Convierte tu pequeño negocio en GRANDE

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Quizás se podría creer que el Big Data está pensado sólo para grandes empresas y que las pequeñas estarían exentas de entrar en el juego. Sin embargo hoy te mostraremos la otra cara de la moneda.  El Big data también se puede  adaptar a pequeños negocios porque generalmente son más ágiles y disponibles para manejar ideas basadas en datos.

Gracias al Big Data, las pequeñas empresas pueden obtener una visión más completa de sus clientesqué los motiva, qué compran, cómo prefieren realizar sus compras, por qué cambian, y los factores que los llevan a recomendar otras compañías. Las empresas también pueden interactuar mejor y comprometerse con los clientes mediante el análisis de necesidades de los usuarios con el fin de mejorar un producto o servicio. Sus fuentes de datos útiles muchas veces internos (como datos de ventas y los registros de servicio al cliente), medios de comunicación social, los registros de las búsquedas, análisis de texto entre otros.

El poder del Social Mediaseo-29-512

El Social Media  se ha convertido en una fuente particularmente valiosa de datos, haciendo actividades tales como la identificación de nichos de mercado y análisis de comentarios de los clientes.

Las tendencias del momento las tenemos con Facebook y Twitter todos los días, por lo que es más fácil saber lo que la gente quiere. Los servicios tales como Trendera y Trend Hunter recopilan datos sobre las tendencias y lo utilizan para responder a preguntas específicas para las empresas. En el mundo del retail, el comportamiento del cliente off y online se puede medir al detalle microscópico – incluso hasta cómo alguien se mueve alrededor de la tienda física y en línea. Estos datos pueden compararse con datos externos, como la época del año, las condiciones económicas e incluso el clima, para construir una imagen detallada de lo que la gente tiende a comprar, y cuándo.

Nuevos accesos

De hecho hay muchas oportunidades ahora para las pequeñas empresas, obteniendo beneficios económicos que se generan por la venta de datos de clientes o terceros facilitados por Facebook, por ejemplo.

fb-megafonoAdemás de esto, las empresas pueden ahora acceder a más datos que antes no estaban disponibles: datos de sitios de reclutamiento, proveedores de tarjetas de identificación, datos de medios sociales, etc. Toda esta información puede ser analizada para obtener información que nunca antes fue disponible.

 Hablemos de certezas

En el pasado, nos dejábamos llevar por rumores en el ámbito empresarial o por supuestos que teníamos en nuestra mente. En estos días, sin embargo, casi no se necesita salir del escritorio para indagar a la competencia, sus datos financieros, etc.

Google Trends es otra opción, que puede ofrecer puntos de vista de la popularidad de una marca o producto, y el análisis de los medios de comunicación social puede ilustrar su popularidad (es decir, con qué frecuencia se menciona una empresa).

 

Pasos necesarios

Al implementar el análisis predictivo, muchas empresas pasan por alto los pasos importantes en el proceso. Uno de los ignorados con mayor frecuencia es la preparación de datos y el acceso esto representa aproximadamente el 60 a 80 por ciento del coste de una iniciativa de modelado predictivo.

Hay que tener presente la selección de datos relevantes al momento de elegir  tablas, registros, y atributos de diversas fuentes en toda la empresa. Los datos deben ser transformados para optimizar los resultados.

 

 

Fuente

data-informed.com

 

smartdatacollective.com

 

 

 

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