. Explicar la realidad de un mercado: A partir de observaciones particulares (estudios de mercado, entrevistas en profundidad, observación etnográfica,…) debemos conceptualizar (modo inductivo) la realidad en la que opera nuestra empresa para desarrollar las estrategias de Marketing más potentes para tener éxito en ese mundo real.

2. Comunicar nuestra propuesta de valor a través de la marca: A partir de un modelo que definamos de propuesta de valor, debemos ser capaces de comunicarlo al cliente. Para ello, nos apoyaremos en relacionar nuestra marca con distintos arquetipos que faciliten a nuestro consumidor ese viaje mental en modo inductivo (ej: Volvo = seguridad, Amazon = servicio excelente,…)

Cierro este post con una reflexión personal acerca de por qué creo que el famoso “big data” está haciendo aguas en muchas ocasiones. Las empresas nos estamos obsesionando por tratar la información, procesarla y a partir de ahí viajar en modo deductivo apoyados en el incremento de  nuestra capacidad de procesamiento de los datos. Es un enfoque válido y puede resultar muy útil, pero ese es el trabajo fácil. Lo verdaderamente complicado es realizar el ejercicio contrario: a partir de la observación de la realidad llegar a definir modelos cada vez mejores que expliquen ese mercado en el que participamos. La deducción se puede automatizar y probablemente ocurra así en el futuro en cualquier departamento de Marketing (detección temprana de fugas de clientes, alertas según la evolución de un mix de productos), pero la inducción necesita de un conocimiento profundo de negocio y no le corresponde a los “chicos de IT” sino a verdaderos estrategas de negocio.

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Big data y unas décimas de fiebre

Últimamente parece que sin Big data no se puede hacer nada. No es solo una de las grandes tendencias en proyectos tecnológicos, sino que en el área de marketing tiene un fuerte empuje (marketing y tecnología cada día están más unidos). Todo lo que cuentan sobre esta tendencia suena muy bien, y parece que es el avance lógico que necesitaba el «business intelligence» para poder seguir ayudando a mejorar el negocio.

Pero, ¿Que es exactamente esto del Big Data? Los proyectos del Big data pueden ser muy diversos, y tienen muchos factores en común (gran cantidad de datos y necesidad de sacar conclusiones). Hablemos de uno de los ejemplos más sonados para entender que es, y como puedo ayudarnos en nuestra vida.

En el año 2009, Google desarrolló un proyecto llamado Google Flutrends en el que intentaba averiguar cual era el alcance real de la gripe A (cepa H1N1). Hasta entonces, la única forma de realizar este tipo de estudios era con los datos recogidos en los CDC (Centros de detección y prevención de enfermedades), en los que cada 2 semanas se obtenían resultados.

Google contaba con la ventaja de tener una de las mayores bases de datos de búsquedas a nivel mundial. Por lo algunos de sus ingenieros publicaron en la prestigiosa revista Nature un articulo sobre la predicción de enfermedades a través de las búsquedas realizadas (recordemos que reciben más de 3000 millones de consultas). Para ello, compararon un listado de 50 millones de términos consultados relacionados con la gripe, con los datos históricos disponibles (desde 2003 al 2008). Otra de las ventajas con la que partian era la capacidad de poder procesar todos estos datos.

Diseñaron más de 450 millones de modelos matemáticos para enfrentar todos los datos disponibles, y finalmente concluyeron que la búsqueda de 45 términos mostraba una fuerte correlación con los datos históricos.  De forma que serían capaces de prever el impacto de la gripe teniendo en cuenta las búsquedas que hiciera los usuarios del buscador más famoso. Estos datos estarían disponibles en tiempo real, y servirían para poder realizar una planificación de recursos en centros hospitalarios, tomar decisiones más rápidas para ayudar a la población e informar a la sociedad de un hecho que les impactaba. Pero finalmente murieron de éxito, este proyecto salió a la luz, y mucho usuarios realizan búsquedas sólo por curiosidad, por lo que los resultados podían estar corrompidos y el algoritmo tuvo que ser re-diseñado.

Como hemos visto en este ejemplo, no solo basta con disponer de grandes cantidades de datos, sino que es necesario poder procesarlos y saber hacerlo. Pero los resultados son muy útiles y aplicables a cualquier otro ámbito, como puede ser el entorno corporativo.

Vivimos en un entorno en el que todo esta «datificado». Es decir, hemos pasado a digitalizar datos analógicos de forma que podas medirlos y cuantificarlos. Por ejemplos los motores rolls-Royce de los aviones producen 4 TB de datos tras un vuelo oceánico, de forma que los ingenieros de tierra puedan realizar un mantenimiento mucho más efectivo. O sin ir más lejos, las smartcities, que producen un cantidad inimaginable de datos cada segundo. Pero es importante tener una estrategía de gobierno de información. La pieza clave es ¿Por que almacenamos estos datos? ¿Para que nos sirven? Es importante poder responder esta pregunta. Sino debemos replantearnos si lo que estamos haciendo nos lleva algún destino.

Por otro lado cabe destacar otro hecho, y es que se ha eliminado el muestreo. Con la tecnologías disponibles y los sistemas de almacenamiento de datos somos capaces de analizar todo el rango existente, lo que hace mucho más fiable y preciso cualquier estudio realizado.

Pensemos que vivimos permanentemente conectados (ya sea a nuestro portátil, smarphone, tablet, o sistema de navegación del coche). Por lo que estamos constantemente emitiendo datos sobre nuestra forma de consumo, nuestras aficiones, nuestros gustos,..Las empresas llevan tiempo recogiendo estos datos, pero están empezando a procesarlos y sacar conclusiones. la pregunta, que solo el tiempo nos contestará es, ¿Será en nuestro propio beneficio obteniendo mejores productos?

 

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Antifragilidad: las cosas que mejoran con el desorden

Nassim Nicholas Taleb es de esas personas cuyas ideas no dejan indiferente a nadie. Inversor libanés reconvertido a «gurú» de la nueva economía del conocimiento, ha visto cómo sus dos ensayos «The black swan» y «Fooled by randomness» se han convertido en los últimos años en éxitos de ventas.

Sus ideas giran alrededor de cómo afecta el azar a los fenómenos económicos y nuestra forma de asumir riesgos y de intentar domesticar la incertidumbre. El pasado día 3 de Julio la Fundación Rafael del Pino le invitó a hablar de su nueva obra, «Antifragile: things that gain from disorder» y trufó su charla de numerosos conceptos muy relevantes para el desarrollo de negocio y que paso a resumir.

Antifragilidad

Taleb describe lo «antifrágil» como la cualidad de las cosas que se benefician o mejoran con el desorden, la irregularidad, la volatilidad, la poca estabilidad, el caos, el azar. Frente a las obras de la creación humana como los objetos de consumo que típicamente sufren al interactuar con el entorno, los productos de la Naturaleza mejoran con la exposición al mismo (una lavadora se estropea con el tiempo debido a la cal, mientras que las especies animales mejoran mediante el mecanismo de la supervivencia del mejor adaptado al entorno). Los objetos creados por el hombre son típicamente «frágiles» mientras que los desarrollados por la Naturaleza son «antifrágiles».

Hechos y no teoría

En el desarrollo de productos está ampliamente aceptado que se debe partir de la ciencia básica para construir tecnología que llevaremos a la práctica en forma de productos. Sin embargo, Taleb considera que el flujo debe de ser justo el contrario. Desde la práctica y la experimentación deberíamos ir mejorando la tecnología y al final eso redundaría en la mejora del conocimiento científico. Esta forma de ver el desarrollo de producto está muy vinculada a la metodología de «Lean Start-Up» y la construcción de modelos de negocio experimentales por medio de prototipos que se puedan probar rápido y de forma barata. Como dice Nassim «los pájaros no aprenden a volar leyendo libros». En Marketingstorming ya trabajamos sobre ese concepto (no deja de ser la forma de aprender de los bebés) en este post.

La fragilidad de las tecnologías y el «Efecto Lindy»

Apoyándose en la teoría de fractales de Mandelbrot, Taleb afirma que la experiencia nos indica que la probabilidad de que un producto o servicio sobreviva aumenta con los años que lleve funcionando. En vez de envejecer, las tecnologías ganan con los años de forma que cada día que cumplan aumentará un día más su vida futura. Utilizando esta técnica podemos pronosticar lo que existirá en el futuro no construyendo y proyectando lo que hay ahora sino eliminando lo que tiene pocas probabilidades de sobrevivir. Si un single de los Beatles lleva siendo un éxito de ventas durante 30 años, tiene muchas más probabilidades de aguantar otros 30 años más que el último éxito de Lady Gaga («predict by removing vs. predict by adding»)

«Skin in the game»

Nassim Taleb recomienda no hacer caso a los expertos que no se la jueguen con aquello que recomiendan. De esta forma, las empresas resultan mucho más creíbles cuando asumen su cuota de riesgo en las operaciones que promocionan. El famoso «si no te convence te devolvemos el dinero» es una forma de asumir esa parte proporcional del riesgo en una transacción comercial. De la misma manera, la mejor garantía de que un avión va a volar perfectamente es que el piloto no cuente con un paracaídas (se «juega la piel» en ello).

Eficiencia vs. fragilidad

Las organizaciones más eficientes suelen ser al mismo tiempo las más frágiles. Las grandes multinacionales que basaron su éxito en épocas de estabilidad en el manejo de grandes economías de escala, sufren mucho más en épocas de incertidumbre como las actuales frente a variaciones del entorno que las pequeñas empresas menos eficientes pero con mayor capacidad de reacción. Taleb augura el declive de las grandes empresas («los elefantes son uno de los animales más eficientes en términos de metabolismo. Sin embargo, hay muchas más ratas en la ciudad de Nueva York que elefantes haya habido en la historia de la Tierra»).

Empresas «a prueba de tontos»

Parafraseando a Warren Buffet, Nassim Taleb recomienda invertir en empresas con unas operaciones tan sencillas que puedan ser manejadas por idiotas, porque en algún momento estarán manejadas por idiotas.

La burbuja del «Big Data»

Nunca antes en la historia de las Finanzas se había dispuesto de tanta información como antes del estallido de la burbuja financiera internacional. El problema no es disponer de muchos datos sino lo que seamos capaces de hacer con ellos y a menudo la cantidad empeora la calidad y hace complicado separar la señal del ruido. Además, el ser humano es absolutamente irracional, por lo que aunque un departamento de Marketing conociera cantidades ingentes de información sobre nosotros, aún así le sería complicado predecir comportamientos de compra futuros siguiendo criterios estadísticos.

En fin, absolutamente recomendable escuchar a Nassim Taleb y sus teorías sobre la incertidumbre ahora que jugar en ese entorno de futuro incierto se ha convertido en la realidad de cualquier profesional del Marketing

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Pilotar un avión solo con la vista

No cabe duda de que la crisis está afectando mucho al mercado Europeo, y especialmente al Español. Pero no creo que sea la excusa para todo. No podemos culpar a la crisis de nuestros problemas (o mejor dicho, de los de nuestras empresas) hace unos cuantos años atrás. Al igual que cuando estamos enfermos, lo primero que se nos pide es realizarnos una analítica, lo mismo deberíamos hacer las empresas. Pero creo que este ejercicio es muy sano, y no debería hacerse solo en situaciones adversas, sino constantemente para poder ser competitivos y poder enfrentarnos a nuestra competencia, a nuestro mercado, poder atender mejor a nuestros clientes. Creo que el marketing analítico es el gran olvidado en muchas organizaciones. Nos regimos por “el sentido común”, por lo que sabemos hacer, o nuestros propios “feelings” o sensaciones.

Estos análisis pueden ser ejecutados teniendo en cuenta muchos elementos: procesos de negocio, ventas realizadas, predicciones, datos de mercado, información recibida por los clientes o por los propios empleados,.. Actualmente tenemos muchas facilidades, y en el mercado existen cantidad de soluciones tecnológicas que nos permiten analizar cualquier tipo de dato. Desde datos más tradicionales a los datos desestructurados o Big data.

Y no solo contamos con la ayuda de sistemas informáticos, sino que muchas consultoras (Nielsen, Gartner, IDC,..), e incluso instituciones públicas (el INE, o instituto nacional de estadística) ofrecen muchísimos datos, que pueden servirnos de ayuda.

¿Por qué no se utilizan estos análisis si son tan beneficiosos? Pues en muchos casos porque desde la cúpula directiva no ven la necesidad, y otro gran obstáculo es afrontar cambios en nuestra manera de hacer las cosas. La gestión del cambio es muy costosa y no siempre exitosa.

 Analizar nuestro entorno (compañía, mercado y competencia) nos guiará a la hora de tomar decisiones, a la hora de planificar estratégicamente y a la hora de ser más competitivos. Es una de las razones del éxito del Business Intelligence, que tanto ha triunfado en algunos sectores y países, y poco a poco se va asentando en sectores más “clásicos”. Pero hay que tener cuidado, porque si no se invierte lo necesario (tanto en recursos económicos como humanos) tenderá a desaparecer. Al ser un “centro de coste” y no una unidad productiva, está muy expuesto a recortes económicos (sobre todo en estas épocas que vivimos). Pero estos cambios no se notaran a corto plazo, sino a largo, cuando nuestra estrategia y decisiones estén sustentadas sobre sensaciones.. Haciendo un símil, al fin y al cabo, estaremos intentando gobernar un avión solo con la vista sin poder hacer vuelo instrumental (que obviamente, nos ofrece mayores garantías).

Pero también podemos encontrarnos el caso contrario. Es decir, que dispongamos de herramientas muy buenas (sistemas de BI, CRM, analitycs,..) pero no los utilicemos o no lo sepamos hacer. Sería como tener un deportivo para ir a comprar el pan los domingos.  Creo que tan peligrosa es esta situación como lo anteriormente expuesto.

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Inmanejablemente manejable

Buscando por la red podremos encontrar multitud de infografías y documentos sobre la cantidad de tweets, post, mensajes o emails que se lanzan cada hora o día. Creo que es bien sabido, que la velocidad a la que crece este entorno digital es exponencial. Por lo tanto la cantidad de oportunidades que se abren en este campo son inmanejables también. El BIG DATA ya está aqui, y ha venido para quedarse.

¿Y que es el Big Data? Se trata de la manipulación de grandes cantidades de datos, para su posterior análisis y extracción de conclusiones.

Aunque se quiera pintar como un concepto nuevo, en parte esto ya es conocido. Lo que se intenta es agrupar, clasificar y estructurar todo este contenido para su posterior análisis y/o almacenamiento. Históricamente  los datos que las empresas analizaban eran bases de datos relacionales, ficheros planos, excels, …. Pero, si esta información (existente en formatos muy diferentes) está disponible, ¿Porque no utilizarla?

Cuando se habla de oportunidades en el campo del BIG DATA, no solo se refieren a las empresas de diseño o construcción de data center, cloud computing o servicios informaticos. Sino desde el punto de vista de marketing. Las empresas necesitan saber que es lo que el usuario piensa de ellas, como reacciona el mercado y con estos datos tomar decisiones para el futuro. Estas actividades se han hecho toda la vida, pero por qué no hacerlo con los datos de facebook, twitter, blogs, youtube… Puede que el formato de la información sea diferente y no estemos acostumbrados a analizar este tipo de «ficheros», pero para eso está la tecnología, para permitirnos avanzar y procesarlos. Además contamos con la ventaja, de que el usuario (ya sea consumidor final o corporativo) está constantemente proporcionando información muy valiosa sobre nuestro mercado y nuestros productos en la red. ANALICEMOSLA Y SAQUEMOS PROVECHO DE ELLO!

Por lo tanto, el big data ofrece una posibilidad enorme para la estrategia y el marketing. Si pensamos en qué tipo de información hay en la red 2.0, veremos que como empresa debemos analizarla. El usuario expresa sus pensamientos sin cortapisas, muestra como utiliza los productos, los recomienda a otros usuarios, incluso nos ofrece información de posibles mejoras o usos alternativos. Todo ello sin la menor interacción de la empresa

¿No es esto lo que una empresa necesitaría saber para mejorar sus productos o servicios? ¿No podría desarrollar futuras ventas o clientes potenciales? Utilicemos las redes sociales como canal de desarrollo de negocio, ya que las herramientas de Big data nos ofrecen esta capacidad de análisis.