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.

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. ¿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. ¿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. ¿Por qué ahora Big Data?
4

5. ¿Por qué ahora Big Data? (II)
5
Fuente: http://www.dreamstime.com/stock-photography-big-data-v-words-image35236832

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. Fuente: http://www3.weforum.org/docs/WEF_ITTC_PersonalDataNewAsset_Report_2011.pdf
¿Por qué ahora Big Data? (IV)
7

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. ¿En qué consiste?
El valor de la pregunta
9
Fuente: http://www.xiskya.com/2012/12/21/una-pregunta-poderosa-por-favor/

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
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
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
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
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
Fuente: https://cladirect.com/tag/internet-of-things/
¿En qué consiste?
El estudio de los datos: ¿dónde? (IV)

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. 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. Impacto Big Data
Business Intelligence vs. Business Analytics
Fuente: http://www.slideshare.net/openwindowanalytics/big-data-and-analytics
18

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. ¿Para qué el Big Data?
Utilidades
20
1) Ganar más dinero
2) Evitar perderlo
3) Optimizar procesos
20

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
¿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
¿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
¿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
¿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
¿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
¿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. ¿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
Fuente: http://idata.com.co/
¿Para qué el Big Data?
2) Evitar perderlo: Fidelización
Perfil de fuga de consumidor

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
¿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
Fuente: http://humanaconsultores.es.tl/Procesos.htm
¿Para qué el Big Data?
3) Optimizar procesos

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. ¿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. 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. Esto va de estrategia, no tecnología (II)
36
Fuente: http://www.rosebt.com/blog/descriptive-diagnostic-predictive-prescriptive-analytics

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. 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. Dirección estratégica
Data-Driven Organization (II)
39

40. Dirección estratégica
Data-Driven Organization (III)
El riesgo estratégico
causa el 68% de
disminución de la
capitalización de mercado
40

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. Dirección estratégica
Diagnóstico e indicadores
42

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. Dirección estratégica
Evidence-Based Management
44

45. Dirección estratégica
Evidence-Based Management (II)
“Trasladar los principios
basados en la mejor
evidencia, a las prácticas
organizacionales”
45

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. Dirección estratégica
Evidence-Based Management (IV)
Fuente: Las etapas del modelo de Sackett et al.
47

48. Dirección estratégica
Evidence-Based Management (V)
48

49. Dirección estratégica
Evidence-Based Management (VI)
49

50. Dirección estratégica
Evidence-Based Management (VII)
50

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. Dirección estratégica
Simulador (II)
52

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. ¿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. ¿A cualquier precio? (II)
55

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.