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Aplicación del Big Data a la mejora de la competitividad de la empresa

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Conferencia "Aplicación del Big Data a la mejora de la competitividad de la empresa" celebrada el 21 de Marzo de 2016 en Palma de Mallorca, en la Universidad de las Islas Baleares. El objetivo era entrever las posibilidades que abre el Big Data dentro del contexto de la empresa y su competitividad.

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Aplicación del Big Data a la mejora de la competitividad de la empresa

  1. 1. Aplicación del Big Data a la mejora de la competitividad de la Empresa Alex Rayón Jerez www.alexrayon.es, alex.rayon.@deusto.es, @alrayon Universidad de las Islas Baleares Palma de Mallorca. 21 de Marzo, 2016.
  2. 2. ¿Por qué ahora Big Data? ¿En qué consiste el Big Data? ¿Para qué el Big Data en la empresa? Estrategia, no tecnología Dirección estratégica ¿A cualquier precio? 2 ¿De qué vamos a hablar?
  3. 3. ¿Por qué ahora Big Data? ¿En qué consiste el Big Data? ¿Para qué el Big Data en la empresa? Estrategia, no tecnología Dirección estratégica ¿A cualquier precio? 3
  4. 4. ¿Por qué ahora Big Data? 4
  5. 5. ¿Por qué ahora Big Data? (II) 5 Fuente: http://www.dreamstime.com/stock-photography-big-data-v-words-image35236832
  6. 6. ¿Por qué ahora Big Data? (III) 6 Cambios del consumidor Sabiduría 70% Expectativas 55% Legitimidad social 50% Fuente: http://cleventy.com/pagina-web-adaptada-o-aplicacion-movil/ Fuente: http://www.definicionabc.com/general/personalizacion.php Fuente: http://marketinggm.com/redes-sociales/
  7. 7. Fuente: http://www3.weforum.org/docs/WEF_ITTC_PersonalDataNewAsset_Report_2011.pdf ¿Por qué ahora Big Data? (IV) 7
  8. 8. ¿Por qué ahora Big Data? ¿En qué consiste el Big Data? ¿Para qué el Big Data en la empresa? Estrategia, no tecnología Dirección estratégica ¿A cualquier precio? 8
  9. 9. ¿En qué consiste? El valor de la pregunta 9 Fuente: http://www.xiskya.com/2012/12/21/una-pregunta-poderosa-por-favor/
  10. 10. ¿En qué consiste? ¿Quién hace esto? 10 Fuente: Diagrama de Venn del “Científico de datos” (Fuente: Drew Conway) El científico de datos
  11. 11. 11 Estudiar datos tiene dos objetivos principales Informar ¿Qué ha ocurrido? Predecir ¿Qué podría ocurrir? Hoy Business Analytics Predecir Business Intelligence Informar Del Qué …. …. al Por qué? ¿En qué consiste? El estudio de los datos
  12. 12. 12 Fuente: https://www.surveygizmo.com/survey-blog/how-to-collect-consumer-insight-with-a-customer-journey-map/ ¿En qué consiste? El estudio de los datos: ¿dónde?
  13. 13. 13 Fuente: http://www.datanami.com/2012/06/22/world_s_top_data-intensive_systems_unveiled/ Fuente: http://www.allstarss.com/blog/5-steps-to-seamless-content-management-for-insurance-agencies/ ¿En qué consiste? El estudio de los datos: ¿dónde? (II)
  14. 14. 14 Sensores, Sanidad, Deportes, Publicidad, Gobiernos y Servicio Público, BFSI, Educación, Industria, etc. En definitiva, donde haya datos ¿En qué consiste? El estudio de los datos: ¿dónde? (III)
  15. 15. 15 Fuente: https://cladirect.com/tag/internet-of-things/ ¿En qué consiste? El estudio de los datos: ¿dónde? (IV)
  16. 16. 16 Fuente: http://www.madrimasd.org/blogs/redes-complejas/2011/02/02/445/ ¿En qué consiste? El estudio de los datos: ¿dónde? (V)
  17. 17. Fuente: https://blogs.deusto.es/bigdata/el-nivel-de-madurez-de-una-organizacion-para-entrar-en-el-mundo-de-analytics-big-data/ ¿En qué consiste? Maturity Model 17
  18. 18. Impacto Big Data Business Intelligence vs. Business Analytics Fuente: http://www.slideshare.net/openwindowanalytics/big-data-and-analytics 18
  19. 19. ¿Por qué ahora Big Data? ¿En qué consiste el Big Data? ¿Para qué el Big Data en la empresa? Estrategia, no tecnología Dirección estratégica ¿A cualquier precio? 19
  20. 20. ¿Para qué el Big Data? Utilidades 20 1) Ganar más dinero 2) Evitar perderlo 3) Optimizar procesos 20
  21. 21. 21 Fuente: http://www.sas.com/offices/latinamerica/argentina/resources/asset/CI_Banca2012.pdf ¿Para qué el Big Data? 1) Ganar más dinero
  22. 22. 22 ¿Para qué el Big Data? 1) Ganar más dinero: Marketing Intelligence La idea es analizar la parte más transaccional (de compra - venta) con las acciones de marketing Con este dúo, sacamos acciones de marketing con objetivos, personalizado e hipersegmentado
  23. 23. 23 ¿Para qué el Big Data? 1) Ganar más dinero: Marketing Intelligence (II) • Se trata de analizar los datos: – Contextuales de una compra → momento, lugar, composición del ticket medio de compra – Lo enmarcamos en perspectiva → frecuencia, tiempo entre última compra, etc. – Analizamos el consumidor → si lo hace con tarjeta de fidelización, edad y perfil sociodemográfico, si viene incentivado por un descuento, etc. – Y el canal por el que entra → tienda online, landing page, redes sociales, canales offline, etc. (Omnichannel) • … y preguntarnos cosas como...
  24. 24. 24 ¿Para qué el Big Data? 1) Ganar más dinero: Customer Intelligence Quién (influenciadores) o qué (drivers de compra) influye más en la decisión de compra de un consumidor → drivers Fuente: http://www.marketing4food.com/la-distribucion-espanola-y-su-comprador-razones-para-elegir-una-ensena/ Gracias a los datos involuntarios o a la sombra (accesos, búsquedas, etc.
  25. 25. 25 ¿Para qué el Big Data? 1) Ganar más dinero: Brand Intelligence ¿Cuál es la estructura de mi marca? Fuente: http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0120-48232007000200008&script=sci_arttext
  26. 26. 26 ¿Para qué el Big Data? 1) Ganar más dinero: Product Intelligence Reglas de asociación de productos como "Si compra con nuestra tarjeta de fidelización a mediodía, compra Premium", y así enfocar el cross-selling o up- selling en tienda o en promociones, product placement, gestión de inventarios, etc. Expresión de la forma X → Y {Cerveza premium} → {>100 lotes} {>50 lotes} → {cerveza} {Premium, Tarjeta Fidelización} → {Premium} Fuente:https://boluda.com/tutorial/aumentar-el-ticket-medio-de-compra-en-tu-ecommerce/
  27. 27. 27 ¿Para qué el Big Data? 1) Ganar más dinero: Product Intelligence (II) Agrupar consumidores y productos Source: http://inside-bigdata.com/2013/12/18/tech-tip-power-pitfalls-clustering/ Source: http://www.cs.bilkent.edu.tr/~saksoy/research.html
  28. 28. ¿Para qué el Big Data? 1) Ganar más dinero: Análisis de Redes Sociales 28 ¿Cómo están relacionados mis clientes? Análisis de Redes Sociales (ARS) Source: http://rs.resalliance.org/2010/11/03/reading-list-using-social-network-analysis-sna-in-social-ecological-studies/
  29. 29. 29 Fuente: http://idata.com.co/ ¿Para qué el Big Data? 2) Evitar perderlo: Fidelización Perfil de fuga de consumidor
  30. 30. 30 ¿Para qué el Big Data? 2) Evitar perderlo: Fidelización (II) Fuente: http://marketing.penton.com/give-sales-want-lead-nurturing-can-help/ Fuente: http://www.marketingprofs.com/articles/2014/25801/how-smb-b2b-marketers-can-improve-lead-turnover-by-using-big-company- tactics
  31. 31. 31 ¿Para qué el Big Data? 2) Evitar perderlo: Fidelización (III) Twitter followers Web Campaña SEO (On y Off) Facebook fans... Elegible - Opt outs Scoring Top deciles Canal Facebook Broadcast Twitter SMS Adwords Lista email suscriptores... A la hora de hacer retargeting, habrá que variar el contenido del primer mensaje Criterios - Right offer - Right person Evaluar las campañas y las acciones por el ROI y la efectividad. Externo Interno Web A la hora de impactar dentro de la web, se tendrá en consideración el comportamiento del usuario
  32. 32. 32 Fuente: http://humanaconsultores.es.tl/Procesos.htm ¿Para qué el Big Data? 3) Optimizar procesos
  33. 33. Modelo EFQM de Excelencia Fuente: http://www.tqm.es/TQM/ModEur/ModeloEuropeo.htm ¿Para qué el Big Data? Procesos funcionales de aplicación 33
  34. 34. ¿Por qué ahora Big Data? ¿En qué consiste el Big Data? ¿Para qué el Big Data en la empresa? Estrategia, no tecnología Dirección estratégica ¿A cualquier precio? 34
  35. 35. Esto va de estrategia, no tecnología 35 Fuente: http://www.amazon.es/dp/1118965833/ref=asc_df_111896583332101237/?tag=googshopes-21&creative=24538&creativeASIN=1118965833&linkCode=df0&hvdev=c&hvnetw=g&hvqmt=
  36. 36. Esto va de estrategia, no tecnología (II) 36 Fuente: http://www.rosebt.com/blog/descriptive-diagnostic-predictive-prescriptive-analytics
  37. 37. ¿Por qué ahora Big Data? ¿En qué consiste el Big Data? ¿Para qué el Big Data en la empresa? Estrategia, no tecnología Dirección estratégica ¿A cualquier precio? 37
  38. 38. Dirección estratégica Data-Driven Organization Roadmap to Data-Driven Organization advantage Fuente: http://www.ibmbigdatahub.com/blog/observations-transformations-and-conversations-ibm-chief-data-officer-summit 38
  39. 39. Dirección estratégica Data-Driven Organization (II) 39
  40. 40. Dirección estratégica Data-Driven Organization (III) El riesgo estratégico causa el 68% de disminución de la capitalización de mercado 40
  41. 41. Dirección estratégica ¿Qué es la Dirección Estratégica basada en datos? Habitualmente, las decisiones operativas y tácticas, son muchas y pequeñas, con datos suficientes a priori sobre los cuales construir una base de conocimientos La decisiones estratégicas, en cambio, son generalmente poco frecuentes, cada una de gran valor, con pocos datos formales de decisiones previas similares y que requieren conocimientos de negocios y el balance de las compensaciones 41
  42. 42. Dirección estratégica Diagnóstico e indicadores 42
  43. 43. Dirección estratégica Toma de decisiones La toma de decisión implica Comprender bien los factores claves de la decisión y cómo éstos afectan a la decisión Solo procesar la información relevante para la decisión Fuente: http://eprojectingenieria.com/doc/PresentTema7.pdf 43
  44. 44. Dirección estratégica Evidence-Based Management 44
  45. 45. Dirección estratégica Evidence-Based Management (II) “Trasladar los principios basados en la mejor evidencia, a las prácticas organizacionales” 45
  46. 46. Dirección estratégica Evidence-Based Management (III) Aprender acerca de las conexiones causa-efecto en las prácticas profesionales Establecimiento de metas y capacidad cognitiva Aislar las variaciones que afectan los resultados deseados de manera sensible El número de metas puede importar Cultura de toma de decisiones basada en evidencias 46
  47. 47. Dirección estratégica Evidence-Based Management (IV) Fuente: Las etapas del modelo de Sackett et al. 47
  48. 48. Dirección estratégica Evidence-Based Management (V) 48
  49. 49. Dirección estratégica Evidence-Based Management (VI) 49
  50. 50. Dirección estratégica Evidence-Based Management (VII) 50
  51. 51. Dirección estratégica Simulador Fuente: http://home.ubalt.edu/ntsbarsh/Business-stat/stat-data/Forecast.htm y http://home.ubalt.edu/ntsbarsh/stat- data/Javastat.htm 51
  52. 52. Dirección estratégica Simulador (II) 52
  53. 53. ¿Por qué ahora Big Data? ¿En qué consiste el Big Data? ¿Para qué el Big Data en la empresa? Estrategia, no tecnología Dirección estratégica ¿A cualquier precio? 53 ¿De qué vamos a hablar?
  54. 54. ¿A cualquier precio? 54 Fuente: http://actualicese.com/actualidad/2015/07/15/bajo-niif-como-deben-reconocerse-los-negocios-fiduciarios/ Queremos fiduciarios de datos, no negociadores de datos
  55. 55. ¿A cualquier precio? (II) 55
  56. 56. Aplicación del Big Data a la mejora de la competitividad de la Empresa Alex Rayón Jerez www.alexrayon.es, alex.rayon.@deusto.es, @alrayon Universidad de las Islas Baleares Palma de Mallorca. 21 de Marzo, 2016.

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