Dato. Cuatro letras, una palabra simple, acaso demasiado común, pero cuyo significado es esencial en nuestro interconectado mundo de hoy. En las estrategias de transformación digital de cualquier organización, el dato es un activo clave de alto potencial. Su tratamiento masivo mediante las tecnologías de big data y la aplicación de algoritmos predictivos están transformando el modo de entender la interacción con el cliente y la toma de decisiones en las áreas de negocio.

Las empresas peruanas están empezando a sumarse a esta realidad lo que permite, entre otras acciones, la personalización, la satisfacción del cliente o la gestión preventiva. Y es que las técnicas y tecnologías big data permiten organizar ofertas mucho más personalizadas, adaptadas a las necesidades de cada uno. La segmentación del consumidor se puede hacer más fina, incrementando notablemente los ratios de acierto y la eficiencia comercial. La capacidad de actuar ‘real time’ abre nuevas posibilidades de interacción con el cliente considerando su contexto, el canal por el que interactúa, sus últimas acciones, etc.

Así pues, las acciones son más certeras y adecuadas. Esto no solo es bueno para la campaña comercial que utilice big data sino también para el consumidor, que percibe ofertas más adecuadas a sus necesidades y, por lo tanto, de mayor utilidad. No lo olvidemos. Cada persona es única. La satisfacción de los clientes también tiene una mejora notable. El análisis del texto de las reclamaciones o las opiniones del cliente permiten clasificarlos mejor y más rápidamente para asignarlas al departamento adecuado, aportando agilidad y eficiencia en la atención.

Pero se puede ir más allá, analizando incluso la voz del cliente cuando llama a los call center y entender, mediante la aplicación de algoritmos del lenguaje, de qué está hablando y cómo se siente. Esto permite a las empresas entender de qué hablan los clientes satisfechos y qué causas generan insatisfacción en el resto. El entendimiento de las personas es mayor.

En cuanto a gestión preventiva, los algoritmos predictivos permiten aplicar segmentaciones, regresiones, análisis de textos y lenguaje natural o análisis de series temporales. Estas herramientas abren las puertas para analizar mejor la información disponible y dan la posibilidad de adelantar el futuro y predecir determinados eventos. Estas técnicas ya las venimos aplicando en la red de telefonía y en la prevención del fraude en el sistema bancario.

Abordar estas iniciativas no implica necesariamente grandes inversiones. Quizá el principal desafío del big data es entender su carácter multidisciplinario y la necesidad de equipos y partners que puedan acompañar el proceso de extremo a extremo, complementando la fortaleza tecnológica con habilidades de modelamiento predictivo, elaboración de casos de uso para el negocio, adaptación de los modelos de relación entre las diferentes áreas e incluso la evolución el rol del Chief Data Officer y el gobierno de datos a esta nueva realidad. En una primera oleada, las organizaciones pueden utilizar big data para mejorar la eficiencia de su operación y reducir costes en el tratamiento masivo de datos, disminuyendo también el time to market para dejar disponible la información al negocio. Pero el verdadero valor surge cuando se diseñan casos de uso innovadores, que permiten la diferenciación y el acercamiento a una estrategia digital y a una Data Driven Company.

En el caso de las Telecomunicaciones se puede aprovechar el crecimiento del uso de la red que experimenta el país con el fin de crear nuevos insights alrededor del comportamiento del cliente. Y el mercado de la banca puede utilizar cada vez más datos aprovechando la creciente bancarización. A medida que las organizaciones en Perú vayan madurando en big data surgirán nuevas posibilidades de negocio cruzado basadas en los datos.

Las empresas de comunicaciones, que tienen una información fantástica del posicionamiento de las personas, podrían ayudar a las distintas instituciones públicas a mejorar la reacción y distribución de acciones ante determinados eventos. O combinar esta misma información con el comportamiento de pago de las personas, anticipando en muchos casos posibles acciones de fraude, etc.

Big Data también va a generar un impacto en la sociedad, ya que requiere de perfiles nuevos que actualmente no existen como los data scientist, arquitectos Big Data, programadores en las diferentes distribuciones y plataformas big data, etc. Algo que las principales universidades del país ya están incluyendo activamente en sus programas y que incluso, de cara a los perfiles ejecutivos, no ha pasado desapercibido para las distintas escuelas de negocio.

En everis apostamos por este tipo de soluciones end-to-end, desde la estrategia organizativa, los casos de uso, las tecnologías, los algoritmos o la infraestructura. Actualmente ayudamos en la región a organizaciones multinacionales de banca, telco o industria en esta transformación hacia compañías digitales que exploten el valor del dato.

Columna de opinión para la revista Business Empresarial N°29