En los próximos años se predice la creación de datos con un crecimiento anual del 40%. Dichos datos se analizan para obtener insights y tomar decisiones informadas. Este trabajo se conoce como big data.
Las principales fuentes de recopilación son servicios, redes sociales, registros en línea, uso de teléfonos móviles, entre otras.
¿Qué es el big data y cómo funciona?
Es el conjunto de técnicas que permiten analizar, procesar y gestionar conjuntos de datos extremadamente grandes con la finalidad de obtener información sobre la conducta humana y las interacciones (DRAE, 2023).
La recopilación, procesamiento y análisis se basa en metodologías. Por ejemplo, C-Media Software recopila datos sobre el comportamiento de los usuarios con el fin de tomar decisiones en cuanto a la ubicación, tráfico e impacto de la comunicación.
Otras metodologías como el software de Digiturno, operan en tiempo real de forma inteligente para optimizar la experiencia de los clientes.
10 formas inteligentes de aplicar el big data para optimizar la experiencia de los clientes
- Segmentación de clientes. El análisis de datos permite identificar grupos de clientes con características similares. También puede usar datos demográficos o la emoción generada desde el primer contacto para satisfacer las necesidades de cada grupo.
- Análisis de sentimientos. Las opiniones y comentarios que registran los diferentes medios digitales permiten comprender cómo se sienten los usuarios respecto a su servicio o producto. Asimismo, puede definir estrategias de comunicación para la interacción con sus clientes.
- Recomendaciones personalizadas. Los algoritmos de recomendación basados en big data ayudan a ofrecer productos y servicios altamente relevantes. En este sentido, se pueden aplicar con la autogestión en los centros de servicio presencial o a distancia.
- Optimización de precios. Con el análisis se puede obtener datos de precios, demanda y ubicación. Esta información es útil para fijar precios de forma estratégica durante el año y conseguir satisfacer al cliente.
- Detección de fraudes. El análisis de datos puede utilizarse para identificar anomalías que puedan indicar actividades fraudulentas. En consecuencia, ayuda a proteger a los clientes y salvaguardar la integridad del negocio.
Interacciones con el usuario en tiempo real
- Personalización en tiempo real. Utilizar los datos masivos en el momento, permite adaptar la experiencia del usuario en función de su comportamiento. Además, puede aplicarse para eventos, reuniones, conferencias o fechas especiales para la venta.
- Wayfinding. Se puede mejorar la eficiencia de distribución de clientes con la información que se extrae del uso de tótems interactivos. Estos recopilan la ubicación geográfica del directorio de tiendas para optimizar las de mayor afluencia.
- Mejora la experiencia. La tecnología de seguimiento recopila información para tomar decisiones sobre tiempo de espera en filas y mejorar el bienestar. Algunas de estas tecnologías son: kioscos interactivos de primer contacto, teclados físicos virtuales o sensores de proximidad.
- Servicio de atención a cliente personalizado. Anticiparse a las necesidades del cliente y resolver problemas permite ofrecer un servicio personalizado. Además, esta información se puede recopilar de menús digitales, mesas interactivas o aplicaciones móviles.
- Optimización de contenido por big data. Los monitores industriales, videowalls o tótems de visualización ofrecen experiencias dinámicas. Asimismo, incluyen softwares de análisis de audiencia para medir el impacto de los contenidos y optimizar las estrategias de marketing.
Comenzar a usar los datos masivos, puede ayudarle a tomar decisiones inteligentes sobre los productos y servicios de su empresa. Considere los cambios que exige el sector y si necesita implementar acciones practicas de recopilación, procesamiento y análisis de datos, lo invitamos conocer nuestro software especializado por sector.
Referencias Bibliográficas
- Perry, L. (2023). 10 predicciones estratégicas de datos y análisis hasta 2028. Gartner.
- Real Academia Española (2023). Definición de big data. Diccionario panhispánico del español jurídico.
