Por Pere Munar, publicado el 15 marzo 2023
La ciencia de datos o data science hace referencia al conjunto de métodos, herramientas y procesos que permiten convertir datos en información de valor fácilmente comprensible y accesible. Cada vez son más las empresas que comprenden el valor del data science, pero todavía hay otras que desconocen cómo la ciencia de datos puede ayudarles a resolver una gran cantidad de problemas. En este artículo queremos darte algunos ejemplos de cómo la ciencia de datos ha conseguido solucionar problemas de las empresas y convertirlas en negocios más prósperos y eficientes.
Problema 1. Falta de seguridad en el entorno virtual
La ciencia de datos puede ayudarte a crear un entorno virtual más seguro y libre de riesgos. Los data scientist, que son los expertos en este área, pueden procesar grandes cantidades de datos acerca de la actividad de tu entorno virtual y extraer patrones de comportamiento que le ayudarán a comprender los métodos de actuación de posibles atacantes y a predecir sus actividades futuras.
Este es uno de los ejemplos de data science más revolucionarios y una de las herramientas que más ha ayudado a las empresas a crecer en un entorno más seguro y con menos posibilidad de sufrir amenazas.
Problema 2. Pobre conocimiento sobre el cliente
A día de hoy son muchos los datos que puedes conseguir sobre el customer journey (viaje del cliente) en tu entorno virtual. Blog, anuncios, redes sociales… Cómo se comporta el consumidor en estas plataformas ya no es un secreto para las empresas. Tanto las propias redes sociales, como herramientas de medición de resultados de páginas web pueden darte información muy valiosa basada en los datos que recopilan.
Conocer cómo actúa tu público objetivo te ayudará a saber qué darle, cómo dárselo y cuándo, lo que te hará convertirte en una empresa que no solo atrae más clientes, sino que también es capaz de retenerlos y de mejorar su experiencia.
Problema 3. Poca previsión de la situación de mercado
Adelantarte al mercado y a sus tendencias es algo fundamental en cualquier empresa que quiera crecer y destacar frente a la competencia. Un claro ejemplo de data science aplicado a este tema es Zara. La que es una de las más grandes distribuidoras de ropa del mundo ha conseguido gracias a la ciencia de datos predecir comportamientos dentro de su sector y diseñar estrategias con poco margen de error.
En cuanto sus analistas de datos detectan una nueva tendencia ponen rápidamente a la venta ropa de ese estilo mucho antes que sus competidores. Además, la empresa española también utiliza el data science a la hora de establecer los precios de sus artículos y aumentar sus posibilidades de acierto.
Problema 4. Lento crecimiento
El análisis de datos también te permite comprobar diferentes estrategias en un entorno ficticio antes de ponerlas en práctica en la realidad, ya que cuentas con suficientes datos e información como para recrear diferentes escenarios. De esta forma podrás elegir aquellas que mejores resultados consigan sin poner en riesgo el futuro de tu negocio. Esto te permitirá organizarte de forma adecuada y asumir una mayor carga de trabajo.
Problema 5. Rendimiento deficiente
No hay cosa que la ciencia de datos no pueda medir en un entorno empresarial. El data science es capaz de aportar información de valor tanto del entorno en el que un negocio se ubica (su parte externa), como del ámbito interno, es decir, de sus dinámicas de trabajo. Por ello, también puede solucionar problemas de las empresas relacionados con su nivel de rendimiento y capacidad de trabajo. Midiéndolo te podrá aportar información acerca de qué es lo que está impidiendo que este factor se potencie y tú podrás sacar conclusiones mucho más objetivas y acertadas acerca de qué puedes hacer para solucionarlo.
Problema 6. Funciones de búsqueda poco personalizadas
Son muchas las empresas que ponen a disposición de sus clientes un buscador de sus productos y servicios en la web para mejorar la experiencia del consumidor en la plataforma. Airbnb es una de ellas y su uso de la ciencia de datos es uno de los ejemplos de data science aplicado a mejorar esta funcionalidad.
El poder de estos buscadores reside en ofrecer al público una búsqueda lo más adaptada posible a sus preferencias. ¿Qué hizo Airbnb para mejorar los resultados de búsqueda? Optó por utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje para comprender de forma más profunda la intencionalidad de las reseñas de los clientes en los alojamientos. De esta forma, a la hora de mostrar sugerencias de apartamentos no solo tenían en cuenta las valoraciones numéricas, sino también los comentarios, construyendo así un algoritmo que realmente sugiere opciones interesantes para el público.
Problema 7. Desórdenes en la cadena logística
Los problemas de stock, así como en la cadena de suministros y en las rutas de reparto también se pueden mejorar con la ciencia de datos. En el caso del stock, por ejemplo, este se puede optimizar creando predicciones basadas en datos de redes sociales, en tendencias de búsqueda en internet y en los datos que la propia web de la empresa genera.
En cuanto a los otros dos problemas restantes, gracias a los sensores de identificación por radiofrecuencia y al posicionamiento geográfico, se puede llevar a cabo un seguimiento de los vehículos de reparto y de las mercancías, pudiendo así contar con datos objetivos para mejorar las rutas y los tiempos de entrega.
Problema 8. Elección inadecuada de profesionales
El equipo de Recursos Humanos también se puede beneficiar de forma directa del data science. Los datos tienen un gran poder a la hora de perfeccionar los procesos de selección, ya que te permiten como empresa reunir todos los datos de un candidato y analizarlos, ahorrar tiempo en el proceso y saber si va a encajar correctamente en el puesto de forma más objetiva.
Problema 9. Tiendas físicas mal ubicadas
Starbucks es uno de los mejores ejemplos de cómo usar el big data para situar tus tiendas físicas en el mejor lugar y conseguir tus objetivos de ventas. La cadena internacional de cafeterías utiliza información demográfica, geográfica y de tráfico para hacer estimaciones sobre el éxito que tendrá una tienda en un lugar concreto. Por lo que sus ubicaciones no están seleccionadas de manera aleatoria.
Problema 10. Débil cultura empresarial
¿Conoces el People Analytics o Análisis de Personas? Esta rama del análisis de datos se basa en la puesta en práctica del big data con el objetivo de conocer a los equipos que forman parte de la empresa para mejorar su nivel de satisfacción en la compañía y su productividad.
El bienestar de los profesionales en las empresas es cada vez más importante para atraer y retener talento, pues las personas a día de hoy no solo tienen en cuenta el sueldo a la hora de aceptar una oferta de trabajo o de continuar en un empleo. Una cultura empresarial fuerte en la que se tengan unos sólidos valores, un ambiente agradable y una preocupación por el personal está destinada a triunfar. El análisis de personas puede darte la información necesaria para que potencies tu cultura empresarial y destaques frente a la competencia.
