True&Co es una empresa de ropa íntima femenina que comercializa principalmente en Estados Unidos. Creen firmemente, a diferencia de otras marcas de ropa íntima femenina, que es de suma importancia que las mujeres se sientan a gusto con su cuerpo y no hay mejor manera que la combinación de suavidad y sujeción que ofrecen sus productos. De igual forma, sus valores principales como empresa son promover la representación, la inclusión y la igualdad en todas sus prendas. Además de estar involucrados de manera activa con Keep a Breast para la concientización del cáncer de mama y de igual forma con I Support the Girls para ayudar a suministrar sostenes y ropa interior a las mujeres necesitadas. (True&Co, 2016)
True&Co empezó como una tienda ecommerce en 2012 fue fundada por Michelle Lam, quien fundó la compañía después de frustrarse acerca de la incomodidad de los sujetadores que encontraba en el mercado. Hasta la actualidad la empresa sigue ofreciendo sus productos por medio de ecommerce, sin embargo, abrió su primera tienda física que es transportable, en varias ciudades de Estados Unidos, esta tienda se inauguró en Denver, y ha viajado a distintos lugares como San Francisco y Los Ángeles (VishopMagazine, 2016). Además, PHV compró True&Co, ya que consideran que el uso de herramientas analíticas de esta compañía basada en los datos y PHV le ofrece la experiencia en la categoría íntima, know-how sobre producto, gestión y cadena de suministro (Modaes Latinoamérica, 2017)
Es evidente que algunas mujeres desconocen acerca de cuál sujetador es el que más se adecua a su cuerpo y le hace sentir más cómoda. Al no desconocer esta información, se puede generar incomodidad y malestar en el uso de la ropa íntima, razón por la cual Michelle Lam vio la necesidad de recurrir al análisis de datos para crear lencería personalizada para satisfacer la falta de un brasier perfecto.
True&Co pide a sus usuarios llenar un cuestionario llamado Fit Quiz que recoge datos de las clientas como talla, forma, preferencias en diseños, etc. Por medio de un algoritmo desarrollado por la empresa llamado TrueSpectrum, que ha logrado recopilar alrededor de 7 millones de datos para ayudar a las mujeres con este problema sugiriendo elegir la talla perfecta para ella según el tipo de cuerpo y las necesidades de la mujer sin tener que salir de su hogar, todo al fácil alcance de un click. (Fernández, 2017).
El Fit Quiz dura alrededor de dos minutos de completar la información requerida. Las preguntas dentro del cuestionario recopilan mucha información sobre el cliente como si las tiras se caen o aprestan incluso si el sujetador se vuelve incomodo conforme pasa el día. De igual manera, el cuestionario permite seguir tendencias actuales en colores, telas, etc.
Pero ¿Cómo se procesa esta información en el algoritmo? Los sujetadores se segmentan en 20 componentes diferentes que se traducen en 50 puntos de datos. FitQuiz le pregunta al cliente el tamaño de sujetador también le pregunta la marca que generalmente usa y como le quedan esas marcas. TrueSpectrum traduce la información del cuestionario y el ajuste típico que se encuentra en otras marcas. Cada decisión de producto, como el color, el corte proviene del conocimiento generado por el algoritmo, así como comentarios posteriores a la compra. Por ejemplo, TrueSpectrum concluyó que las mujeres prefieren 3 veces más los colores oscuros frente a los claros, con esta información se crearon diseños en tonos neutrales elevados en tonos oscuros y contemporáneos. De igual manera, True&Co usa sus datos para informar las decisiones de la cadena de suministros y hacer mejores productos a escala (HBS Digital Initiative, 2017). La empresa con esta tecnología hizo un paso abismal e innovador en el mercado de sujetadores.
TrueSpectrum también permitió que la empresa empiece a diseñar sus propios sujetadores de varias formas y tamaños, basándose en los datos biométricos extraídos del cuestionario, y de igual forma en los comentarios de los usuarios (Fernández, 2017). Esto posicionó a True&Co como la empresa pionera en enfocarse en el bienestar de las mujeres, además en la mente de las mujeres como el sujetador de ensueño en donde sus pesadillas de incomodidad tuvieron fin. Las ventas de True&Co crecieron, pero lo más importante es el posicionamiento que logro gracias al big data.
Es evidente que el big data puede ser útil para las empresas, trayendo consigo grandes beneficios si se tiene conocimiento de cómo manejar los datos. En el caso de True&Co, la empresa soluciona un gran problema a las mujeres y les dio bienestar a través de la recolección de datos. También se posicionó en la mente del consumidor como el mejor sujetador del mundo, el más cómodo y adecuado, esto le brinda a True&Co una ventaja competitiva inigualable, pues la imagen de la marca dentro de la mente del cliente es fundamental en el mercado. A pesar de que la competencia directa de la empresa como Victoria Secret y Maidenform han empezado a usar datos de sus clientes True&Co fue uno de las primeras empresas en línea en usar la autoevaluación y un algoritmo para crear un diseño personalizado y las decisiones sobre la combinación de productos. De igual forma es indiscutible que las ventas y por ende las utilidades de la empresa crecieron gracias a este algoritmo.
HelloFresh es una aplicación que se la puede encontrar tanto en google plays y app store, es un servicio de comida a domicilio, pero un tanto distinta a como funciona una app que ofrece un servicio de entrega de alimentos como son Uber Eats, Rappi y Pedidos. Hello fresh cuenta con un servicio distinto, ya que ofrece kits saludables que incluye las recetas e ingredientes necesarios preparar una deliciosa cena, su principal objetivo es facilitar a todos para hacer menos pesado el trabajo tanto la planeación y eleboración de las comidas. Hoy en día HelloFresh entrega sus kits a más de 420 millones de personas y actualmente su app funciona únicamente en Francia, Austria, Estados Unidos, Bélgica, Luxemburgo, Canadá, Italia Suecia, Reino Unido, Suiza, Alemania, Nueva Zelanda, Australia y Países Bajos.
HelloFresh tiene como fundador y director ejecutivo Domininik Richter, en el 2011 junto con Thomas Griessel y Jessica Nilsson, los Co Fundadores de HelloFresh toman la decisión de emprender, pero no sabían en que, así que Dominik un famoso emprendedor puso el ojo a la tiendas de comestibles, ya que se dio cuenta a pesar de cualquier situación siempre se necesitaría alimentos y una buena uso de ellos, ahí es cuando los tres deciden mudarse a Berlín, Alemania y iniciar su emprendimiento, comenzaron entregando 10 bolsas con productos frescos y una receta a sus amigos y familia, vieron tan buenas reacciones que ahí es cuando vieron el gran potencial de negocio que existía con el servicio de comida fresca a domicilio, pero para lograr su objetivo necesitaban los medios para financiar su proyecto, así que deciden hablar con hermanos Sawner dueños de Rocket Internet, una incubadora de startups (una organización que ayuda al crecimiento de emprendimientos) ellos vieron una alta capacidad en el emprendimiento así que decidieron apoyarlos como antes ya antes lo habían hecho con ELANDO,CITYDEAL y WINDU. Para noviembre del 2011 se dio por creado HelloFresh una empresa que tiene una muy corta historia pero que hoy en día es considerada la empresa líder en kits de comida fresca.
Fundador Dominik Richter
CO Fundador Thomas Griessel
CO Fundadora Jessica Nilsson
El proceso tan rápido y exitoso de la marca se a dado gracias al buen manejo de estrategias de Marketing y publicidad que han mejorado e implementado al pasar de estos años. HelloFresh a tenido un enorme beneficio del big data, tecnología de primera y una gran capacidad de análisis de datos, toda la información recaudada les ayuda a mejorar las recetas y crear nuevas, a partir de estas recetas, crean menús que se dirigen a diferentes segmentos de clientes y satisfacen las diferentes necesidades de los consumidores para de esa manera aumenta el nivel de experiencia gastronómica de todos los clientes, todo esto es su motor para seguir creciendo y no quedarse atrás de su competencia directa Blue Apron.
HelloFresh vs Blue Apron
Cada mes Hellofresh recibí alrededor de 3 millones de reseñas y calificaciones, las cuales se examinan y evalúan para saber la verdadera satisfacción que sus clientes tienen con sus kits. El análisis de texto y el lenguaje de procedimiento de texto es la tecnología que ayuda analizar todo desde una manera totalmente anónima, todos los comentarios son clasificados según sus sentimientos y de esa manera logran compartir los resultados a el equipo de desarrollo, el de planificación y el de compras. El equipo encargado del desarrollo de todas las recetas tiene una supervisión todas las semanas y ahí identifican cuales fueron para los clientes las mejores y peores recetas a través del poder de los datos que se generan. Después integran una retroalimentación en la mejora de las recetas. Si hay varios comentarios que son negativos el equipo de abastecimiento toma medidas y trabajara en estrecha colaboración con los proveedores, incluso el uso de los datos de todos los clientes asiste en la transformación de cadenas de abastecimiento de alimentos al pronosticar la demanda real de ingredientes con varias semanas anticipadas.
Por otro lado, con la ayuda de la tecnología de análisis de texto que utiliza hellofesh pueden ver si tanto las salsas estuvieron bien para los clientes o si los productos fueron de su agrado, no solo pueden ver que han comprado sus fieles clientes también sus reseñas sobre cada receta, es una gran ventaja competitiva la que hellofresh tiene ya que la tienda de comestibles no puede recaudar tantas reseñas y datos de mejora de sus productos o servicio.
Otro beneficio que les trae el uso del business intelligence es que la retroalimentación que reciben no es únicamente de un país, si no de varios y eso les ayuda a ver si realmente sus recetas y servicio son buenos o si realmente hay que cambiarlos ya que son retroalimentaciones multinacionales. Los datos de comportamiento ayudan a hellofresh a ver la preferencia de menús que eligen sus clientes, para de esa manera clasificar la información y brindar una experiencia mucho mas personal dependiendo los gustos de cada persona.
Para concluir, el análisis de texto, lenguaje de procedimiento, business intelligence, tecnología de análisis y datos de comportamiento ayudan a mejorar la experiencia de todos los clientes de hellofresh, ya que con los datos de los reseñas o comentarios de sus clientes puede lograr personaliza sus pedidos y de esa manera en la siguiente orden hellofresh logre satisfacer en su totalidad las necesidades y deseos que cada uno de sus clientes busca al momento de elaborar y comer su cena .
Cuando hablamos de tecnología, electrónica y de innovación se puede nombrar a empresas tales como Microsoft, Qualcomm, Sony, Samsung, Google, Toshiba, LG y muchos mas. Dentro de estos nombres uno que es considerado pionero es Sony. Sony es considerada una de las mejores marcas porque es uno de los líderes mundiales en productos electrónicos de consumo y profesionales, videojuegos, consolas y discos de videojuegos. Cuenta con tiendas al rededor de los 4 continentes, operando en 204 países y destacando por ofrecer la mejor experiencia al consumidor. Un dato interesante es que Sony cuenta con departamentos tales como en entretenimiento, musical, de electrónicos, financiero y muchas mas.
Como se menciono anteriormente una de las empresas mas importantes y destacadas en el mundo de la electrónica y tecnología es Sony. Sony fue fundada en Japón en humildes inicios hasta convertirse en una de las empresas multinacionales mas reconocida. La historia de Sony es muy interesante ya que paso de ser un mini taller de reparaciones de radios de Tokio a convertirse en una empresa con ingresos mayores a 50.000 $ millones, se debe a la disciplina y relación entre los fundadores de la empresa el ingeniero Masuru Ibuka y Akio Morita. Una clave de éxito de esta empresa fue siempre la confianza y la fe, en si basada en una red familiar en donde se presenta participación y apoyo entre todos lo integrantes de Sony Group. Los mas grandes éxitos de Sony fueron la creación de la primera televisión portátil, ligera y pequeña en comparación a la competencia, la invención de el disco compacto, o CD, el icono de la empresa el cual fue el Walkman, el Play Station, la creación de la primera televisión Oled y en si muchos hitos mas que hacen que esta empresa resalte sobre las demás.
La razón principal por la cual Sony tuvo que requerir a el Análisis de Datos es debido a la recesión económica del 2008, El CEO Kazuo Hirai decidió concentrarse en la venta de smartphones y tablets, un mercado al que lamentablemente no le va muy bien en la actualidad.” No obstante, mediante los demás departamentos de Sony con la producción de Play Station, de televisiones, electrodomésticos e inclusive de dispositivos de audio, Sony sigue siendo un gigante comercial, pero algo a considerar es que como se menciono antes Sony no tuvo otra opción que recurrir a el análisis de datos para así encontrar un patrón en el consumidor. Desde que comenzó la década de 2010, el grupo Sony destaco y se dio cuenta que existió una aceleración en el movimiento de añadir una cantidad apresurada de datos en el día a día, en si utilizar y analizar los datos sea tanto para fines personales o comerciales. Sony entendió que hay un enfoque singular cuando se habla de Análisis de Datos, en el cual los resultados esperados o futuros se pueden predecir en base a los resultados anteriores mediante el uso de algoritmos estadísticos y de autoaprendizaje.
Uno de los especialistas del centro de Investigación y Desarrollo de Sony Corporation, el señor Shingo Takamatsu el cual estaba incluido en el proyecto de Análisis de Datos comento que: El análisis de datos permite a las empresas tomar medidas más efectivas al brindarles una mejor comprensión del comportamiento de compra de los clientes o ayudarlos a analizar los procesos de fabricación para mejorar el rendimiento en función de la información de fabricación, (Sony Group Corporation , 2020). No obstante, también destaca que en si recopilar datos se ha vuelto algo común, al momento de analizar y utilizar variedad de datos en esos casos es necesario personas con una experiencia alta relacionada al análisis de datos. Junto a su equipo, en I+D durante el paso del tiempo desarrollaron una herramienta de Análisis de Datos la cual se llama Prediction One. El y su equipo aseguran que esta herramienta es distinta ya que consideran que su uso es fácil es decir cualquier persona no experta en la zona de Análisis de Datos, puede manejarla. Takamatsu y su equipo generaron algoritmos para manejar varios tipos de datos que nuestros usuarios podrían querer analizar. Lo interesante de Prediction One es que mediante un clic esta herramienta maneja y ubica el método analítico adecuado para la información recibida de igual manera funciona básicamente como una aplicación de escritorio.
Prediction One es básicamente una herramienta de análisis de datos que presenta una interfaz de usuario simple e intuitiva que se puede operar fácilmente sin ningún conocimiento experto. Al ser desarrollada con tecnología avanzada por distintos departamentos de tecnología y Análisis de Datos patentada de Sony, esta herramienta es fácil de usar, precisa y proporciona un razonamiento para sus predicciones. E inclusive al ser un programa como se menciono antes, se puede operar en sistemas tales como una laptop o computadora de escritorio, por lo tanto, no es necesario el uso de equipos complejos y costosos. Este programa o mejor dicho este servicio fue lanzado al público en el año 2019 en Japón.
Takamatsu recuerda que puede desarrollar estas funciones gracias a la diversidad de negocios de Sony. Menciona que cuando presento la tecnología de preprocesamiento de datos y construcción de modelos desarrollada por I+D, recibió muchas solicitudes de análisis de datos dentro de los diferentes departamentos del Grupo Sony. A medida que ayudo a esos departamentos, también desarrollo herramientas para satisfacer diversas necesidades apropiadas para análisis y datos. Mediante a las varias muestras de datos que recibió el y su equipo, se pudo mejorar los algoritmos y por lo tanto se creo una herramienta capaz de predecir muchos casos con anticipación. Ya que Prediction One estaba ampliamente disponible dentro del Grupo Sony, se tuvo muchos usuarios de prueba desde la etapa del prototipo de la herramienta. (Sony Group Corporation , 2020) Con base en los comentarios de todos esos usuarios, Takamatsu afirma que “identificamos nuevos problemas, lo que finalmente nos permitió mejorar la herramienta” (Sony Group Corporation , 2020). Uno de los ejecutivos de Sony Assurance Inc, Hideki Yakura, utilizo la herramienta desde el comienzo del desarrollo, y comentó: “Escucharon atentamente todos nuestros comentarios, por lo que la herramienta se volvió muy fácil de usar” Naturalmente, también es muy preciso y permite obtener una buena comprensión de las tendencias de los clientes. Además, también muestra su razonamiento, facilitando la explicación de propuestas de mejora basadas en previsiones. Comento que “por el momento, estamos trabajando en nuestras habilidades de uso, es decir, ‘Qué analizar y cómo usar los resultados’. Junto con Takamatsu, estamos buscando métodos de uso aún más efectivos” (Sony Group Corporation , 2020). (Sony Group Corporation , 2020)
Para poder concluir con este escrito considero que es muy importante aquello que comento Takamatsu al presentar la herramienta Prediction One: “Creemos que la adopción exitosa del análisis de datos beneficiará tanto a la empresa como a sus clientes”, “si esta herramienta puede acelerar el progreso en la sociedad, entonces seguramente es digna de llamarse ‘innovación’. En el futuro, nos gustaría colaborar internamente para mejorar aún más esta herramienta, y al mismo tiempo ponerla a disposición a mas población.”. Al destacar esto se puede entender que el análisis de datos puede ayudar y facilitar la agilidad y predicción de ciertos comportamientos por parte del cliente sea por sus preferencias o por su región. En si Sony pudo aprovechar la herramienta, pudo llegar a conclusiones y a entender ciertos movimientos en el funcionamiento de ventas al cliente. Es decir, mediante muestras y análisis se puede buscar una solución analítica ante problemas económicas o inclusive sociales, es así que como se menciono anteriormente en el escrito, el uso de datos puede utilizarse en la vida sea para algo privado (personal), comercial o inclusive del estado.
Domino ‘s Pizza es una empresa de origen estadounidense reconocida a nivel mundial con una cadena de restaurantes de comida rápida, especializada en pizza. Esta empresa opera mediante franquicias, es por eso que en la actualidad Domino ‘s Pizza cuenta con cerca de 15000 restaurantes alrededor del mundo, cerca de 5000 restaurantes solo en Estados Unidos, se encuentra en 85 países, entregando unas 2 millones de pizzas diarias, superando a su competencia directa Pizza Hut y Little Cesar. Hoy por hoy la pizza es uno de los alimentos más conocidos y famosos a nivel mundial, pero esto no sería posible de no haber sido gracias a empresas como Domino ‘s Pizza o Pizza Hut.
Domino ‘s Pizza comenzó en 1960 siendo una pequeña pizzería en Ypsilanti, Michigan. El fundador de Domino ‘s, Tom Monaghan y su hermano James, habrían comprado una pizzería “DomiNick’ s Pizza” en el centro de Ypsilanti por tan solo 900 dolares. Gracias a la buena acogida que tuvieron las pizzerías y la visión que tuvo Tom Monaghan, en 1967 Domino ‘s acogió el modelo de franquicias y empezo a abrir nuevos restaurantes. Domino ‘s tendría un buen crecimiento hasta que en 1998 el fundador Tom Monaghan, vendería la empresa a Bain Capital Inc. En 2004 Domino ‘s entraría a ser una empresa pública en bolsa, con las siglas DPZ. Para el 2007 Domino ‘s saltaría al mundo digital con su página web y app para pedidos en línea. En la actualidad Domino ‘s es un referente en cuanto a pizza y en la innovación de la entrega a domicilio.
Domino ‘s Pizza es una empresa lider a nivel mundial en cuanto a comida rápida y también es un referente de cadena de comida rápida y franquicias. Este puesto se lo ha ganado gracias a que desde sus comienzos se ha mantenido en constante innovación. Domino ‘s Pizza ha revolucionado muchas cosas en el sector de la comida rápida y en muchos casos ha estandarizado procesos que en la actualidad son esenciales para la industria. En la actualidad Domino ‘s ha implementado muchos cambios y está apostado al análisis de datos como parte de su crecimiento y evolución en el mercado. Es así como esta compañía mediante la recolección de datos planea llegar a más clientes y que sus órdenes sean cada vez más rápidas.
Antes del mundo digital Domino ‘s buscaba siempre mantenerse innovando frente a la competencia y procurando siempre dar un mejor y más rápido servicio al cliente. Es por eso que desde sus inicio Domino ‘s implementó nuevas ideas y nuevos procesos, por ejemplo, en sus inicios la pizzeria decidió simplificar su menú, ya que de otra forma las órdenes tomaban mucho tiempo en salir y por lo tanto daban un mal mal servicio al cliente, por lo que decidieron simplificar los tamaños de pizza y reducir lo ingredientes de las pizzas. Otro cambio que hizo la compañía y que luego sería un estándar en la industria fue usar cajas de carton corrugado en vez de carton convencional, de esta manera las pizzas no se aplastan, mantenían el calor por más tiempo y se podían apilar más cajas para entregar más pedidos a la vez. Otra estrategia importante y que ayudaría a la compañía a seguir creciendo fue la implementación de su política “30 minutos o gratis”, esta fue una decisión decisiva ya que ayudó a domingos a crecer como empresa sin tener que invertir en más restaurantes, lo haría más llamativo ya que nadie tenía ese tipo de entrega en esa epoca y asi daria una mejor atención al cliente sin tener que esperar en la tienda física.
Gracias a su rápido crecimiento en 1965 Domino’ s creó un centro de preparación y distribución de masas e ingredientes para pizzas, esto ayudó a que la compañía tenga un mejor desempeño como franquicia y ayudó a que los pedidos salgan cada vez más rápidos. Incluso antes de la era digital Domino’ s ya reunía datos de sus clientes, por lo que se dio cuenta que la mayoría de pedidos que entregaba eran a estudiantes universitarios, por lo que al momento de expandirse se enfocan principalmente en abrir restaurantes cerca de campus universitarios.
Domino ‘s comenzaría en el mundo digital en el 2007 con su página web y su aplicación móvil para recibir pedidos en línea. En 2008 la compañía lanzaría “Domino ‘s Tracker” que le permitiría informar con precisión a sus cliente 4 si su orden ya está tomada, se está preparando, está en camino y la hora de su entrega. Este tipo de estrategias digitales le haría lograr que más del 50% de sus ventas sean por canales digitales en el 2017. En 2015 Domino ‘s Pizza empezaria a trabajar en un nuevo proyecto llamado “Domino’s AnyWare” el cual sería un poderoso sistema el cual integra todos los canales posibles de comunicación con el cliente, esto se hace mediante chat box y a la par ayuda a la recolección de datos de la empresa. Domino’s AnyWare busca nuevas formas de hacer pedidos, para que el cliente tenga una experiencia más orgánica y cómoda al momento de pedir sus alimentos. AnyWare se ha implementado en plataformas como: Google Home, Alexa, Messenger, Mensajes de Texto, Twitter, Smart Watches, Smart TVs, etc.
Domino ‘s Pizza reúne la información de todos sus canales y las procesa con ayuda de Talend Big Data que ofrece diferentes herramientas para el análisis e integración de datos en tiempo real. Toda esta información ayuda a Domino’s a tomar una gran cantidad de decisiones, por ejemplo, le ayuda a saber dónde abrir un nuevo local, ayuda a hacer campañas publicitarias, adaptarse a las nuevas necesidades del mercado, amplia y abre nuevos puntos de entrega, ayuda a mantenerse competitivo en el mercado y asegura en entregar el producto de la mejor calidad en el menor tiempo posible. Por último, Domino ‘s Pizza se ha aliado Amazon Web Services en busca de lanzar un nuevo proyecto, “pedidos predictivos”, con este nuevo proyecto mediante cálculos de datos buscan predecir un pedido antes de que se realice para así poder entregarlo en 10 minutos o menos.
Domino ‘s Pizza es un claro ejemplo de cómo las compañías tienen que ir evolucionando y adaptándose al mercado y a las nuevas tecnologías para seguir creciendo. Dominos es un referente a la empresas de comida rápida y ha entendido muy bien que el e-commerce y el análisis de datos es el siguiente paso en para seguir creciendo en el mercado. Dominos ha invertido y desarrollado en muchos procesos los cuales otras compañías han implementado por lo que no es de sorprender que esta compañía sea referente en la industria alimenticia.
AT&T, como el manejo de la Big Data le ha permitido brindar un mejor servicio a sus clientes y ser mas productivos en sus procesos internos.
Por: Luis J. Chango
Para dar comienzo al papel primordial que ha logrado AT&T gracias al manejo de datos y el Big Data primero conoceremos un poco de lo que hace esta empresa.
AT&T se trata de una multinacional con origen estadounidense, es una compañía que ofrece servicios de telecomunicación y se trata además del proveedor de servicios 4G, 4.5G y 5G mas grande del mundo. En cuanto al territorio estadounidense es el mayor proveedor de servicios de telefonía fija. Desde el 2018 es la la empresa matriz de WarnerMedia, lo que la vuelve la mayor compañía de medios y entretenimiento del mundo. Finalmente cabe mencionar que se encuentra en el puesto #9 de las 500 mayores empresas estadounidenses por ingresos totales.
AT&T se fundó en 1885 con el objetivo de dirigir la red de telefonía de larga distancia en los Estados Unidos, inicialmente empezó como una subsidiaria de “Bell Telephone Company”. En el año de 1925 se crearon los “Bell Labs” o los “Laboratorios Telefónicos Bell” quienes empezarían proyectos como el lenguaje de programación, el transistor, la astronomía radial, etc. En 1982 sería parte de una demanda por parte del gobierno estadounidense por prácticas de monopolio, lo cual desembocó en la independencia de AT&T de su compañía matriz.
Ahora bien, ¿cómo AT&T hace uso de la Big Data para medrar sus operaciones externas e internas?
Durante algunos años ya AT&T se ha dedico a la recopilación de datos, específicamente macrodatos que le ayudarán a ofrecer soluciones externas desde sus procesos internos. AT&T creó su centro de recopilación de Big Data el cual está estructurado por expertos, profesionales y científicos de datos, los cuales tienen el objetivo de ofrecer soluciones que mejoren sus productos, sus ofertas y sus procesos. Las personas tienden a relacionar a AT&T como un proveedor de servicios mas no como innovadores, pero esto es algo que se está intentando cambiar a través del uso de la Big Data.
La variada oferta de datos que posee AT&T le da una ventaja única que puede aprovechar para el análisis y desarrollo, con esta enorme cantidad de datos pueden crear patrones y formar puntos de aprendizaje, de esta forma lo que quiere y de hecho está logrando AT&T es crear distintas oportunidades dentro del análisis productivo dentro de todos sus procesos internos, esto beneficiando a sus clientes. Puede hacer uso de estos análisis predictivos para ofrecer un mejor cuidado a los equipos de sus clientes antes de que se presente un problema, además de mejorar las lineas de comunicación para atención a clientes, ¿qué se logra con esto? ahorrar varios miles de dólares al poder determinar qué sistemas están prontos a fallar y manejar esta situación antes de que pase.
AT&T actualmente ya le hace un seguimiento a los equipos de sus clientes en tiempo real, por dar un ejemplo, si uno de sus decodificadores presenta un patrón de reinicio por la noche o si se encuentra próximo a fallar, la compañía ya lo puede anticipar con tiempo. Mediante el uso de la big data a través de los puntos de datos que muestran correlación se puede prever un posible fallo futuro y de esta forma se pondrían en contacto con el cliente antes de que esto ocurra. Lo que se intenta además con las llamadas es que el proceso de guía y ayuda con sus productos sea ameno con el cliente y en general no complique más la situación ofreciendo una ayuda inmediata y eficaz.
Hasta ahora hemos visto cómo AT&T hace uso de la Big Data para mejorar su interfaz con el usuario, es decir, sus clientes. Ahora bien, también hace uso de la Big Data dentro de sus propias operaciones. Por mencionar un ejemplo, AT&T posee una flota de más de 75.000 vehículos, mismos que son rastreados para analizar datos tanto internos como externos del vehículo, como el clima por ejemplo, y de esta forma calcular que batería está próxima a deteriorarse, esta información es enviada al personal encargado del reemplazo de estas baterías para darle un cambio antes de que la batería se deteriore completamente.
Siguiendo este esquema AT&T ha reemplazado un promedio de 1.000 baterías cada mes y de esta forma ha logrado un ahorro de más de 1 millón de dólares. La utilización de la Big Data se ha llevado también a sistemas como climatización de sus oficinas, centros de comunicación y sus torres celulares, esto también le permite saber cuando cuando un sistema de climatización presenta un funcionamiento irregular y puede estar pronto a fallar.
En general todas las bases de datos que se van recopilando le han ayudado a AT&T a ofrecer un mejor servicio a sus clientes y a mejorar varios aspectos dentro de sus instalaciones y procesos internos, podemos denotar también que estos enfoques de datos se centran en detectar un problema e intentar resolverlo antes de que cause algún problema mayor. Finalmente, podemos darnos cuenta de como toda esta información le ha permitido a AT&T brindar una mejor atención en el servicio al cliente y con el mantenimiento de sus productos además de que estos procesos le han permitido ahorrarse varios miles de dólares.
colaboradores de Wikipedia. (2022, 23 febrero). AT&T. Wikipedia, la enciclopedia libre. Recuperado 21 de febrero de 2022, de https://es.wikipedia.org/wiki/AT%26T
Farmaenlace es una empresa ecuatoriana especializada en la importación, distribución y comercialización de medicamentos, con 2 modos de operación, (1. Distribución farmacéutica, enfoque en farmacias independientes o afiliadas) y (2. Venta final a través de dos de sus cadenas de farmacias, Medicity, Economy Farmacia). Uno de los principales objetivos en la empresa es mejorar la optimización de datos, a través de la recopilación de datos a través del sitio y su aplicación, para encontrar a los profesionales adecuados para el puesto a través de una búsqueda personalizada, a través de sus plataformas de investigación y generar búsqueda de personal capacitado. a través de su plataforma LinkedIn, implementando herramientas digitales de trabajo para un mejor uso de la nube y creando índices para la bolsa.
En la política de privacidad de la plataforma Farmaenlace para mejorar la optimización de datos comerciales, hay información de hardware, información de registro, información de interacción, cookies y etiquetas: Farmaenlace, Recordar preferencias de usuario, Brindar otros servicios y funcionalidades disponibles solo mediante el uso de cookies, Farmaenlace Cía. Ltda cumple con las políticas y normas ecuatorianas aplicables en cuanto al manejo de la información que procesa de sus clientes.
En el marco de nuestra investigación y búsqueda de profesionales idóneos para puestos farmacéuticos, realizamos la implementación y establecimiento del Colegio Universitario Farmaenlace (UCF), que es un programa de estudio a través de una plataforma en línea de fondo y crea una mezcla de recursos humanos, a través de la implementación de la plataforma de empleo LinkedIn.
Del mismo modo, para aprovechar los recursos tecnológicos en la nube, Farmaenlace es una de las empresas que está implementando Office 365, una herramienta de trabajo digital capaz de almacenar y procesar datos de forma sencilla, mucho más, desde diferentes dispositivos, con una mejor cobertura de datos. , así como acceder a ellos más fácilmente. El uso de OneDrive aumentó en un 90,99 % al final del lanzamiento. Con la adopción, la empresa ha logrado que las personas vean y editen archivos en SharePoint, una aplicación que ha crecido un 7,83 % porque antes solo la usaban para guardarlos. Skype les ha permitido formarse a distancia, ya que gestionan una red de farmacias en todo el país, que ha crecido un 72,72%.
Finalmente, luego de implementar herramientas y políticas digitales dentro de la empresa, elaboramos predicciones y construimos indicadores para el mercado de valor, posicionamos a Farmaenlace en el mapa comercial, nos brindan datos de ganancias, gastos, ingresos, etc. para futuras inversiones y adquisiciones de franquicias.
En estos dos negocios operan cinco marcas diferentes: Farmacias El Discount y DIFARMES son marcas que operan en la cadena de distribución farmacéutica. Farmacias Medicity, Punto Natural y Farmacias Económicas operan como su propia marca de droguerías. La compañía ha mostrado un crecimiento en las ventas a lo largo del período histórico.
La industria del futbol al igual que todas las industrias del mundo ha tenido que ir evolucionando acorde a las necesidades que se le han ido presentando y gracias a eso a llegado a crecer de una forma exponencial a tal punto de ser una de las industrias que mas genera en el mundo, es por eso que hay un interés muy grande para los equipos en ser más y más competitivos para incluso rozar la perfección e incluso eso no es suficiente, debido a esto, se han aplicado varios nuevos procesos que al principios se los veían completamente ajenos para el futbol, uno de ellos es el análisis de datos. El Bayern de Múnich siempre ha sido uno de los equipos mas temidos a nivel mundial, y su palmares de trofeos lo demuestra, pese a eso este equipo siempre ha tratado innovarse en sus procesos de entrenamiento para así estar continuamente en la elite europea, es por eso que es uno de los primeros equipos en adoptar este nuevo proceso de análisis de datos, ellos lo aplican en dos áreas, en la administrativa y deportiva, en este ensayo nos centraremos en el área deportiva, pero en el área administrativa una de las cosas que hacen que es muy interesante es como analizan a sus fanáticos según sus gustos y preferencias para así poder brindarles experiencias únicas en todas sus atracciones, que pueden ser el estadio, la tienda o incluso las redes sociales.
Sus hitos deportivos son muy amplios, sobre todo en Alemania ya que existe un dominio absoluto de este club sobre los demás, incluso llegando a hacer a la Bundesliga aburrida en la cual antes de que empiece el campeonato ya se conoce al campeón, además a nivel europeo también es uno de los mas ganadores, ya que tiene 6 Champions league hasta el momento, las cuales han sido conseguidas categóricamente, sobre todo la del 2020 que aplasto a todos sus equipos contrincantes gracias a su poderío físico. Algo mas que se le podría sumar como un hito es que en la obtención alemana del mundial 2014, 7 de los 11 titulares de la selección provenían del club Bayern de Múnich, lo cual muestra lo poderoso que es este equipo
En la parte deportiva que es la parte en la que se centrara este ensayo basa básicamente en potencializar a sus jugadores, tanto técnica como físicamente, centrándose mas en la parte física. Este equipo tiene un convenio con una plataforma llamada SAP que es una empresa que se dedica al análisis de datos, entonces mediante ellos, llegan los informes a los cuerpos técnicos y la directiva para que mediante estos ellos puedan tomar decisiones tales como que aspecto técnico entrenar al jugador, que aspecto físico tengo que entrenar al jugador, además de que en la parte física pueden ver incluso hasta cuanto peso cada jugador debería levantar en los días de gimnasio, o incluso la posición táctica de un jugador en función a lo que el partido necesite.
Las pruebas lo hacen mediante varios tests que tienen estudios detrás de ellos para así poder acercarse a los resultados mas exactos posibles, sobre todo en los aspectos físicos es la parte mas compleja de medir, pero existen métodos con los cuales se puede medir, por ejemplo para los pases, una empresa creo una caja llamada footbonaut, la cual es un estilo de jaula en los cuales se tiene varios pequeños arcos en los 4 lados y lugares de donde salen los balones, entonces la maquina lanza un balón y se ilumina uno de los arcos de la jaula, entonces el jugador tiene que recibir el balón y dar el pase hacia el arco, esto permite medir el control y el pase. En cambio en la parte física es mas sencillo, ya que estos parámetros nos permiten ser más exactos, ya que básicamente se basa en hacer relaciones entre tiempo y distancias, por ejemplo para medir resistencia anaeróbica se puede realizar un test de Lagger lo cual permite tener una calificación sobre 100 dependiendo edad del jugador, o si es velocidad, existen tablas de resultados que nos permiten mediante una regla de 3 ver la calificación sobre 100 y así medirnos bajo un mismo estilo de calificación en todos los parámetros.
Además en la parte medica también se aplica análisis de datos, y esto ha sido de gran ayuda para el club, ya que en conjunto con el cuerpo medico y SAP han desarrollado una aplicación en la cual les permite mostrar a los jugadores en que parte sintieron molestia después de un entrenamiento, si esa molesta fue un pinchazo, o un golpe, o como un estirón en el musculo, también el nivel de fatiga en el que se encuentran, esto permite una reducción en las lesiones, y podemos comprobarle porque casi nunca se ve a un jugador del Bayern lesionado, y esto es en gran parte gracias a esta nueva aplicación que han generado.
En conclusión podemos decir que este método que poco a poco se ira adueñando del futbol permite al Bayern de Múnich seguir siendo uno de los equipos mas grandes y competitivos del mundo ya que está potenciando y cuidando a sus jugadores para así lograr una estructura deportiva mas fuerte, y no solo eso sino que cuando a un equipo le esta yendo bien deportivamente, económicamente también va a ir creciendo, esto casi siempre va de la mano, entonces esto le permite al Bayern estar siempre en constante mejora, en búsqueda de nuevas tecnologías que le permitan irse superando día a día.
“Ford es una empresa dedicada al diseño, manufactura, mercadeo, venta y servicio de automóviles a nivel mundial. Esta corporación cuenta con aproximadamente 202 mil empleados lo cual la ha convertido en una de las empresas con mayor reconocimiento dentro de la industria automotriz” (Cobo,2019). Esta compañía maneja líneas de vehículos, camionetas y camiones, además cuenta con Sport Utility Vehicles (SUV), vehículos eléctricos y su marca Lincoln para la venta de autos de lujo. (Cobo, 2019). Adicionalmente, esta empresa ofrece un servicio de financiamiento llamado “Ford Motor Credit” el cual brinda mayor facilidad de compra a sus clientes y concesionarios.
Ford fue fundada el 16 de junio de 1903 por Henry Ford y 12 inversionistas más con el objetivo de producir vehículos diseñados por Ford. Inicialmente la compañía comienza con un presupuesto de $28000 en la ciudad de Detroit, Michigan. (Pastor,2015). El primer coche se diseñó en julio de 1903 y fue llamado Modelo A, el cual en los primeros 15 meses la marca vendió 1700 unidades. Posteriormente, ante la alta cantidad de demanda de pedidos del modelo Ford T la compañía decide cambiar su modelo de producción y decide “producir en serie”, este método consistía en reducir los tiempos y que los empleados de fabrica sean capaces de crear un Ford T cada 10 segundos. Ante este gran éxito, más adelante, la empresa comienza a manufacturar camiones, tractores, barcos e incluso aviones para suministrar al ejercito estadounidense en la Segunda Guerra Mundial. Para 1978, la empresa contaba con más de 40 plantas de fabricación y es así como actualmente esta marca logró convertirse en una de las compañías más reconocidas, mejor posicionadas y más fuerte dentro del mercado automotriz. (Pastor, 2015).
Ford es sinónimo de innovación y tecnología desde la creación de su primer producto. Esta marca ha sido una de las empresas automovilísticas que se ha mantenido en constantes descubrimientos a lo largo del tiempo, no solo por la alta demanda de mercado sino porque siempre ha buscado brindar experiencias lo más satisfactorias posibles a sus clientes. Para esto lograr esto y gracias al avance de la tecnología, estos últimos años esta empresa ha implementado herramientas de Big Data dentro de sus procesos productivos buscando nuevas funcionalidades en sus vehículos, seguridad de los conductores y asegurándose de que la producción nunca cese.
Han pasado más de cien años desde que Ford revolucionó la industria con su línea de producción en serie, y es así como actualmente, vuelve a marcar tendencia haciendo uso del Big Data, esta vez como herramienta para poder identificar los futuros daños y averías en las máquinas de la fábrica antes de que estas sucedan. Con la ayuda de los “ingenieros de planta de carrocerías de Ford y junto con los expertos en robótica de la Universidad Cardenal Herrera de Valencia” (Ford, 2020), crean un sistema de Big Data que consiste en una aplicación que les permita evitar retrasos en su producción por cualquier fallo en la maquinaria para de esta manera cumplir los plazos de entrega de los autos. Ahora, los empleados reciben alarmas inmediatas en su smartphone si alguna de las máquinas comienza a ralentizarse, deteriorarse o está próxima a sufrir algún tipo de avería. Este sistema de Big Data, brindó una solución a una constante problemática que la empresa tenía, logrando que esta ahorre más de un millón de euros. Además, también esta app asegura que los clientes reciban sus pedidos de autos nuevos a tiempo lo cual permite que la empresa logre cumplir con los objetivos de ventas mensuales.
Poco tiempo después, esta empresa vuelve a hacer uso del Big Data para otros fines. En este caso, Ford desarrolla una función inteligente que puede ayudar a identificar donde hay mayor probabilidad de incidencias de tráfico en diferentes ciudades. (Russo, 2018). El proceso comenzó cuando Ford Smart Mobility, registró durante todo el año un millón de kilómetros de cómo se comportaban los autos y sus conductores en Londres y sitios cercanos, con la finalidad de estudiar esta información, analizarla y encontrar diferentes soluciones para poder prevenir estos incidentes con anticipación. La empresa rastreó los viajes de los autos y diferentes datos de los conductores como el frenar, su intensidad y donde se aplican las luces de advertencia. Posteriormente, Ford comparó toda esta información con informes de accidentes que han sucedido y construyó un algoritmo que ayuda a determinar la probabilidad de la ocurrencia de accidentes en el futuro. (Russo, 2018)
Los datos obtenidos obtuvieron resultados de más de 15.000 días de uso de vehículos, de 160 autos comerciales conectados, recorriendo más de 1 millón de kilómetros que proporcionó 500 millones de puntos de datos. Para este estudio, los automóviles que participaron estaban equipados con un dispositivo que registraba los datos de cada uno de los viajes para después enviarlos a la nube y que posteriormente los expertos de datos del equipo de Global Data Insight and Analytics de la empresa analicen los resultados de esta información. Este método de prevención es bastante beneficioso para el flujo de tráfico, seguridad vial y eficiencia en las ciudades. Además, es importante mencionar que esta nueva tecnología puede aplicarse en cualquier entorno de circulación y no solo en las grandes ciudades. (Russo,2018)
En conclusión, es notable las ventajas que facilita el Big Data dentro de las empresas, en el caso de Ford, mejoró la eficiencia y la optimización de sus costos lo cual demostró beneficios económicos. Además, gracias al Big Data la empresa logró mantener ventaja competitiva en la distribución lo que la posicionó aún más dentro del mercado automotriz. Por otro lado, es importante e indispensable reconocer que es lo que la empresa necesita y cuál es la problemática específica para de esta manera hacer un uso eficiente del análisis de datos. Asimismo, hoy en día el avance de la tecnología ha facilitado el uso de esta herramienta, lo cual permite que tanto expertos en el análisis de datos como ingenieros de planta de las diferentes empresas logren manejar la información de una forma ordenada y concisa.
BIBLIOGRAFÍA
Cobo, C. (2019, Marzo). Valoracion de la Empresa Ford Motor Company. Universidad de Chile. Postgrado Economía y Negocios.
Goldcar es una multinacional de origen español que ofrece servicios de alquiler de vehículos, seguros y asistencia vial en los aeropuertos de 13 países alrededor del mundo y administra una flota de alrededor de 60.000 vehículos. Con 37 años de trayectoria, esta empresa se ha posicionado como líder del mercado europeo en el sector de alquiler vacacional de coches sin conductor; siendo reconocida por su estrategia de bajos precios, la relación cercana con sus clientes, su sistema de reservas y pagos fáciles de manejar.
En 1985, los hermanos Juan y Pedro Alcaraz Alcaraz fundaron «Europa Rent a Car» con el propósito de ofrecer una variedad amplia de vehículos seguros y garantizar una experiencia satisfactoria a sus clientes por medio de sus servicios. En 2003, dicha empresa atravesó un notable proceso de rebranding que resultó en su nombre actual: «Goldcar». Años después, en 2014, «Investindustrial» adquirió el 80% de Goldcar y fue responsable de mejorar la eficiencia y calidad de su servicio con la implementación de nueva tecnología. Finalmente, a partir del 2017, Goldcar ha conformado parte de la multinacional francesa de alquiler de coches a bajo costo «Europcar Mobility Group».
Durante años, Goldcar se dedicó a la recopilación de información. No obstante, su gestión de datos estaba dispersa en hojas de cálculo de Excel únicas para cada ubicación y departamento, dificultando inmensamente la tarea de procesar hallazgos al no contar con una forma centralizada de almacenar datos. Afortunadamente, la implementación del uso de Big Data ha optimizado la administración de la flota, la ocupación de vehículos, y su sistema de recomendación de productos.
Las tecnologías de Big Data analizan el tráfico web de Goldcar, permitiendo a la empresa descubrir patrones dentro de los datos e identificar oportunidades basándose en la información recopilada. El servicio también hace uso de algoritmos predictivos para optimizar la ocupación de los vehículos y adaptar los precios a la demanda. Con el fin de potencializar el rendimiento de esta herramienta, Goldcar trasladó la gestión online de su página web al servicio Cloud de Amazon y obtuvo una gestión más eficiente, logrando predecir la ocupación de la flota con un acierto superior al 90%. De esta manera, la compañía ha maximizado no solo sus ganancias sino también la administración de su flota, permitiéndoles ofrecer un servicio que lidera el mercado europeo en el sector de alquiler vacacional.
Con el uso del Big Data, Goldcar desarrolló un sistema de Business Intelligence que logra potencializar el autoservicio departamental, llevándolos a ofrecer servicios innovadores como Key’n Go y Click’n Go. El primero, permite a sus usuarios realizar todos los procedimientos necesarios para alquilar un vehículo en línea y genera un código QR con el que podrán recoger su llave en el dispensador Key’n Go instalado en los aeropuertos. Por otro lado, Click’n Go es un sistema completamente digitalizado que, a diferencia de Key’n Go, les ofrece una llave virtual con la matrícula del coche a sus usuarios dentro de la app. Es decir que Goldcar consiguió crear alternativas innovadoras que mejoran la experiencia de sus clientes por medio del análisis de datos de sus servicios más utilizados. Por otro lado, este mismo análisis les ha ayudado a ofrecer ofertas personalizadas a sus clientes. Una acción que ha potencializando su sistema de recomendación de productos mediante la identificación de los servicios o características que los consumidores más buscan, desarrollan promociones específicas que ataquen aquellas necesidades.
Goldcar también hace uso del Big Data como un componente esencial dentro de sus operaciones en distintos países debido a la cantidad de vehículos que debe gestionar. Estos son rastreados continuamente para analizar datos como el tipo de uso que recibe cada automóvil y determinar los mantenimientos necesarios para el coche. Esta información es enviada a su personal, permitiendo a la empresa manejar un sistema de reparaciones proactivas dentro de la flota y optimizando la ocupación de los vehículos. Además de ofrecerles la posibilidad de maximizar la vida útil de sus automóviles al evitar que daños significativos ocurrán en un futuro por medio de reparaciones y/o mantenimientos rigurosos. Consecuentemente, disminuyen a gran escala la probabilidad de que los vehículos deban ser reemplazados con frecuencia, brindando una mejor administración dentro de la flota y les permite ofrecer un mejor servicio a sus clientes.
En conclusión, todo el trabajo que Goldcar ha realizado al recopilar y analizar información ha resultado ser extremadamente fructífero. El mantenerse actualizados en base a los hallazgos del Big Data no solo les permite ofrecer un mejor servicio, sino también ofrecer nuevas alternativas y/o oportunidades a sus clientes. Siempre tomando decisiones innovadoras, acertadas y beneficiosas para el futuro de su empresa, respaldándolas con datos y diagnósticos exactos. Finalmente, el uso de Big Data le permitió a Goldcar optimizar sus procesos internos y estar preparados para situaciones futuras; siempre asegurando la comodidad y satisfacción de su público.
Referencias:
Goldcar. (2022). Conoce Goldcar, el líder del alquiler de vehículos low cost en Europa. Recuperado de https://www.goldcar.es/p/about-us/
Rolls Royce fue fundado en el año 1904 por Henry Royce, años después se asoció con el inglés Charles Rolls, para fundar la compañía Rolls-Royce Motor Cars, siendo Henry Royce un ingeniero muy exitoso y Charles Rolls era unos de los primeros Propietarios de una concesionaria en el reino unido, lo cual los llevo a un acuerdo de vender los automóviles con el nombre de Rolls-Royce,
Rolls Royce es una empresa británica que es especializado en las fabricaciones de autos de lujos y exclusivos, también fabrican motores aeronáuticos y motores para aviones concretamente turbinas, hoy en día Rolls Royce es una empresa internacional que cuenta con más de 50.000 mil empleados.
Rolls Royce contaba con un sistema llamado Powers Systems con activos basado en gemelos digitales, utilizan la tecnología de lotics, según Rolls Royce los gemelos digitales les permite compartir e intercambiar datos y controles en los ciclos de vida de sus productos, en el 2017 desarrollo un sistema de Analís de datos llamado R2 Data Labs que utiliza análisis de datos avanzado e inteligencia industrial (IA).
Su sistema IA ha impulsado un servicio para el monitoreo de la salud de sus motores que son lideres a nivel mundial, para la mejora de este sistema Rolls Royce comenzó a utilizar un software de análisis de aviación llamado IFS Maintenix para ofreces sistema de intercambio y actualización precisa en los datos de vida útil de los motores de las aerolíneas para su optimización en los motores viejos y los que se van a mantenimiento.
El R2 Data Labs trata de llevar la inteligencia artificial industrial a las capacidades de aprendizaje automático, el R2 trabaja para la división marina en análisis más sofisticado para la optimización de rutas y administración de flotas marinas, también permite saber en qué tipo de aerolínea se encuentran sus motores y el estado de ellos.
Rolls Royce ha querido mejorar cada tiempo sus sistemas de análisis lo que le ha convertido en unas de las empresas que más desarrollo tiene en sistemas de análisis de datos, la tecnología de los gemelos digitales impulsa la eficiencia operativa en la industria incluyendo un mayor tiempo de vida útil, también tiene un rendimiento mejorado para su servicio, reducen impacto ambiental desde los motores hasta la red.
Para la seguir mejorado sus servicios Rolls Royce, adopto Azure Stream Analytics y Power BI para poder vincular datos de sensores de sus motores con información textual, con esto pueden ver el tráfico aéreo y datos de ruta, clima el consumo de la gasolina, esto lo realizan para poder obtener imágenes completas de la salud de sus motores.
Rolls Royce es una empresa que busca siempre un avance en sus sistemas de análisis de datos para un mejor servicio, ha realizado avances muy grandes como utilizar inteligencia artificial y diversos sistemas para el análisis de sus motores y brindar un mejor servicio al consumidor, con grandes avances que son de mucha ayuda.
Kia Motors es un comercializarte de autos de origen coreano, en específico de Corea del Sur. Su actividad principal económica radica en la comercialización de vehículos hechos y fabricados por ellos mismos. Dispone de varias concesionarias y fábricas de automóviles por todo el mundo, en mas de 137 países globalmente. Llevando la marca a tener un reconocimiento global.
La compañía Kia Motors nace en 1971 en Corea del Sur, en 1981 aparece la primera furgoneta de 9 plazas, la furgoneta Bongo. En 1992, Kia empieza a expandirse hacia Europa y Estados Unidos con el lanzamiento del automóvil Sephia. Y desde el 2001 hasta la actualidad Kia ha ido mejorando su calidad en sus autos para llegar a ser una de las marcas mas valoradas en el mundo, tuvo su unión con Hyundai en el 2000, dando un paso gigantesco para sus partes y su estrategia. En 2009, Kia se fundamentó en varios aspectos los cuales puedan dar un mejor enfoque a su estrategia de mercado y dar una percepción de sus clientes con su producto. Uno de estos aspectos está el big data, el cual consiste en mejorar y describir un gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados. En este caso Kia lo utilizo para mejorar la experiencia en sus centros técnicos como la experiencia del usuario usando sus automóviles.
Antes del 2009, Kia obtenía sus análisis de opinión ya sea para sus productos o como para su servicio. Así fue como obtenía sus resultados por medio de encuestas y no obtenían un resultado favorable ni efectivo. Como parte del proyecto, Kia integro como parte de su sistema de reserva y servicio. Ya sea esta disponible de su aplicación Kia Vik o por una simple llamada telefónica en 2018.
Kia implemento un sistema futurizado y amigable con el medio ambiente, el cual quitaba las largas filas de un técnico y/o mecánico a una simple llamada ya que con esto obtenían los problemas de todos los clientes los cuales se suscitaban, esto del big data conformo en que ya obtenían los problemas y los sectorizaban en cada paso haciendo que si un cliente llamaba o consultaba su aplicación ya podía obtener información instantánea y de cómo solucionarlo, evitando las largas filas y las esperas con un técnico.
En si Kia constituyo el cambio del proceso de que se evitaba un fallo en el automóvil. El proceso ene cual debías llamara a una grúa de la grúa ir a un mecánico avaluado por la marca de tu automóvil y decidir que nomas debes arreglar de tu coche. Dando mas facilidad al usuario y continuar con su trayecto porque a veces la falla era mínima pero el usuario no quería arriesgarse y al tener el big data continuo en el trayecto del futuro dando paso a la inteligencia artificial la cual ay constante un mejor y avanzado comportamiento con los clientes.
Referencias:
Jeon, S., Hong, B., Lee, H. J., & Kim, J. (2016, April). Stock price prediction based on stock big data and pattern graph analysis. In International Conference on Internet of Things and Big Data (Vol. 2, pp. 223-231). SCITEPRESS.
de Diego Sacristán, R., Centeno, E., & de la Rocha, S. (2017). El enorme reto del coche conectado. Interactiva: Revista de la comunicación y el marketing digital, (181), 56-59.
Shim, J. P., French, A. M., Guo, C., & Jablonski, J. (2015). Big data and analytics: Issues, solutions, and ROI. Communications of the Association for Information Systems, 37(1), 39.
Deutsche Bahn A.G. es responsable por la operación de 5400 estaciones de ferrocarril en Alemania y Europa. También se dedica a la comunicación y conexión eléctrica entre estaciones, mantenimiento de equipos y maquinaria ferroviaria y finalmente servicios de ingeniería para poder asesorar a otras compañías que mantienen el mismo giro de negocio para así mejorar la conectividad y capacidad de transporte.
Es una compañía fundada en el año de 1994 y representa el progreso y paso a una nueva era del transporte de ferrocarril. La fundación responde a presiones ecnonómicas y políticas del siglo XX. Representó la vía más idónea para la unificación de Alemania después de los graves acontecimientos históricos, como fue la segunda guerra mundial y la división de Alemania.
Deutsche Bahn A.G. se ha enfocado de realizar un software predictivo para sus locomotoras en conjunto con la empresa Siemens. Las locomotoras que tendrán este seguimiento son la serie 152 Eurosprinter ES64F y locomotoras 170 y 191 tipo Vectrom. El sistema que va a ser utilizado es llamado TechLOK y recoge automática y continuamente datos respecto al estado de las locomotoras.
Una de las principales problemáticas al momento de hablar del transporte publico, es la incapacidad de controlar de manera diaria o mensual toda la maquinaria y en este caso especifico, al tener 5400 estaciones en funcionamiento y alrededor de 8000 trenes transportando personas diariamente. En ese sentido es muy difícil controlar de manera integra el desempeño mecánico.
La implementación se lo realiza a partir de un dispositibo llamado TechLOK, actualmente se encuentran 1000 flotas digitalizadas y el objetivo es llegar a tener un 100% de flotas para así poder detectar de manera más agil y eficiente el daño periodico de las piezas dentro de las locomotoras. La ventaja que menciona el CEO de DB es el hecho de evitar que se pierda el valor de las locomotoras por algun daño fuerte en el motor.
Otras de las tecnologías utilizadas para poder resolver el problema de falta de información del estado de las maquinas es el programa Railigent que se vincula al sistema operativo MindSphere. Este sistema es específicamente diseñado para localizar y detectar imperfectos e incidencias en el sistema ferroviario.
Las principales ventajas de la implementación del sistema es la flexibilidad de la planificación al momento de visitar los talleres, en función de las condiciones reales de la locomotora. El proceso es captar los datos, trasmitir los datos y realizar el proceso de reparación de la locomotora.
En síntesis, por medio de la presente investigación se puede determinar la gran importancia del análisis de datos en la vida diaria, podemos observar que cuando existe una gran cantidad de activos que deben mantenerse, es necesario poder llevar a cabo procesos eficientes para reducir costos de mantenimiento.
La empresa de la que se va a hablar será Ralph Lauren, una de las empresas pioneras en la industria. Ralph Lauren ha destacado desde 1967 y se ha vuelto una empresa líder en diseño, marketing, distribución de productos estilo de vida premium, en lo que se encuentra ropa y muebles para el hogar (Ralph Lauren Corp.; s/f). Ralph Lauren posee el puesto 47 de las empresas más admiradas del mundo, su cede principal se encuentra en Nueva York y con 28.000 empleados (Expansión; 2012) y posee 548 tiendas propias en todo el mundo (modaes; 2021) Empecemos por un poco de contexto, Ralph Lauren fue fundada por Ralph Lifschitz (su nombre de nacimiento), en 1967, a los 28 años Ralph empezó vendiendo corbatas de puerta en puerta, sus corbatas se caracterizaban por estar hechas a mano, por ser anchas y con diseños coloridos (Emprende Aprendiendo; 2022), esto fue un gran éxito, a pesar de que no era la moda. En 1968 lanza su primera marca de ropa para hombres llamada “POLO”, por su admiración al deporte, y después lo expandiría a la ropa de mujer (Emprende Aprendiendo; 2022); en 1971 dio un gran paso y abrió su primera tienda propia en California. En 1976 fue el primero en ganar un Coty en las categorías tanto en ropa para hombre como para mujer (Emprende Aprendiendo; 2022). En 1998 Ralph Lauren salió a la bolsa y Ralph se convirtió en el diseñador con más ventas del mundo (Emprende Aprendiendo; 2022). Saltando al siglo XXI, Polo se vuelve la marca oficial del Wimbledon en el 2006 y en 2008 se convirtió en el diseñador oficial de la selección de Estados Unidos para la ceremonia de las aperturas y cierre de las olimpiadas (Emprende Aprendiendo; 2022). En el 2015, Ralph abandona el puesto de CEO, pero se mantiene como presidente, este suceso no afecto las ventas de la empresa que hasta el 2021 se mantienen estables (Emprende Aprendiendo; 2022). La gente no suele pensar en análisis de datos cuando se habla sobre moda, pero este está más involucrado de lo que se podría esperar. Ralph Lauren ha sido capaz de mantenerse a la vanguardia no solo por su creatividad, sino, por estar listo para lo que se viene, se preparan para las siguientes tendencias mucho antes de que lleguen. En este ensayo se planea comunicar las formas en la que Ralph Lauren usa el análisis de datos en su empresa, se presentaran el uso de Qlik Tech y seguido por la materialización interesante de ella, que en si misma posee análisis de datos, finalizando con la conclusión. Ralph Lauren no es indiferente ante el análisis de datos, pero tras años de usar OLAP se vieron obligados a hacer un cambio, el cual los llevo a Visual Data Group y a Qlik Tech. Visual Data Group es una empresa que entregó a las manos de Ralph Lauren Coproration Qlik Tech, ellos hace una década solía ser la única empresa con acceso a ella (Iberonews/BusinessWire;2010). Pero ¿qué es Qlik Tech?, para empezar Qlik es una plataforma de Business Inteligence que le permite al usuario un manejo fácil de sus datos para así poder tomar decisiones rápidas y acertadas (Iberonews/BusinessWire;2010), esta plataforma es capaz de recopilar, procesar y extraer el valor de los datos de la compañía, y que estos sean accesibles hasta para un celular móvil (IMF; 2020). Qlik Tech es el nombre que se le da al conjunto de productos Qlik, por ejemplo, QlikView que le permite tomar decisiones en diferentes áreas de la empresa o Qlik Sense que nos asiste para tomar decisiones analíticas a través de la alfabetización de los datos (Qlik; s/f), y existen muchos más elementos en este conjunto. Además, Qlik Tech vuelve también fácil el hacer inteligencia aumentada, la inteligencia aumentada es una forma de combinar la inteligencia artificial (AI) con la inteligencia humana, sobre los datos de una empresa (Iberonews/BusinessWire;2010), Qlik consigue esto a través de la alfabetización de los datos, que nos permite interpretar de forma fácil la información obtenida y toma decisiones en base a esos datos (Iberonews/BusinessWire;2010). Qlik brinda acceso a análisis de datos predictivos, el cual nos permite a través de los perfiles de los consumidores y los datos de los comerciales, tomar decisiones inteligentes; esto significa adiós al diseño prospectivo, ya no se necesita dejar al azar un modelo de ropa, sino el enfocarse en los datos y en lo que nos diga que serán los siguientes productos (G. Farias; 2017). Gracias al análisis predictivo Ralph Lauren ha lanzado productos inusuales como colecciones de ropa virtual para la plataforma de avatares 3D, ZEPETO y el famosos juego Roblox (Emprende Aprendiendo; 2022); estas estrategias podrán sonar un poco descabelladas, pero han sido efectivas, Ralph Lauren a través de los datos y sus predicciones han generado una basta cantidad de éxitos, sin embargo, existe un modelo de camisa que se sale de toda clase de expectativa, pero que de acuerdo con la evolución de los datos es el siguiente paso de la moda. Este nuevo modelo de camiseta tiene incrustada en sí mismo análisis de datos, esta ha sido inspirado por el Apple Watch y al creciente demanda de Wearables, esta se la PoloTech. La PoloTech se vuelve parte del Internet de las Cosas (IoT) (B. Marr; 2016), la PoloTech se volvió publica en el 2014 y comercial en el 2015, esta capta el ritmo cardiaco, cantidad de pasos, respiración, numero de calorías quemadas, etc. a través de una banda con sensores debajo del pecho que se almacenan y procesan en una caja negra, luego se envía al celular para ser interpretada (B. Marr; 2016) y con esta información se pueden generar entrenamientos o estiramientos enfocados en tus áreas más requeridas en tan solo segundos; estos datos no solo funcionan para generar entrenamientos, sino, también para evitar lesiones, el exceso de ejercicio o fatiga (B. Marr; 2016). Esto no termina ahí David Lauren, hijo de Ralph, dijo que planea llevar esta tecnología mucho más allá, que desea volver a todos sus productos Smart (B. Marr; 2016), imagínense el que Ralph Lauren volviera a sus orígenes con una corbata Smart, la cual no solo grabe conversaciones, sino cómo se dice, los tonos e intenciones, y que también brinde información que ayude a desenvolverse bajo presión o a mejorar el habal en público (B. Marr; 2016); esta clase de productos ya se estan teorizando y no me sorprendería que se vuelvan realidad. En conclusión, Ralph Lauren es una compañía de moda que ha sobresalido desde el comienzo, ha tenido sus caídas como toda, pero se a mantenido en la vanguardia de la moda. Para mantenerse de esta forma han decidido usar el análisis de datos para no quedarse atrás, esto se logró a través de Qlik Tech una plataforma de BI, la cual es capaz de procesar cantidades masivas de datos y transformándolos en información fácil de leer e interpretar, y no solo eso, sino, que permite generar predicciones de las siguientes tendencias que se generarán. Gracias a este análisis de datos y la reciente demanda de los Wearables, Ralph Lauren lanzo la PoloTech una camiseta que recolecta diferentes tipos de datos y los transforma en información que mejorará tu rendimiento físico. Ralph Lauren es el vivo ejemplo de que para mantenerte en la delantera se debe mantener las puertas abiertas para el cambio y que con el análisis de datos este salto no genera miedo.
Hoy en día la utilización del taxi se ha vuelto algo menos común de lo que era en el pasado. Esto se debe a la era de la información y con ella toda la tecnología y facilidades para la vida de las personas. En la actualidad han surgido una gran cantidad de aplicaciones de movilidad urbana las cuales vuelven un poco más seguro, cómodo y fácil transportarse dentro y fuera de la ciudad. Varios ejemplos de estas aplicaciones pueden ser: uber, cabify, didi, bolt, indriver y muchas otras más. En este texto se hablará de una aplicación que se distingue de todas las demás, gracias a su innovador modelo de negocio. La aplicación de la que estamos hablando es BlaBlaCar.
BlaBlaCar nació en Francia a finales del 2003 cuando su fundador, Frédéric Mazzella necesitaba regresar a casa en navidad, no tenía carro y todos los trenes estaban llenos. Después de lograr que un familiar lo recoja, se puso a observar la gran cantidad de personas que se transportaban solas en sus vehículos y todo el espacio que se desperdiciaba, es ahí donde él vio una gran oportunidad de negocio. Después de desarrollar la idea trabajar arduamente la empresa fue fundada en el año 2006 bajo el nombre de “Comuto”. Con el pasar del tiempo renombraron su empresa al ver que los viajantes socializaban y generaban confianza. Hoy en día tiene más de 90 millones de usuarios y se encuentran en 22 países alrededor del mundo.
¿Cómo funciona su modelo de negocio? Lo que hace tan innovador a BlaBlaCar es que no funciona igual que toda su competencia. El resto de empresas como uber y cabify, realizan un tipo de “subcontratación” a los conductores, los cuales reciben una remuneración tras transportar a los pasajeros. Con BlaBlaCar el conductor no recibe ningún tipo de remuneración, ese no es su propósito. Lo que hace es dividir los gastos del viaje entre el conductor y el pasajero de tal manera que ambos salen beneficiados y la empresa cobra su porcentaje de comisión. A esto se lo denomina “carpooling” o en español “viajes compartidos”. En otras palabras, la empresa duplica la tasa de ocupación en los vehículos y por consecuencia contribuye a la reducción de emisiones de carbono de manera significativa. Adicionalmente este giro del negocio, no genera ningún tipo de competencia desleal como lo son las otras aplicaciones que permiten la remuneración de vehículos privados lo cual es prohibido en varios países.
Al tener ya varios años y manejar la información de millones de usuarios, BlaBlaCar mantiene una gran red con su propia data. Aquí recopilan toda la información registrable posible. Esta es una empresa que tiene la esencia de la modernidad. Una empresa que se maneja completamente automatizada y con el uso de la tecnología de la mejor manera posible. Es muy interesante el gran provecho que BlaBlaCar le ha sacado a sus datos, de manera que han podido conseguir y fidelizar clientes, además de formular estrategias diferenciales frente a su competencia. Mediante el análisis de datos, la empresa realizo 3 grandes estudios a los cuales denominó: Cero plazas libres, unimos a las personas y la era de la confianza. Cada uno de estos modelos analíticos le permitió a la empresa sobreponerse en el mercado y mejorar sus servicios. Adicionalmente la empresa interactúa y mejora la aplicación a través de los comentarios de los pasajeros.
El primero de todos los trabajos de investigación en la empresa fue el estudio de cero plazas libres “Zero empty seats”. Concluido con la información obtenida por un año completo (2018), mediante la recopilación de data de la app de: kilómetros recorridos, número de pasajeros en el vehículo, emparejamiento por proximidad, vinculación directa y más datos. Con la información determinaron que los viajes compartidos que ellos proporcionan ahorran más de 1.6 millones de toneladas de co2, la misma cantidad que se genera en Paris por todo un año. También, el número promedio de pasajeros por vehículo era de 3,9 mientras que sin el uso de la aplicación el promedio general es de 1,9. Adicionalmente pudieron observar cambios en el comportamiento de las personas. Por ejemplo, el 22% de los conductores conduce más lento de lo habitual cuando realiza viajes compartidos. En otro caso, el 35% de los conductores revisa la presión del aire en sus llantas al hacer los viajes compartidos. A continuación, un gráfico de la ocupación de los vehículos en 8 países:
El segundo estudio es el de unimos a las personas “Bringing people closer”. Este es uno de los temas más importantes para la empresa, ya que representa para ello un beneficio que no esperaban. Como se comentó previamente, el nombre inicial de la empresa fue “Comuto” pero al analizar la información y ver que los pasajeros socializaban bastante cambiaron su nombre a como lo conocemos ahora. Los creadores de BlaBlaCar se dieron cuenta de que su aplicación funcionaba también como un potenciador de la cohesión social, y las personas se sentían a gusto con ello. Se interesaron más en el tema y realizaron varias entrevistas de las cuales determinaron la siguiente información:
Por último en el tercer estudio de la era de la confianza “Entering the trust age” lo hicieron en conjunto con la universidad de NYU. Los directivos de blablacar eran conscientes de que la confianza entre los usuarios era algo fundamental par su giro del negocio. Por lo que tenían que poner de parte que fomentarla. Encuestaron a 18.289 personas en un total de 11 países para saber lo que sus clientes opinaban. Encontraron que el 88% de los usuarios sentía mucha más confianza si esque el perfil del usuario estaba completo. He aquí un gráfico de la información que contiene el perfil de un usuario común:
Resulta sorprendente como ahora un buen perfil con la correcta información puede brindar un alto nivel de confianza y tranquilidad a las personas.
En resumen, BlaBlaCar es una empresa innovador cuya cuna ha sido en el mismo siglo XXI. Esto le ha permitido a la empresa estar constantemente mejorando y optimizar la utilización de la gran cantidad de datos que manejan. Como ha sucedido en varias empresas exitosas, lo que empezó como una necesidad personal, ahora es un gran modelo de negocio efectivo y viable. Mediante el correcto manejo de su data, la empresa realizó tres grandes análisis que estaban relacionados, como sus nombrs en inglés: “Zero empty seats”, “Bringing people closer” y “Entering the trust age”. En el primero pudimos ver la gran información que recopilaron sobre sus usuarios y trayectos determinando la cantidad de co2 que ahorran y la optimización del espacio en los vehículos. En la segunda investigación determinaron que un efecto secundario de su trabajo era la cohesión social. Esto los llevó a cambiar el nombre de su empresa al actual y apoyar a que sigan aumentando las buenas experiencias durante los viajes. Por último en la investigación final determinaron el nivel de confianza que existe entre usuarios con tan solo tener un buen perfil con la información correcta. En conclusión, BlaBlaCar es una empresa que a través de su correcto análisis de datos e investigación, ha sabido aprovechar sus puntos fuertes y potenciarlos. Con eso, hoy en día es la principal aplicación del mundo en “Carpooling”.
El 8 de febrero de 2005 arranca Google Maps en versión Web con la simple idea de ayudar al usuario a llegar de un punto “A” a un punto “B” de manera más rápida y sencilla. Actualmente Google Maps es mucho más que su idea original gracias a la inteligencia artificial, tiene más de 1000 millones de usuarios activos cada mes y cuenta con más de 20 petabytes de datos (2018). Se encuentra disponible en más de 220 países y territorios por lo que a diario se recorren más de mil millones de kilómetros con esta aplicación por todo el mundo.
Con el pasar de los años Google Maps notó las siguientes necesidades y preguntas: ¿Cómo saber qué tiempo tardará el usuario de un punto “A” a un punto “B”? Todo esto a una hora y día distinto. ¿Cómo saber que ruta tiene tráfico? ¿Cómo saber que ruta alterna es la ideal? ¿Cómo predecir el tiempo de recorrido al instante? Para responder estas preguntas Google Maps tenía que recolectar y procesar datos. ¿Cómo lo haría?
Google Maps mediante Socios del mapa, Guías locales, además de asociarse con fuentes de datos completas y autorizadas como el Servicio Geológico de EEUU, recolectan y utilizan estos datos para demarcar los límites cambiantes, las vías fluviales, mostrar nuevos caminos para bicicletas, entre otras cosas. También una forma poderosa de recolectar datos y comprender las condiciones del tráfico en las carreteras de todo el mundo en tiempo real e histórica, es usando la información recopilada de nuestros Smartphones la cual se comparte normalmente mientras usamos la aplicación.
Google Street View es otra herramienta utilizada, son un grupo de coches que recorren las carreteras accesibles que puedan encontrar, tomando fotos en 360 grados para luego mediante su tecnología unirlas y hacer una sola imagen. Estas imágenes se comparan con otras capas de datos como Google Earth y fuentes de datos externas, lo que ayuda a Maps a detectar cambios geológicos, edificios nuevos y modificados, etc.
Estas predicciones, con la ayuda de Deepmind (empresa de inteligencia artificial comprada por Google) alcanzan el 97 % de precisión. Estimar tráfico en tiempo real, determinar rutas, predecir tráfico en un futuro cercano, analizar los patrones de tráfico históricos de las carreteras a lo largo del tiempo mediante modelos de tráfico predictivo, Al combinar estas bases de datos se pueden generar predicciones basadas en estos conjuntos de datos. Google Maps siempre buscará la opción más cercana y con menor tráfico gracias a su predicción de probabilidades, además toma en cuenta otros campos como por ejemplo la calidad de la vía, la velocidad máxima, peajes, etc.
Matemáticamente hablando Google Maps utiliza el modelo Dijkstra, el cual dado un gráfico ponderado, un punto inicial y un punto final dentro del propio gráfico, el algoritmo encuentra el “camino mínimo” que conecta los dos puntos, es decir, la secuencia de arcos que minimiza la suma de los pesos y por lo tanto, en el caso de Maps, minimiza el tiempo estimado de viaje. Se ha demostrado matemáticamente que siempre encuentra el camino más corto, siempre que haya al menos una ruta posible.
Como pudimos observar gracias a la tecnología de Google Maps y la inteligencia artificial en el manejo y procesamiento de grandes cantidades de datos, podemos ir cualquier lugar del mundo sin necesidad de un mapa, ahorrando tiempo, combustible y sobre todo nos evitamos el estrés de estar “perdidos”. Con el transcurso del tiempo en un futuro cada vez más cercano serán cada vez más beneficiosas para la humanidad este tipo de herramientas y serán fundamentales en nuestras vidas y el medio ambiente.
Actualmente gracias a la inteligencia artificial, se han analizado decenas de miles de millones de imágenes de Street View. Los ajustes han permitido que el sistema sea capaz de interpretar mucho mejor la ubicación de objetos y letreros en el interior de un edificio. Lo cual es útil para nuestros viajes a aeropuertos, centros comerciales o estaciones de tren, puesto que, Live View nos indica dónde se encuentra la escalera o ascensor más próximo para llevar más rápido a nuestro destino.
Es una red social mayormente posicionada y utilizada en el mundo, perteneciente a unas de las fuentes principales con mayores volúmenes de usuario registrado como Microsoft. Su función radica en conectar a empresas, además permite al usuario encontrar la pasantía o trabajo adecuado ajustado a su perfil profesional y académico, desde un teléfono celular o computadora creando un perfil completo desde la experiencia e historia personal (Molés Molés, 2017). Es importante destacar que unas de las funcionalidades más ventajosa que ofrece LinkedIn es que en el ámbito laboral, las empresas puedan optar por crear su propio perfil de ventas y colocar anuncios para atraer nuevos clientes. Básicamente, hoy en día existen empresas que buscan posicionarse en el mercado competitivo como el caso de las redes sociales, pero también es cierto que existen usuarios potenciales que buscan soluciones rápidas para satisfacer alguna necesidad, por tanto, unas de las ventajas que ofrece LinkedIn Big Data es permitirles a los empresarios conocer a sus usuarios pero también permite al sistema como tal ofrecerle a los usuarios empleos que se ajusten a su perfil profesional y académicos, mas es importante señalar que los mismo usuarios poseen el control de sus datos de hecho pueden decir o no quien puede ver su perfil y contactarles (BLANCO MEDINA, 2018), no obstante también como herramientas de publicidad para las empresas es muy fructuosa ya que posee capacidades efectivas para:
El alcance de nuevos clientes.
Alcanzar mayor visibilidad
Mejorar la marca del producto a través del internet
Realizar networking
Dicho esto, es de suma importancia conocer que no solo LinkedIn presente una membresía básica gratis para la creación de nuevos usuarios, sino que también ofrece una suscripción Premium a aquellas personas que requieran de funciones adicionales. (Castillo Muñoz, 2016)
HISTORIA
Su historia comienza en el año 2002 cuando fue fundada por Reíd Hoffman en California. Desde su nacimiento, seis años después se convirtió en la compañía más reconocida, siendo actualmente unas de las plataformas de captación y generación de empleo, búsqueda de empleo, y creación de Networking en todo el mundo. Es importante resaltar que esta compañía nace de la idea primeramente Socialnet, la cual fue concentrada para crear citas en líneas u encontrar amigos, Hoffman autor de LINKEDIN desde PayPal empezó a experimentar como los cambios en la sociedad laboral estaban generando efectos, idea que lo incentivo a generar y crear un negocio paulatino, pero con enormes ventajas. Un hito importante de la compañía, para el año 2013 ya contaba con más de 200 millones de usuarios en países del mundo, para el 2016 fue adquirida por Microsoft tras efectuar un desembolso de 26.200 millones de dólares. (Molés Molés, 2017)
PRESENTACIÓN DEL CASO
Como bien se ha mencionado en el apartado anterior la intención del fundador de la compañía de LinkedIn era poder conectar a usuarios de distintas partes del mundo, desde entonces la perspectiva de ver como el mundo estaba evolucionando en el ámbito laboral decidió apostar por esta idea que es reconocida actualmente como LINKEDIN, una aplicación social gratis pero al mismo tiempo es utilizado a través de licencias Premium que en igualdad de condiciones les permite a los usuarios establecer un perfil profesional, empresarial y personal para generar empleo, buscar empleo, mejorar la marca de un producto, entre otros. Desde estas premisas, también se puede constatar que el avance de la tecnología y el uso del internet se fueran incrementado otras herramientas que la compañía pudiera a ofrecer a sus usuarios como LinkedIn Marketing Solutions, LinkedIn Sales Solutions, entre otras.
CONSECUCIÓN DE MEJORA
LinkedIn es una organización Big Data, por tanto, requiere de mucho compromisos y responsabilidades ya que comercializa herramientas de generación de negocios y captación de talentos en base a las necesidades de los usuarios. Es importante acotar que la compañía facilita un listado de ofertas laborales ajustados al perfil de cada usuario registrado, pero también garantiza la confianza en anuncios de generación de empleos y captación de talento tanto para las empresas como para el empleado. (BLANCO MEDINA, 2018)
En LinkedIn se puede identificar otro tipo de oportunidades de negocios como Marketing Solutions, la cual permite ampliar con mayor visibilidad las empresas y asistirlas en cualquier labor de promoción; L. Sales Solutions, agiliza las ventas y orienta cualquier tipo de tartos comerciales; LinkedIn Learning S, genera cursos o hermmaientas digitales a los profesionales para adquirir mayores habilidades. (BLANCO MEDINA, 2018)
La evolución de la plataforma continua a través de un anuncio expuesto por la red social proporcionara más información a detalle sobre quien lee o visualiza su publicación, además la filtración por título de trabajo, ubicación, entre otros a fin de comprender las necesidades de los usuarios sobre los sectores laborales o cualquier información a su gusto. (Quintero, 2022)
Otro punto clave de esta plataforma social es que ofrece muchos beneficios en cuanto al Big Data en el área de Marketing para los negocios, ya que les permite tener seguridad en los datos de sus clientes potenciales, aumentar la visibilidad, atraer nuevos clientes, mejora la accesibilidad de la información dentro de la organización, mejora la experiencia en la interacción de manera online, etc. (Camargo-Vega y otros, 2014)
CONCLUSIÓN
Finalmente, es de suma importancia poder no solo conocer las funcionalidades de esta herramienta digital sino los beneficios que ofrece a usuarios que acceden de manera gratis o través de una licencia Premium. Por tanto, LinkedIn es una plataforma que alcanza de cierta manera las necesidades de los usuarios adaptados a cada perfil, historia y experiencia, y que su confianza radica en la seguridad de los datos que son configurados a través de los mismos. No obstante, las oportunidades de negocios que se emprenden dentro de la plataforma se ajusta a la razón de ser de cada empresa, de qué manera las mismas pueden generar mayores ventas a través del Marketing digital para atraer mayores tráfico de clientes y avanzar en el mercado de competencias, y como puede cada empresa captar nuevos talentos que se ajusten a sus necesidades organizativa.
BIBLIOGRAFÍA
Blanco Medina, E. (22 De Agosto De 2018). “Linkedin Es Una Empresa De ‘Big Data’. Ese Es Nuestro Petróleo”. El País, Pág. Emprendimiento. Https://Elpais.Com/Retina/2018/08/20/Innovacion/1534767326_833906.Html
Camargo-Vega, J. J., Camargo Ortega, J. F., & Joyanes Aguilar, L. (2014). Conociendo Big Data. Revista Facultad De Ingeniería, 24(38). Https://Doi.Org/Http://Www.Scielo.Org.Co/Scielo.Php?Script=Sci_Arttext&Pid=S0121-11292015000100006
Castillo Muñoz, D. V. (2016). La Utilizacion De La Red Social Linkedin Como Herramienta Para La Difusión De Los Serviciosde Una Firma De Auditoría. Universidad De San Carlos De Guatemala . Https://Doi.Org/Http://Biblioteca.Usac.Edu.Gt/Tesis/16/16_1419.Pdf
Molés Molés, M. (2017). Análisis De La Adquisición De Linkedin. Icade Business School. Https://Doi.Org/Https://Repositorio.Comillas.Edu/Xmlui/Bitstream/Handle/11531/24429/Tfm000490.Pdf?Sequence=1&Isallowed=Y
Quintero, K. (01 De Marzo De 2022). 5 Novedades Que Protagonizarán El Futuro De Linkedin. Ecommerce . Https://Marketing4ecommerce.Net/5-Novedades-Que-Protagonizaran-El-Futuro-De-Linkedin/
Delta Airlines es una aerolínea americana con base en Atlanta en el estado de Georgia, es una aerolínea antigua, fue fundada en marzo de 1925. Es parte de la alianza Sky Team en conjunto con aerolíneas como Air France, Korean Air, Aeroméxico, entre otras. En octubre del 2008 se fusiona con Northwest Airlines y así se crea una de las aerolíneas más grandes del mundo, incluso moviendo así a su principal competidor American Airlines. Esta aerolínea comercializa vuelos alrededor del mundo, un aproximado de 400 destinos, en más de 60 países, transportando a más de 170 millones de pasajeros cada año. Cuenta con cerca de 80 mil empleados, y actualmente sus acciones cotizadas en bolsa tienen un valor de $38.76.
A pesar de su antigüedad esta aerolínea no siempre fue tan grande y exitosa. El hito principal que es marcado en la historia de Delta Airlines se produce en el año 2006 cuando la compañía rechaza una oferta de la aerolínea US Airways valorado en $8400 millones, en ese momento Delta estaba al borde la quiebra. En vez de aceptar la fusión con US Airways, Delta decide modificar su modelo de negocio y crear un ambicioso plan de reestructura de la misma. Este plan finaliza en octubre del 2008 en el que Delta se fusiona como ya se mencionó con la aerolínea Northwest Airlines.
Uno de los objetivos del plan de negocio era cambiar la experiencia de los usuarios en todo momento, atraer nuevos usuarios, y crear el programa de fidelidad. Para esto se basó el uso de Big Data que precisamente en esa época estaba despuntando. El objetivo era crear varios segmentos y usar datos demográficos (Big Data) para desarrollar un ambiente y experiencia personalizada para cada usuario. Solucionar problemas comunes que los viajeros tenían en otras aerolíneas por ejemplo la pérdida del equipaje. La meta de este giro de negocio es que los usuarios vean a Delta como la mejor experiencia para viajar.
Junto con el uso de la tecnología la compañía invirtió $2 billones para mejorar su flota, y sobre todo la comodidad y atención al cliente. En cuanto al uso de Big Data con esta tecnología desarrollaron una app donde el cliente puede interactuar directamente con la aerolínea de manera sencilla y amigable. Con esto recolectaron la información necesaria como: La compra de pasajes, las rutas preferidas, la manera en la que hacen uso de su tarjeta de crédito, hábitos de consumo, incluso hasta para que empresa el usuario trabaja. Con la finalidad de enviar directamente al usuario promociones, programas de lealtad, entretenimiento abordo, upgrade en cabina, incluso el menú que se brinda en el avión tiene una investigación por detrás con el fin de ofrecer las opciones preferidas.
Cada vez el Big Data se alimenta con más información es por eso por lo que delta Airlines llaga a la conclusión que uno de los problemas incluso miedo de los pasajeros es perder su equipaje. Para solucionar este problema la compañía implemento un sistema de seguimiento del equipaje, la inversión estuvo valorada en $100 millones. Con esto los operativos de Delta cuentan con toda la información de cada equipaje, refiriéndonos a: futuras conexiones, Delta priority, sobre peso (heavy), etc. De esta manera el equipaje evita entrar al sistema de equipaje normal del aeropuerto. También brinda información directa al usuario sobre su equipaje como: On the way, Arriving at the plane, baggage claim or carousel number. Con esto el usuario se siente seguro y confiado de que su equipaje esta con el mismo en todo momento.
En conclusión, Delta Airlines se ha posicionado como la aerolínea número 1 en Estados Unidos y una de las más importantes a nivel mundial, con todos estos cambios muchos de los usuarios se unieron al programa de fidelidad, donde viven experiencias inigualables. Incluso usuarios que vuelan por primera vez con Delta deciden quedarse con la misma. Esta aerolínea cuenta con precios competitivos y exequibles para el segmento de viajeros quienes están dispuestos a pagar por la experiencia y comodidad que brinda esta aerolínea.
¿Es LEGO capaz de usar la Analítica de Datos a su beneficio? ¿Es consciente del impacto de la Data en el mundo o como dinámica alterna de negocio? Dos interrogantes que el presente escrito busca resolver. Pero, antes que nada, es necesario conocer sobre ciertas generalidades de esta empresa dentro de la industria juguetera y el contexto detrás de la misma. Entonces, lo que se conoce sobre The LEGO Group es que nace en 1932 gracias a la grandiosa idea de Ole Kirk Kristiansen, en ese tiempo residente en Billund-Dinamarca, de “Jugar Bien” traducido del Danés: “Leg Godt”, combinación origen del nombre de la propia marca. The LEGO Group actualmente comercializa su único producto/juguete plástico versátil de construcción a más de 40 países, de los cuales 24 mantienen 320 locales físicos. Entre estos, los más destacados son España, Estados Unidos, Japón, México y Panamá. Con la misión de “Inspirar y Desarrollar a los constructores del mañana” y la visión de “Ser una fuerza global de Aprendizaje mediante el Juego”
Su Historia
Al hablar de su historia, LEGO ha marcado varios hitos extraordinarios con el paso del tiempo, los cuales serán enlistados a continuación para una mejor comprensión.
1934: Adopción del nombre LEGO
1935: Fabricación del “Pato de Madera”
1940: Cambio de gerencia por Godtfres Kirk Christiansen
1946: LEGO adquiere la primera moldeadora de plástico en toda Dinamarca, así genera ingresos 15 veces mayores a la inversión
1949: Creación de “Binding Bricks”
1951: Filmación de la Primera película LEGO
1955: Exportación a Suecia, como primer país en recibir LEGO
1960: Primer incendio, consume todo producto de madera en el almacén
1961: Inicio de ventas en Estados Unidos
1968: Inauguración de LEGOLAND
2003-2004: Primera crisis financiera y superación de la misma
Como es evidente, LEGO ha sido un elemento activo de cambio, innovación y desarrollo dentro de la industria juguetera. Desde su creación hasta la evidente recesión y repunte de éxito, mantiene no solo un nombre, sino una marca llena de historia, ciertos obstáculos y miles de logros.
Usuario del BIG DATA
Ahora bien, después de conocer sobre la empresa en aspecto general, llegó la hora de hablar sobre Datos y su análisis dentro del sistema LEGO. En la resolución del caso de estudio, base de este escrito, se encontró información de calidad referente a la evolución empresarial en los últimos años después de la recaída financiera de 2003, como se mencionó anteriormente. Es así, como se podría resumir dicha información en tres ideas a ser desarrolladas:
Big Data dentro del SAP Software en el registro y análisis de producto
IBM Business Analytics del modelo LEGO como motor de sostenibilidad
UGC como herramienta digital de presencia e imagen empresarial
Es de suma importancia tener en cuenta que cada una de estas ideas complementan el significado e importancia de The LEGO Group en la modernidad. He allí el objetivo, o mejor dicho, el mensaje que se desea comunicar y debatir. En primer lugar, el Big Data, como Vega, Ortega y Joyanes (2015) mencionan, se entiende como
“cantidades masivas de datos que se acumulan con el tiempo que son difíciles de analizar y manejar utilizando herramientas comunes de gestión de bases de datos” (p.65)
Dentro de la empresa danesa, este conjunto de elementos ha significado una de las mejores herramientas de registro, incidencia de uso y movilidad de inventario del producto ofertado. Incluso, gracias al uso de Lego ID es posible reconocer a la clientela, pues a manera de una cuenta personal, les es posible registrar los productos comprados con anterioridad. Dicho registro se da gracias al uso de códigos de producto, cada uno con su identificador alfanumérico. Sin duda, la utilidad de este sistema se evidencia mejor a través de la página web: “Rebrickable”, pues en esta es posible añadir los sets comprados o deseados, para luego disponer de cada una de las piezas en un modelo virtual 3D.
Es así como se puede mencionar el beneficio empresarial, ya que la presencia de un gigante banco de datos y un único identificador por set, LEGO es capaz de reconocer: qué producto se vende más, qué producto se debería retirar del mercado, cuántas salidas de inventario se dan o las relaciones entre el producto que se consume y las características de la clientela, ya sea localidad, edad, idioma, interéses, entre otras. Este reconocimiento, a su vez, ayuda a tomar desiciones clave a la hora de analizar la utilidad financiera generada por set dentro del grupo objetivo: la generación nativa digital. Para darle fin a esta idea, solo cabe hablar sobre el software usado para generar dichos códigos de registro, etiquetado como un IT simplificado usuario de herramientas IBM y SAP con un modelo estandarizado.
SAP es un software universal que a través de tecnologías IBM (International Business Machines), permite a LEGO encontrar opotunidades de mercado basadas en el aspecto de compra hasta el proceso de manufactura. Dicho software se divide en: “Product Lifecycle Managment” y “Warehouse Management”. Ambas aplicaciones vitales en el procesamiento de inventario, incluso, la tercera división posiblemente entrelazada al Lego ID antes mencionado: “Human Capital Management” por la expansión de geografía de compra. Por otro lado, entre otras desiciones a las que este software ayuda a LEGO se nombrarían, dinamización de costos de manufactura y maximización de la cadena de suministros (gracias a la extensión APO o Advanced Planning and Optimization). Y como última división está “NetWeaver Business Warehouse” que influye directamente en el cómo se procesan reportes de ventas mundiales a nivel de toda la red de la empresa. Útil herramienta a la hora de pensar en cambios de oferta, como la priorización de visitas a sus propios parques temáticos o alianzas con marcas populares como Star Wars o Harry Potter.
Sobre el Business Analytics
Al pasar ahora a la segunda idea, se sabe que el Business Analytics ha conformado una de las bases de decisión dentro de LEGO, pues Cavalcanti & da Silva dicen que
“es un proceso activo de compromiso entre analistas y gerentes de negocios, en una imbricación socio-material con los datos y las herramientas analíticas utilizadas para descubrir nuevos conocimientos” (p.419)
Dichos datos en el caso de esta empresa, se encuentran envueltos en la tecnología de IBM mediante el software SAP antes explicado. Mediante su análisis, fue posible dar cambios significativos que aumentaron ganancias, popularidad y responsabilidad social, medida en el objetivo LEGO, expuesto en misión, visión y espíritu (“solo lo mejor es suficiente”). Sin importar que el 75% de la empresa pertenece a la familia fundadora Kirk Kristiansen y el otro 25% a la Fundación LEGO, pues ambas partes son partidarias del desarrollo sostenible empresarial.
El software SAP puede dividirse en dos sistemas: “Record” y “Engagement” que crearon un historial no tan positivo con el último objetivo empresarial, pues se descubrió que entre 1997 y 2004, solo el 6% de producto total marcaba beneficio sostenible. Esto ocasionó una remodelación en LEGO con sus promesas sociales públicas, planteando las cuatro actuales: Play, People, Partner y Planet (Impacto positivo). Sobre este último, se sabe que desde 1949, LEGO usaba plásticos derivados del petróleo, que ya han sido reemplazados por polietileno (etanol de caña de azúcar) debido a un reporte sencillo públicado por la ONU sobre la contaminación plástica de 1,7 gigantoneladas de CO2 para el 2015, y el posible cambio para el año 2030. Cifra que curiosamente fue previamente analizada por el SAP, en su extensión “Customer Experience” que también registraba los comentarios negativos generados por campañas B2C y B2B, donde el elemento más criticado era el plástico.
Dentro del Mundo Digital
Como última idea, se encuentra el contexto del mundo digital. LEGO se ha encargado de mantener un campo online fascinante con actualizaciones casi instantáneas, con un target amplio desde 2 años hasta los 60 años, es decir, es igual de fácil encontrar LEGOS de Frozen o los Beatles. Aunque se debe destacar que para iniciar este “amplio target”, LEGO debió conocer a cada grupo generacional, sus tendencias, preferencias e incluso perspectiva del mundo; es allí donde el uso de UGC o “User-Generated Content” aparece. Este término está referido al uso del dataje personal dentro de todo aspecto digital, en otras palabras, es la herramienta que guarda la actividad de la gente usuaria en cada “click”.
En el caso de la empresa danesa, esta herramienta ya integrada a la mayoría de redes sociales en donde tienen presencia, ha generado que LEGO sea reconocida como una de las empresas con mayor crecimiento orgánico debido a sus campañas, entre la más popular: LEGO Ideas, el corazón de contenido de toda la empresa. También cuentan con un sitio web que cumple el papel de punto de encuentro, pues mantiene a disposición la información de “LEGO Life”, la red social para menores de 13 años y “LEGO ReBrick” el nuevo tipo de red social para personas amantes del producto LEGO y la contrucción con el mismo. Este sitio se vincula también con sus redes de contenido: Facebook, Twitter, Youtube y LinkedIn, para cumplir no solo el papel de biblioteca de contenidos, sino también de plataforma oficial de publicidad.
Cuenta con un sistema UGC enfocado al marketing digital y la fidelidad a la marca, pues solo es necesario un comentario público, una pieza multimedia, un post o una simple reseña para dar medida y seguimiento en: aceptación pública, acogida de ciertos productos y satisfacción del cliente. También es necesario reconocer que este sistema trabaja junto al logaritmo de redes o incluso lo controla, para brindar a la persona usaria un proceso publicitario más personalizado con posibles resultados positivos, tanto en factor consumidor/a, financiero y social. Por último, cabe recalcar que el engagament orgánico de LEGO es inmenso, incluso fue premiado como mejor marca en el Adweek por el contenido multimedia expuesto, en su mayoría videos ganadores de cientos de vistas o comentarios en sus redes semi-profesionales más fuertes: Youtube y Twitter respectivamente.
Para concluir, queda claro que The LEGO Group es un activo usuario de la data y las herramientas de análisis tanto complejas, como aquellas a disposición de cualquier individuo. Lo que diferencia a LEGO de cualquier otra empresa, es que lleva un registro único acompañado de sistemas compatibles con la mayoría de software usado a nivel mundial, lo que permite tener una capacidad de decisión inmediata.
Gracias al equipo variado con el que cuenta y la data base para cualquier tipo de caso, esta empresa es imparable. Eso sin contar el hecho de que cuenta con un producto reconocido por un promedio de 87,1% de personas dentro de un espacio muestral generalizable, con una gran probabilidad de aceptación del posicionamiento de marca.
Con el tema de la digitalización, LEGO no se queda atrás, sino más bien se posiciona como un ente innovador abierto al cambio y la evolución. En el campo de los negocios, LEGO se mantiene al nivel de toda una multinacional, incluso en el aspecto social y de entrega a la comunidad mediante la sostenibilidad. Claramente, sin descarrilar su idea principal o idea madre, la cual resume incluso el origen de esta maravillosa empresa: “System in Play”. Proposición evidencia del bien merecido título de: “La empresa juguetera más grande del mundo”. The LEGO Group tiene la data y sabe manejarla, he allí su poder.
Cavalcanti, C. & da Silva, A. (2020). Business analytics e a sociomaterialidade: Um estudo sobre a prática de revenue management em uma companhia aérea. Brazilian Business Review,17(4), 419-438. http://dx.doi.org/10.15728/bbr.2020.17-4-4
Nazarov, D., Morozova A. & Kokovikhin, A. (2020). SAP Analytic Cloud: a tool for the formation of professional competencies of business analyst. [Publicación, Ural State University of Economics], Repositorio Yekateringurn 620144. http://ceur-ws.org/Vol-2570/paper31.pdf
Ford Motor Company es una empresa multinacional con sede en Michigan, Estados Unidos, la cual se dedica a la comercialización y fabricación de automóviles. Esta fue creada el 16 de junio de 1903 por el empresario Henry Ford quien implementó en esta compañía una visión vanguardista y revolucionaria, la misma que influyó directamente en su rápido crecimiento, no solo en el mercado local estadounidense, sino en el global. La visión y misión de esta compañía fueron convergentes desde sus inicios, ya que, gracias a su mentor, se logró la evolución y el progreso de la industria automovilística como nunca antes se había visto. Evolución de la cual, somos testigos hasta el presente día.
Henry desde muy temprana edad pasó la mayoría del tiempo trabajando en una fábrica de maquinaria pequeña, en la cual encontraría las suficientes piezas para construir su primera proeza: un motor a vapor a la edad de 12 años. Posteriormente, a los 15, se fue de su hogar para mudarse a una ciudad cerca de Detroit, en la cual trabajaría como ayudante de maquinista. Su ingenio no se hizo esperar, ya que en 1896 dio su primer gran paso con la culminación de su primer vehículo. En 1903 fundó Ford Motor Company siendo Henry el dueño del 25,5% de las acciones de la compañía y en ese mismo año se vendió el primer vehículo lo que catapultó a Henry a convertirse en dueño absoluto en 1906.
Tras el uso del Big Data, término que se refiere a “los datos que son tan grandes, rápidos o complejos que es difícil o imposible procesarlos con los métodos tradicionales” en la compañía, la empresa Ford pudo sobrellevar ciertas dificultades. En la actualidad Ford utiliza el Big Data para identificar donde es más probable que ocurran accidentes o siniestros para evitar que usuarios sufran de algún tipo de perjurio, lo que acarrearía consecuencias tanto para ellos como para la compañía. Este innovador proyecto es resultado de un estudio llevado a cabo durante dos años el cual analizaba las maneras en las que se puede mejorar el tránsito de vehículos para hacerlo más seguro. Esta intensiva investigación permitió identificar tanto las condiciones de las vías, el comportamiento de los conductores y, sobre todo, el número de accidentes. Además, con el uso del Big Data Ford puede analizar los comportamientos de cada uno de los usuarios y a través de eso determinar que ocasiona que el conductor vaya por cada una de las rutas que tome sea o no una vía confiable y si se encuentra en esta situación Ford podrá gestionar que el usuario evite esa zona de alto riesgo para evitar cualquier tipo de incidente.
Actualmente, Ford comparte todos los informes con la policía local para que, de esa manera, se puedan identificar los puntos más peligrosos de la ciudad y así, en un futuro los vehículos puedan estar conectados mediante este nuevo sistema, avalado por el análisis de datos, el cual, en tiempo real, podrá detectar riesgos para los usuarios tales como: accidentes de tránsito o fallas en semáforos.
Además del uso del Big Data para significativos fines como son los accidentes, también ha sido utilizado en la empresa para que la producción de vehículos nunca se detenga. Es así como Ford es capaz de ahorrar más de 1 millón de euros en potenciales averías de la maquinaria antes de que esta pueda causar mayores daños. Si es que una de las máquinas llegase a sufrir cualquier tipo de daño, esto causaría retrasos en la producción causando pérdidas económicas en la empresa. Tras la implementación del Big Data en la compañía, Ford, es capaz de analizar el funcionamiento interno de cada una de las partes que componen a la maquinaria encargada de la fabricación de los automóviles para ver si esta se ve ralentizada y en ese momento la información es directamente enviada a los celulares de los ingenieros.
Según declaraciones del Doctor Eduardo García, gerente de ingenierías de la planta de carrocerías y prensas en Ford Valencia, afirma que esta nueva herramienta será capaz de identificar incluso momentos cruciales como por ejemplo cuando las piezas estén en mal estado o también que se realice un análisis previo del funcionamiento de las maquinarias para así detectar al instante si alguna de las maquinas esta funcionando de manera irregular en comparación con el resto de maquinaria. Así mismo, se podrá programar el mantenimiento y actuar inmediatamente para las reparaciones en conjunto con los programas de producción para así ser mucho más eficientes. Dado esto se plantea expandir este tipo de tecnología a todo el mundo ya que resulta muy útil también para no atrasar la entrega de los nuevos vehículos que están siendo procesados actualmente.
En conclusión, podemos ver que la empresa Ford Motor Company junto con el ingenio de Henry Ford fue evolucionando continuamente desde el primer día hasta convertirse en la gran compañía que ha llegado ser en la actualidad. Con la aparición del Big Data se ha logrado un sinnúmero de logros para la empresa los cuales han sido de gran utilidad estos últimos años, ya que de esa manera los usuarios de automóviles Ford pueden asegurar su seguridad en todo momento, priorizando el bienestar del usuario ante cualquier circunstancia. Además, de que también se trata de un beneficio para la compañía ya que, de esa manera puede incrementar sus ahorros y ganancias exponencialmente, todo esto gracias a la tecnología y al uso del Big Data.
La progresiva transición de los medios de comunicación tradicionales a aquellos pertenecientes al sistema de “streaming” han determinado el auge de ciertas plataformas, tal y como ha sucedido con Twitch, la cual es una plataforma de video en streaming que pertenece a Amazon. Encargada de brindar un servicio de entretenimiento a sus usuarios, tiene variados fines puesto que se ha convertido en un medio de ocio, diversión y comercio. El contenido principal de esta plataforma se basa en transmisiones en vivo de partidas de videojuegos y eventos masivos de eSports en alrededor de 200 países a través de cualquier dispositivo electrónico conectado a internet.
Imagen 1: Logo de Twitch
La historia de Twitch comienza en junio del 2011, más específicamente en la Electronic Entertainment Expo, evento en el cual se presenta por primera vez Twitch.tv como el subproducto de Juntin.tv, enfocado especialmente en los deportes electrónicos. Años más tarde, en 2013, Twitch había logrado un crecimiento exponencial el mismo que fue cada vez más notorio en cuanto a usuarios y visualizaciones de contenido. Evidencia de ello son los 43 millones de visualizaciones mensuales, con una media temporal de una hora treinta minutos por cada espectador o usuario. Al año siguiente Twitch se convirtió en un fenómeno dentro de los Estados Unidos al ser la cuarta fuente de tráfico en internet, lo que determinó la decisión de cambio de nombre de Justin.tv a Twitch Interactive. Posteriormente, en 2014 la empresa de Amazon se hizo con los servicios de Twitch al pagar 970 millones de dólares a sus dueños. Hoy en día es la plataforma número uno de streaming y una de las más importantes dentro del mundo del entretenimiento (Valero, 2022).
Twitch ha alcanzado ese reconocimiento dentro de mundo de internet gracias a un análisis de datos dentro de los primeros años, el cual se ha venido realizando desde los inicios de la compañía. Toda esta información recolectada durante el transcurso del tiempo y su progresivo crecimiento le ha permitido realizar varios estudios de campo y de usuario acerca del comportamiento tanto de los espectadores como de los streamers. Es así como, de esta manera, progresivamente se comenzaron a implementar mejoras en la plataforma con este fin. En este trabajo se van a exponer tres mejoras que hizo Twitch, siendo la primera nuevas formas de captar la atención del espectador, la segunda el modelo de pago a los streamers y la tercera el costo de suscripciones por país.
Para atraer nuevos usuarios a la plataforma, la empresa realizó un estudio respecto a los resultados obtenidos, los cuales mostraban que las personas que participan por primera vez en el chat de un canal tenían el 50% de probabilidad de regresar a ese canal. Por lo tanto, implementaron varias herramientas para que el espectador participe constantemente en la trasmisión, dos muy importantes fueron medios como encuestas y los puntos del canal. Las encuestas resultaron ser el método más fácil para promover una interacción más cercana en las trasmisiones, lo que a su vez integró el elemento de cercanía y conexión en la relación espectador-streamer. Esta herramienta demostró ser de utilidad puesto que son a-temporales y a-temáticas, es decir, no cuentan con temática definida y pueden ser publicadas en cualquier momento. Además, se comprobó que los canales que realizan encuestas tienen un 10% de incremento en participación que cuando el chat de la trasmisión no cuenta con esto. En segundo lugar, los puntos del canal son una iniciativa para que los espectadores pasen más tiempo dentro de la transmisión y ganen recompensas determinadas por el creador. Es así como los canales que decidieron activar los puntos del canal lograron aumentar en un 18% el tiempo que sus expectores pasaron en su canal (Twitch, 2022).
Respecto al modelo de pago a los streamers, este fue desarrollado a partir de las analíticas del canal y a través de estudios realizados. Es así como se analizaron todos estos datos para poder determinar a que streamers se les debía pagar, analizando factores como la afluencia de espectadores y la constancia al crear contenido. De este modo se crearon dos categorías dentro de la plataforma, la primera siendo afiliado de Twitch y la segunda partner de dicha asociación. La empresa analizó a aquellos usuarios que consiguieron 50 seguidores en un tiempo de 30 días, donde, además, realizó 500 minutos en al menos 7 días con una media de espectadores mínima de 3 espectadores; a esta primera categoría los denominó afiliados, usuarios que probablemente sigan ganando seguidores y se conviertan en activos para Twitch. Estos usuarios, a su vez se benefician a través de esta relación simbiótica plataforma-creador ya que pueden ganar un porcentaje de dinero obtenido de suscripciones y donaciones. La segunda categoría, los denominados partners, deben realizar una trasmisión de 100 espectadores, al menos 3 veces por semana y cumplir con los términos de Twitch. Es así como, el negocio para Twitch es que el streamer cada vez se vuelve más conocido que atraerá muchos suscriptores nuevos al igual que marcas para patrocinar el canal (Twitch, 2022).
El último gran cambio que implementó Twitch fue el de bajar el costo de suscripción en algunos países de Latinoamérica en 2021. El precio estándar de suscripción antes del cambio era de 4,99 dólares americanos en todos los países, sin embargo, en los estudios de Twitch se demostró que la participación de usuarios en trasmisiones en Latinoamérica era 80% más bajo que en otras regiones como Asia o Europa. Por lo tanto, el precio de las suscripciones se adaptó a la economía de cada país. Lo que quedó demostrado en Brasil, ya que al bajar el precio de las suscripciones aumentaron en más del 100% el número de suscriptores de un canal (Pérez, 2021).
En conclusión, Twitch se ha convertido en un gigante del entretenimiento por pensar a futuro e innovar no solo a favor del usuario, sino también a favor del creador favoreciendo a ambas partes a través de la mejora de su servicio, prestando atención a las necesidades de sus usuarios y centrándose en la relación espectador-streamer de modo que ambas partes obtengan sus respectivos beneficios. Es así como todas las nuevas herramientas que se han implementado tienen una razón de ser y existen gracias al correcto análisis de datos, los cuales han demostrado ser útiles dando un contexto específico a cada valor para que, en caso de existir un problema encontrar una solución. Es así como Twitch fue capaz de entender el comportamiento de los usuarios para poder ingeniar soluciones innovadoras para generar mayor ganancia.
Activision, nombre fusionado por las palabras “Active” y “ Television” es una empresa estadounidense que desarrolla y distribuye videojuegos fundada el 1 de octubre de 1979 con sede en Santa Mónica, California. Destacada como líder a nivel mundial del entretenimiento interactivo y productos para consolas, celulares, y computadoras. Activision se fundó en innovación. No solo resalta por sus increíbles lanzamientos, sino también en la manera de producir, marcar y vender los juegos. Se menciona que, el mundo de los videojuegos sin Activision podría haber sido un lugar muy diferente, puesto que esta ha cambiado la forma en que la gente juega.
Hay que tener en cuenta que antes de la formación de Activision los videojuegos podían ser únicamente publicados por el mismo sistema para los que eran diseñados. Por ejemplo, Atari era el único distribuidor de juegos para la consola Atari 2600, es decir que sus juegos solo podían ser desarrollados y distribuidos por la misma compañía. Esto fue un gran limitante para los desarrolladores de juegos dentro de Atari, pero Activision cambio la historia de los videojuegos:
1979: El ejecutivo de la industria discográfica Jim Levy y los ex programadores de Atari: David Crane, Larry Kaplan, Alan Miller y Bob Whitehead, decidieron fundar Activision; el primer desarrollador de videojuegos de consola independiente de terceros.
2003: Activision junto con el ahora legendario estudio de desarrollo Infinity Ward, lanzaron Call of Duty. La cual fue la franquicia de videojuegos de consola #1 en ventas en USA durante 11años consecutivos.
2008: Activision y Blizzard se fusionan para reunir los juegos más grandes y el mejor talento de desarrollo tanto en consolas como en computadoras.
2015: La galardonada franquicia Skylanders® de Activision, el videojuego que fue pionero en la categoría de «juguetes a la vida» al permitir a los jugadores usar un portal para traer figuras de la vida real al videojuego como personajes jugables, se convirtió en la 15ª franquicia de videojuegos más vendida de todos los tiempos, generando $ 3 mil millones en ingresos.
2016: Activision Blizzard aqdquiere King (Candy Crush Saga) para combinar los mejores talentos creativos en juegos y unir al mundo a través del entretenimiento épico.
2018: Activision Lizzard Esports evoluciona la industria del juego competitivo. La primera liga profesional global de esports.
2019: Activision llevó la exitosa franquicia Call of Duty a los dispositivos móviles, ofreciendo una experiencia gratuita para iOS y Android. Solo en los tres primeros meses, el juego vio más de 150 millones de descargas en más de 150 países y regiones.
Activision dentro del mercado es preferida por millones de personas, pero su desafío es seguir siendo atractivo para su público y lograr captar la atención de nuevos usuarios. Activision cuenta con más de 37 millones de jugadores y la gran mayoría son jugadores de Call of Duty. Lo cual hace imposible preguntar a cada uno de ellos como mejorar el juego o como puede seguir siendo su juego favorito, por esta razón el equipo de Activision decidió implementar la estrategia de personalización. Usando Machine Learning, Activision logró conectar a todos sus jugadores con las características del juego a través de distintas herramientas como: CallofDuty.com, a través de los mensajes en el juego, con Call of Duty mobile y las estrategias de Call of Duty Alexa. Los objetivos del equipo de consumo de tecnología de Activision a través de ML son:
Enviar el mensaje correcto al jugador correcto, en la plataforma correcta, en el momento correcto.
Asegurarse de que el jugador este jugando cosas que le gustan dentro del juego, pero también enseñarles nuevos eventos que le lleguen a interesar.
Escuchar a los jugadores y no suponer lo que creen querer.
Manejar de manera apropiada la complejidad de personalizar el sistema con un plan de acción.
Activision ha logrado cumplir con dichos objetivos gracias al uso de big data. Cada vez que un usuario acepta la política de privacidad de call of duty en cualquiera de las plataformas del juego, el jugador acepta haber leído que Activision recopilará, almacenará, utilizará y divulgará su información. El propósito principal de recopilar toda esta información es para conocer al usuario y saber sus intereses, disgustos o anhelos. No solo se dedica a conocer al usuario dentro del juego si no en su vida diaria, puesto que esto trae mayor oportunidad de que el juego se convierta más atractivo para el jugador. Las soluciones que han implementado para lograr esta personalización se dividen en 3 grandes puntos:
Evitar la intervención de los humanos y dejar que la Machine Learning escoja dependiendo de los intereses del jugador.
Si se deja a la máquina que escoja se le debe dar distintas opciones: variedad de mensajes, diferentes diseños y canales como los mapas. Por ejemplo, hay jugadores que les gusta ver más texto, a otros les gustará ver más videos, otros preferirán fotos.
Activision debe asegurarse de estar en constante aprendizaje. Es decir, analizar si hay la posibilidad de mejoras, si existen mejores mensajes o diseños.
Para resolver los problemas de personalización dentro del juego de Call of Duty, Activision ha optado por usar la tecnología de Búsqueda en árboles con Monte Carlo (Monte-Carlo tree search), las ventajas han sido: evitar crear un jugador modelo y aproximar el mundo del juego mediante muestreo, diseñar todo en base al resultado de una gran búsqueda como AlphaGo y lidiar bien con la publicidad. Luego de encontrar los patrones ideales u óptimos para un jugador, se debe llevar esta escala a los millones de jugadores dentro de Call of Duty. Activision envía toda su fuente de información al equipo central de datos a través de Kafka pipelines, es una plataforma de transmisión de eventos distribuidos de código abierto utilizada por miles de empresas para canalizaciones de datos de alto rendimiento, análisis de transmisión, integración de datos y aplicaciones de misión crítica.
Monte Carlo Tree Search
El mayor desafío de Activision fue lograr cambiar por completo su modelo tradicional, en donde ellos suponían lo que el jugador quería o le gustaba; a aceptar un modelo de Machine Learning donde realmente conocían, escuchaban y accionaban los intereses de los usuarios. Su mayor preocupación era no cumplir al 100% con las expectativas de los usuarios, pero al ver que los jugadores tenían relación entre sí aprovecharon esa oportunidad para generar afinidad entre jugador y juego sin alcanzar una exactitud total. Machine learning les hace todo este trabajo y luego de analizar resultados se dieron cuenta que sus usuarios están mucho más satisfechos que con el modelo tradicional. Existen ejemplos claros que han surgido y se han convertido en tendencias por el buen uso de la analítica de datos dentro del juego de Call of Duty:
Multiplayer: un espacio en donde más de dos jugadores pueden compartir de la misma experiencia.
Zombie: para aquellos que adoran ver películas de zombies, matar zombies o luchar contra ellos.
Blackout: un evento donde los jugadores demuestran sus habilidades y sobreviven para conseguir puntos, armas, personajes y mejorar su rate como jugador.
Layouts: la clave del juego. Aquí es donde cada jugador puede personalizar sus objetivos, poderes, personajes, armas, etc.
Events: un espacio con tiempo limitante con distintas misiones que motivan al jugador a estar conectados para lograr con sus objetivos.
Activision es una empresa con reconocimiento a nivel mundial, muy conocida por los amantes de los videojuegos. Sin importar que dentro del mercado ya es una compañía muy rentable, el equipo de Activision se encuentra constantemente en aprendizaje de sus usuarios y mejoras. Con el objetivo de siempre crecer y ser atractivo para los antiguos y nuevos usuarios. Big Data le ha ayudado a conocer de manera completa las características de cada jugador, Monte-Carlo tree search le ha permitido encontrar las más óptimas combinaciones algorítmicas por medio del muestreo para cada jugador y la herramienta de Kalka pipelines le ha facilitado llevar toda esta información a los millones de jugadores. Machine Learning sin duda ha llevado a Activision al éxito en el que se encuentra hoy día, cada jugador se puede llegar a identificar con las características del juego y Activision sigue cumpliendo su misión de crecer y respaldar a toda la comunidad global de jugadores, respetando siempre la diversidad cultural.
Publix es un Supermercado (Empresa) que fue creado en 1930 en Estados Unidos de Norte América. El primer fundador que tuvo Publix fue George W. Jenkins el cual fue creciendo mucho y logró adaptarse para crear un gran negocio. En 1950 Publix empieza a vender productos de su propia marca ya que ya eran más reconocidos. Publix aparte de vender productos de supermercado también cuenta con una farmacia en ciertos locales. Esto permite que su mercado se expanda y sea para más gente. Por último, Publix es una de las empresas más grandes y reconocidas en Estados Unidos y el resto del mundo, en la actualidad cuenta con alrededor de 1077 tiendas a nivel local.
En 1940 abrieron su primera tienda la cual fue creciendo y de esa forma la empresa logró comprar 20 diferentes lugares para seguir creciendo como negocio. Como se mencionó anteriormente Publix existe ya desde hace muchos años, por lo que ha pasado por muchos procesos para poder seguir en la competencia. En un principio solo había Publix en Florida, pero como esta empresa creció mucho se expandió pero solo trabaja en el Sur oeste de los Estados Unidos, en estados como Florida, Carolina del Norte; Carolina del Sur, Tennessee, Virginia, Georgia y Alabama. En el 2018 se convirtió en uno de los lugares que mejores empleos da y una de las empresas más reconocidas como ya se mencionó anteriormente. Fue la primera empresa en Estados Unidos en contar con registradoras digitales en los locales. Una de las maneras en las cuales Publix mantiene su idealismo es que solo la gente que trabaja en Publix puede tener acciones dentro de la empresa lo que hace que sea algo más cercano”. A pesar de que Publix estuvo durante la gran depresión el fundador de la empresa logró generar plata y fue ahí cuando se dieron cuenta que era un negocio muy rentable.
El Equipo de Marketing de Publix se dio cuenta que la empresa necesitaba renovarse e incluir Big Data a su empresa para lograr ser más competitivos con las empresas grandes. Con el Big data y los datos que ellos recopilan ayudan a los directivos de la empresa a saber dónde es rentable construir ciertas empresas lo que les permite siempre tener buenos ingresos. Entre otras cosas la gente de marketing siempre recopila datos de sus clientes lo que permite a la empresa saber qué productos son los seleccionados y de esta manera ellos pueden llamar la atención de sus clientes. Por otra parte, también se Usa Data Science y con esto ellos ven que compran su clientes, y cuál es la razón por la que compran para que de este modo sepan tomar ciertas decisiones, y por ejemplo esto les enseñó que para que sus clientes tengan la mejor experiencia ellos deben poder realizar sus compras desde sus celulares, lo que permite que la recolección de datos es más fácil.
Por otro lado, se sabe que Publix incrementó Business Intelligence ya que en el negocio se expandió el Teradata. Teradata corp. es una empresa que se dedica a gestionar grandes softwares con muchos Datos, para que en el negocio de Publix por ejemplo ellos puedan saber más sobre sus clientes. Con el Datawarehouse de Teradata ellos pueden saber cuándo van a cambiar ciertas condiciones comerciales, y cuando va a cambiar el el comportamiento del consumidor. Esto permitirá mejorar la comunicación con sus clientes y de esta manera siempre estar en lo más alto lo que le ayudaría bastante a mantener su estrato como una de las mejores empresas de los Estados Unidos.
Incluyendo estos dos sistemas el Análisis de Datos ha permitido que con el paso de los años Publix no se quede atrás de las otras empresas que operan parecido. Con la Mejora en su análisis de Datos Publix se dio cuenta que teniendo una aplicación la cual facilite la compra de sus productos a sus clientes les ha ayudado a ganar muchos clientes. Por Otro lado, se dieron cuenta que la oferta o baja de precios en los productos es lo que más llama la atención del cliente, esto permitió que ellos puedan realizar estas Ideas para mejorar. Todo esto ha permitido que Publix crezca más de 4% en sus ventas generando una gran ganancia para la empresa. Esto permite que Publix obtenga cerca de un 4 sobre 5 de puntuación en el trato a sus clientes lo que le mantiene por encima de Walmart.
En conclusión, tener análisis de datos en su empresa ha dado cierta ventaja para publix. Como ya sabemos el análisis de Datos ayuda a la toma de decisiones de la empresa y esto permite que siempre estén un paso adelante. Ayuda a mejorar la experiencia del cliente, lo que es lo más importante para ese negocio. Esto ayuda a la toma de decisiones del negocio, y saber dónde es más factible vender para ellos ya que saben mucho de los clientes. En fin, es muy importante que se siga incluyendo más análisis de datos en Publix ya que como se mencionó anteriormente esto siempre les va a permitir estar un paso adelante y seguir creciendo como empresa.
Vallejo Araujo es un concesionario Chevrolet fundado en Guayaquil en el año de 1923, se dedica a la venta de vehículos, repuestos, accesorios y presta servicio postventa a los clientes que tienen un Chevrolet. Cuenta con más de 90 años en el sector automotriz pasando por 3 dueños y en el año 2015 ponen a la venta la concesión de vehículos Chevrolet. Esta concesionaria fue adquirida por la Corporación WAY, dentro de este cambio se negoció la migración a sistemas nuevos como el ERP (Facturación y bodega) que generaron grandes beneficios para el concesionario. Corporación WAY es un grupo económico ambicioso y con ganas de generar mayores ingresos a través de nuevas oportunidades siempre queriendo destacarse por el uso de nuevas tecnologías y sus tendencias.
Vallejo Araujo trabaja en muchos lugares en el Ecuador. Con la experiencia en el manejo de concesionario Chevrolet en un mercado más pequeño como en Imbabura o Esmeraldas, se dan cuenta que van a necesitar tener un mayor control sobre los negocios y fuerza de ventas ya que el mercado y los clientes eran 3 veces más en el Guayas o Pichincha. Es importante entender que los concesionarios no solo viven de la venta de vehículos nuevos, el giro de negocio más rentable son los talleres. El objetivo principal era controlar el embudo de clientes para vehículos nuevos y clientes para taller (Programa se llama Siembra y Cosecha). Al tener mayor control lo que se lograba era ser más eficientes en el uso de recursos económicos (Gastos de Marketing). “Adquirir un nuevo cliente es 5 veces más costoso que mantener un cliente existente, y eso no es nada en comparación con la cantidad de ingresos que pueden aportar los clientes satisfechos. Incrementar la retención de clientes en solo un 5% aumenta las ganancias de 25 a 95%” (Villalobos, par. 35, 2021). Esto quiere decir que lo más importante para este concesionario es retener sus clientes al hacerlos sentir satisfechos con los beneficios que brinda la empresa, para así aumentar las ganancias.
Ahora bien, dentro de las sugerencias del proveedor de ERP (DMS) se ofrece a Vallejo Araujo un sistema de CRM el cuál ayudaría a cumplir el objetivo. ¿Qué es un CRM? el CRM (Customer Relationship Management) es una “estrategia de negocio, enfocada a seleccionar y gestionar una relación con los mejores clientes para optimizar su valor a largo plazo” (CEUPE, par.11, 2021). La ventaja de utilizar un CRM es que la empresa empieza a utilizar sus bases de datos y así fidelizar a sus clientes generando una retención. Para ello se visualizaron las opciones de CRM que existen en el mercado. El Cuadrante Mágico de Gartner permite ver las diferentes empresas que brindan este servicio actualmente como es Microsoft, Oracle, SAP, DMS, etc. Para poder evaluar las opciones se utiliza el cuadrante de Gartner porque es fácil de entender, esta empresa evalúa las soluciones en base a diferentes aspectos para facilitar a las diferentes empresas su opción de CRM. Vallejo Araujo optó por un CRM llamado DMS. DMS es una empresa colombiana con experiencia en el desarrollo de soluciones tecnológicas hechas a la medida de las empresas. Cuentan con experiencia en el sector automotriz por lo tanto Vallejo Araujo decide implementar con ellos en sistema de CRM que tenían desarrollado para concesionarios Chevrolet en Colombia.
En cuanto al CRM elegido, esta herramienta estaba dividida en 2 ejes en donde la empresa se encarga de decidir qué áreas y ejes desea incluir dentro de la herramienta de CRM como en Marketing, servicio cliente, ventas, postventa, etc. En el caso de Vallejo en la sección de Ventas hay dos enfoques. El 1ro era el control de Tráfico, Cotización, Financiamiento, Ventas y el 2do enfoque era la digitalización y control del proceso de ventas desde el primer punto de contacto (concesionario) como el registro de datos del cliente con la anfitriona al momento de llegar al concesionario. En el área digital todos los clientes que dejaban sus datos para obtener mayor información se los creaba desde el contacto center en el sistema. Todo esto era para medir la tasa de cierre y permite a las empresas tener retroalimentación de desempeño y poder mejorar las estrategias de negocio. El segundo eje es de Postventa que se encarga del programa Siembra y Cosecha. Lo que esto ayuda es en mantener a los clientes informados y en contacto a través de envío de promociones y beneficios, o en predicción de mantenimiento, así el servicio y proceso era más personalizado. También permite proyectar el kilometraje recorrido por los clientes poco antes de llegar el kilometraje de mantenimiento el contacto center se pone en contacto con el cliente y agenda la cita. Todo esto con el uso de un sistema de CRM.
En el pasado había muchos inconvenientes tanto en el tema Ventas como en posventas. Enfocándose primero en las ventas, algunos de los problemas que tenía el concesionario era la fuga de clientes en las diferentes etapas del proceso y pérdida de información en papeles/cuadernos de los asesores. Estos pequeños problemas podrían influir mucho en posibles ingresos para la empresa. También se podían ver problemas como la falta de seguimiento a los otros negocios ya que muchas veces los clientes de vallejo Araujo optaron por ir a otros lugares para hacer su mantenimiento. Al no tener ese seguimiento de otros negocios, nunca sabían qué clientes se iban a otros concesionarios. Un último problema en ventas era la falta de personalización en el servicio donde los clientes no eran tratados de una forma única si no había una falta de interés por parte de los asesores. Por otro lado, en postventa había problemas como la falta de gestión en bases de datos propios, no se sabía si el cliente era nuevo o viejo y había pérdidas de clientes por falta de mantenimiento de la relación. Con la implementación del CRM Vallejo Araujo logró un mejor manejo de bases de datos y mejor manejo de información a través de reportería. Estos beneficios llevan a una mejor proyección de ventas, y como es mencionado anteriormente a un mejor contacto más personalizado con el cliente.
La implementación del sistema CRM les convierte en pioneros de nuevas tecnologías tanto en ventas como postventa llevándolos a ser un acompaña mucho mas competitiva que en tiempos pasados. La forma de manejar una empresa mediante un sistema tan importante o bien implementado como es el de un CRM puede cambiar la cara completamente a la compañía. En este caso se necesitó de la incorporación de una corporación que se haga cargo de implementar nuevos sistemas a la empresa, pero termino dando buenos resultados. A decir verdad, uno de estos sistemas que facilitan la organización d e una empresa, tiene sus costos por lo que solo empresas grandes necesitan y pueden adquirir uno de estos, por lo que es importante que negocios que empiezan a salir al mercado, siempre tomen en cuenta la implementación de un sistema CRM.
PepsiCo es una empresa que fabrica y comercializa bebidas y alimentos alrededor de todo el mundo, es conocida por su producto Pepsi Cola, sin embargo, a lo largo de los años han ido adquiriendo diferentes empresas por lo que PepsiCo ahora es dueño de marcas como Gatorade, Quaker, Frito Lay entre otros. Esta empresa comercializa sus productos en mas de 200 países a nivel mundial.
La historia de lo que hoy en día es PepsiCo es muy interesante, todo comienza con un farmacéutico estadounidense que vivía en Carolina del Norte, su nombre era Caleb Bradham quien creo un jarabe de soda con el objetivo de ayudar a las personas que tenían dolores estomacales pero con un sabor delicioso al ingerir el jarabe, después de cinco años de su maravillosa creación decidió salir de su pequeña farmacia para crear su jarabe en una fábrica. Sin embargo, tras la primera guerra mundial la empresa quedo en quiebra y fue vendida por tan solo 35 mil dólares.
Después de varios años de estabilidad y la ayuda de varios accionistas se volvió a incorporar en el mercado y sin importar ser trece años menor que Coca Cola se volvió su rival. Sin embargo vino la segunda guerra mundial y cambiaron su logo con los colores de la bandera de estados unidos con el fin de aumentar el patriotismos y que los estadounidenses consuman mas Pepsi. Con el pasar de los años se compraron varias de las empresas que ya se mencionó anteriormente y hoy en día es el refresco gaseoso con mas ventas en los estados unidos y en varios países a nivel mundial.
Principalmente el equipo de PepsiCo se baso en Excel para ordenar los datos, pero esto le provocó una gran cantidad de desorden difícil de entender y siendo ineficiente lo que causaba resultados muy costosos. Esto causo problemas con los grandes minoristas, pues la empresa multinacional tenia que encargarse de proporcionar productos para las tiendas y almacenes, pero al tener una mala organización de datos causaba que en algunos almacenes se despache muchos mas productos y en otros se despache menos de lo que se consume, lo que causaba que las perchas estén vacías y los consumidores decidan comprar productos de empresas enemigas.
PepsiCo primero implementó el uso de Trifacta, este software ayudó para estandarizar los datos de los minoristas de manera más fácil y con mejor visualización y gracias a eso lograron reducir el tiempo de análisis en un 90%, lo que hoy por hoy ha logrado que esta empresa multinacional tenga una mejora en cuanto al espacio comercial. Creo una combinación entre Trifacta y Tableau y así logro tener un mejor análisis de los productos que necesitaban los clientes. Al utilizar estos dos softwares se creo un panorama mas ordenado y esto ayudo a tener una idea mas clara de donde se tiene oportunidad y para prevenir situaciones de complicación.
También es importante mencionar que en un articulo publicado en el 2019 se habla sobre un proyecto de consultoría que PepsiCo decide incorporar con el software LUCA, esta es una unidad de servicios de Big Data, la estrategia telefónica es lo que caracteriza a esta unidad, la compañía implemento esto con el fin de conocer de mejor manera a sus compradores y a sus clientes finales quienes consumen el producto. La colaboración que tuvieron llevo a excelentes resultados con la distribución del producto y con las necesidades que tienen los consumidores.
Después de usar el Big Data como una herramienta para acercarse a los consumidores le ha ayudado de manera significativa a PepsiCo, ha tenido un crecimiento potencial después de las estrategias que se ha utilizado llevándolo a posicionarse como la tercera empresa multinacional en el sector FMCG.
Concluyendo este ensayo y con la investigación respecto al cambio que experimentó la empresa después de hacer uso del Big Data se puede ver una gran diferencia en cuanto a la organización de la distribución de los productos que PepsiCo ofrece, tomando en cuenta la necesidad de sus clientes, ampliando su visión, y claramente planteándose nuevos objetivos con un panorama mas amplio de las necesidades.
Unilever es una compañía multinacional que tiene presencia en cinco continentes, más de 190 países, con un aproximado de 149.000 colaboradores. Los productos que la empresa comercializa abarcan varias categorías, como alimentos salados, aderezos para untar y pastas; helados y bebidas; cuidado personal y cuidado del hogar. En su portafolio de más de 400 marcas tenemos: Hellmann’s, Dove, Zest, Pond’s, Good Humor, Lipton, Surf, Knorr, Ben & Jerry’s, Breyers, Country Crock, entre otros. En la actualidad Unilever forma parte del Grupo Unilever, propiedad de Unilever N.V., con sede en los Países Bajos, y de Unilever PLC, con sede en el Reino Unido.
Unilever tiene sus inicios en los años 1880 promocionando en esa época solo jabones y margarinas, surgió como resultado de la fusión de las empresas: Unie de Países Bajos, Lever Bothers de Reino Unido. El 2 de septiembre de 1929, 52 días antes del jueves negro que detonó la gran depresión, se constituyó la empresa que sería un monstruo por su alcance y oferta de productos para el mercado, desde artículos de cuidado personal hasta alimentos diarios. (Unilever, 2012) El desarrollo, compra o fusión de empresa forma parte de sus estrategias en donde absorbe el Know How, así como el mercado meta de aquellos productos. En la década de 1940, adquirió la participación mayoritaria del productor de conservas Batchelors Peas. A partir de 1945 adoptó una política de “manos libres” hacia sus subsidiarias. Enfrentando la Segunda Guerra Mundial con medidas restrictivas para sus inversiones en Europa continental, volcando sus esfuerzos hacía Inglaterra y EEUU. En la década de 1950 lanzó al mercado Dove, Sunsilk. Adquirió los helados Good Humor de EEUU en 1961. A mediados de los años 60, el crecimiento de P&G y el estancamiento del mercado de las grasas amarillas, estimuló la diversificación de la empresa. En 1971 compro Lipton y pagó 487 millones por la Agroindustrial National Starch, esta fue la mayor adquisición extranjera de una compañía estadounidense en aquel momento. En 1984 compró Brooke Bond, fabricante del té PG Tips, por 390 millones de libras esterlinas. En 1986 adquirió Pond’s, estas últimas adquisiciones fueron operaciones un tanto hostiles, sin embargo, fortalecieron su mercado de cuidado personal. 1989 fue un año dedicado a los cosméticos, adquiriendo la división de cosméticos de Calvin Klein, Elizabeth Arden y Fabergé, estos dos últimos de vendieron en 2000 y 2007 respectivamente. 1993 fue el año de adquisición de Breyers a Kraft, convirtiéndose así en el principal fabricante de helados de EEUU, en 1996 unió a Helen Curtis en el cuidado personal. El nuevo siglo trajo nuevos desafíos y oportunidades. En 2000 se adquirió Best Foods por 13.4 billones de libras esterlinas, escalando en el mercado estadounidense con Knorr, Hellmans’s y Marmite. Para acceder al mercado de la Unión Europea se deshizo de marcas como Lesieur, Oxo, Bla Band, McDonnells, Royco y Bachellors. Para mejorar su rendimiento estableció dos divisiones una de alimentos y otra de cuidado personal y hogar. En 2010 adquirió Sara Lee, en 2011 anunció que fabricaría sus productos con huevos 100% libres de jaulas; ese año también adquirió el 82% de la marca de productos de belleza Kalina. En 2014 sumó la compañía de purificación de agua China: Qinyuan. Vendió varias marcas de salsas para pastas (Ragu, Bertolli) a la empresa japonesa Mizkan por un valor de 2.1 billones. En 2017 Kraft Heinz pretendió comprar Unilever, considerado casi una ofensa, por 143 mil millones, esta propuesta fue rechazada. En el periodo de 2017 a 2020 amplio su portafolio adjuntando marcas de helados, artículos de cuidado personal, alimentos orgánicos, snacks, jabones y desodorantes naturales. Uno de los más destacados fue Dollar Shave Club por 1 billón de dólares, quedándose con su Know How y su mercado meta. En 2020 anuncio un plan para incursionar en el mercado de lácteos y cárnicos de origen vegetal.
El sello de Unilever está presente en más de 400 productos a escala global, día a día alrededor de 2,5 billones de personas usan esos productos, esto en datos representa siete de cada diez hogares. Con cada compra se obtienen datos de gran utilidad para Unilever que se ha destacado por una búsqueda continua en el desarrollo de sus marcas para las necesidades de cada nueva generación. “En Unilever estamos convencidos hoy más que nunca, que, en un mundo tan cambiante, es vital entender a profundidad a nuestros consumidores, la industria y así establecer avenidas sólidas de crecimiento a futuro”. (Páez, 2016) El análisis de los datos juega un papel indispensable, Big Data y Advanced Analytics tanto de los procesos internos, ventas y las nuevas estrategias a desarrollar para el mercado. Empleando múltiples herramientas desarrolladas por empresas o start-ups de diferentes partes del globo, Unilever busca una constante mejora en sus operaciones, entrega de productos y post-venta a fin de generar un mejor suministro de cada uno de sus productos, destacando en cada rama en la que está presente.
Jane Moran, la CIO de Unilever nos dice “Lo que es transformador es la manera en que conectamos a la gente, en poner los datos accesibles a una base más amplia de empleados y brindarles las habilidades para analizar los datos para tomar decisiones mejor informadas” (Microsoft, 2019) Los datos son una herramienta valiosa para Unilever, tanto que su gestión informática que les permite llegar a predecir el futuro. Poner los datos en las personas que los necesitan, desarrollar mejores productos para quien lo necesita, es uno de los resultados que provee la plataforma desarrollada por Azure que resulta un gemelo de la planta, el siguiente paso en la generación de una cadena de valor. La maquinaria y el personal de la fábrica están conectados en tiempo real a fin de que una gran masa de datos puede ser sometida a la minería de datos, obteniendo resultados de valor y patrones. A través de una analítica avanzada, así como una serie de algoritmos de aprendizaje autónomo, se pueden gestionar diferentes escenarios con los mejores resultados, basados en datos históricos, medidas in situ (desde temperaturas hasta tiempos del ciclo de producción). Antes se respondían a 3 mil alertas diarias, esto dificultaba los procesos, la evaluación tomaba varios minutos, creando un modo reactive constante en los operadores. Con Power BI redujo el número de alertas un 90% por día, democratizando los datos, logrando conexión otras herramientas como Microsoft Teams, Yammer, Outlook para generar una comunicación sólida entre los empleados y fábricas, de manera que puedan apoyarse y colaborar entre ellos rompiendo limitantes físicas y virtuales.
Dependiendo del mercado las herramientas con las que Unilever trata los datos, permite generar un entorno más eficaz con un enfoque analítico e innovador. Tableau permite disminuir brechas tanto de a nivel global como local, combinando la analítica y comprensión de los datos que motiva a los consumidores a comprar y como la variedad de factores que cambian a lo largo de los años. Agrupar por categorías, productos y segmento de mercado es lo que la empresa ha logrado para tener una amplia perspectiva del mercado gracias a herramientas como ACNielsen, IRI, etc. La combinación de datos, para comprender por qué los consumidores al entrar a las tiendas prefieren sus productos es importante para la empresa, de acuerdo con estas motivaciones, se puede determinar las tendencias probables en cuanto a productos. De esta manera la elección de un rumbo de participación es más preciso; Tableau permite evidenciar datos de vital importancia como el precio promedio en todo el mundo, o los nuevos competidores en cierto mercado. La información esta al alcance de todos.
Hodeia es una start-up con la cual se ha asociado Unilever para gestionar sus operaciones en mas de 100 plantas. Implantando la gamificación en las distintas estaciones, etapas y procesos dentro del flujo de la manufactura. Mediante estos datos que alimentan los colaboradores en las distintas etapas por las que pasa cada producto, se actualizan las fichas, ofreciendo métricas en tiempo real. Estos datos generan dashboards especializados lo que permite una mejor toma de decisiones, control en el flujo de las ordenes de producción, incidencias y paradas de producción, dejando de depender de información desactualizada y poco fiable. BuildApp es la herramienta tecnológica que se encarga de la digitalización de procesos industriales, desarrollada para ser responsive y multi-idioma, lo que permite adaptarse a las necesidades de la empresa. Facilita la comunicación interdepartamental, valoración de las actividades, tratamiento de habilidades de los empleados y gestión de mejoras. BuildApp está presente en los procesos de mantenimiento, calidad, producción, seguridad y medio ambiente, formaciones, recursos humanos, social, KPIs y Dashboards.
Para finalizar, el uso de múltiples herramientas tecnológicas (Azure, BuildApp y Tableau) de gestión y optimización para mejorar el rendimiento, predicción y el probable futuro del mercado, es lo que destaca a Unilever y las marcas bajo su paraguas. Tanto para responder a las preferencias de los consumidores, sus necesidades más importantes que cambian con cada nueva etapa, así como los requerimientos de las plantas de producción, el surtido de productos y materia prima. Esta empresa ha demostrado que un manejo en tiempo real de los datos para luego implementar la inteligencia de negocios, es una herramienta potente que permite transformar datos en información de valor, con un enfoque en la toma de decisiones. El Big Data que emplea Unilever se centra en procesos masivos para un gran volumen de datos a nivel global, tanto para sus productos en planta, procesos industriales como las métricas de consumo, ayudan a mejorar el rendimiento de los recursos y la rentabilidad que se obtienen de las inversiones en infraestructura, tecnología y talento humano. La multinacional anglo-neerlandesa, siempre ha tenido un enfoque de suplir las necesidades en cada generación, mediante diversos productos acorde a las necesidades del mercado, con énfasis tanto en la producción como en el mercado meta en donde ofertan sus productos, con resultados formidables.
Referencias
Unilever. (2012). www.unilever.com. Obtenido de www.unilever.com:
https://www.unilever.com.ar/about/who-we-are/our-vision
Microsoft. (2019, 18 julio). Ahora es personal: El trayecto digital de Unilever lleva a resultados reales para consumidores y empleados. News Center Latinoamérica. https://news.microsoft.com/es-xl/features/ahora-es-personal-el-trayecto-digital-de-unilever-lleva-a-resultados-reales-para-consumidores-y-empleados/
Bibliografía
Hodeia. (2020). Buildapp – Hodeia Digital. Hodeia. https://hodeia.digital/buildapp
Hodeia. (2021). Caso de éxito – Hodeia Digital. Hodeia. https://hodeia.digital/case-study
Microsoft. (2021, 25 febrero). Essential IT: Cómo Unilever adopta el riesgo para cultivar una fuerza de trabajo remota y unas manos más limpias. News Center Latinoamérica. https://news.microsoft.com/es-xl/features/essential-it-como-unilever-adopto-el-riesgo-para-cultivar-una-fuerza-de-trabajo-remota-y-unas-manos-mas-limpias/
Tableau. (2019). Los datos cuentan historias de consumidores en Unilever. Tableau. https://www.tableau.com/es-es/solutions/customer/data-tells-consumer-stories-unilever
Unilever. (2021). Nuestra empresa. Unilever. https://www.unilever-southlatam.com/our-company/
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