Por Pere Munar, publicado el 6 mayo 2024
Una empresa data driven es aquella que basa sus decisiones en los datos que almacena a partir de fuentes digitales, principalmente. A través del análisis y la interpretación de la información, una empresa data driven es capaz de crear, por ejemplo, estrategias mucho más efectivas, adelantarse a las tendencias y evitar crisis reputacionales.
Toda empresa, independientemente de su tamaño y sector, puede ser una empresa data driven, de hecho es algo aconsejable. Por eso, en este artículo hemos seleccionado como ejemplo de empresa data driven a 8 corporaciones bien distintas para que veas las diferentes utilidades que se le pueden dar a los datos dentro de una organización y todos los beneficios que puede traer. Puedes tomarlos como una inspiración para tus propias estrategias.
McDonald’s
¿Sabes qué son los kioscos de McDonald’s? Seguro que si has comido alguna vez en esta cadena de restaurantes sabes de lo que te hablo. Estos kioscos son pantallas digitales que los clientes pueden utilizar para hacer su pedido y que están instaladas en el interior de los establecimientos.
Además de utilizarse para hacer los pedidos, estas pantallas también pueden recomendar productos a modo de sugerencia para los clientes, y es en esto en lo que la cadena de hamburguesas decidió implementar un sistema de recomendación basado en datos en vez de en propuestas aleatorias.
Dependiendo de las últimas compras que haya tenido el establecimiento en el que están instaladas las pantallas, el nivel de stock de ciertos productos, la temperatura de la zona o la caducidad de los productos, los kioscos recomiendan unos productos u otros. Y lo mismo se ha implementado en las aplicaciones de la marca desde las que también puedes hacer pedidos.
Gracias a esto, McDonald’s incrementó sus ventas en Canadá un 3,5% el primer año de su implementación. Y en Japón los usuarios de la app gastaron un 35% más en cada pedido.
Stitch Fix
Stitch Fix es una marca estadounidense muy parecida a la española Lookiero. Lo que ofrece es un servicio de personal shopper (asistente de imagen personal) online.
En este caso, su uso de los datos está muy enfocado al análisis de sentimientos, pues recopilan información sobre los motivos de devolución de algunas prendas y de los contenidos que los clientes suben a redes sociales hablando de la marca para entender mejor las necesidades de cada usuario.
Gracias a esta gran cantidad de datos que recopilan han desarrollado un algoritmo para asignar el personal shopper más adecuado a cada cliente dependiendo de su estilo.
Los beneficios que esta empresa data driven ha experimentado con el uso de los datos es enorme, desde reducir la tasa de cancelación de los clientes hasta optimizar los costes de envío.
Starbucks
Starbucks no necesita presentación. En este caso, sus dos fuentes de datos son muy concretas: el programa de fidelización y su aplicación, donde están activos nada más y nada menos que 20 millones de personas.
La estrategia que ha desarrollado Starbucks es la de cruzar los datos que genera cada cliente en la aplicación con datos como la temperatura del momento, su localización y los datos de la empresa a la que va a pedir para crear un sistema de recomendación de productos en la app que sugiere los artículos más adecuados y personalizar las ofertas.
Unilever
Esta multinacional de productos para el cuidado personal es un buen ejemplo de empresa data driven que utiliza los datos en sus procesos de selección de talento, concretamente en la selección de profesionales para el programa de becas y prácticas laborales.
Y es que, una multinacional como esta recibe una media de más de 300 CV por oferta, un volumen enorme y muy difícil de manejar para cualquier equipo de talento.
Para ayudar a su equipo de reclutamiento y optimizar sus recursos, Unilever ha desarrollado un proceso automatizado de selección cuyos resultados son analizados por un algoritmo entrando con datos para que determine qué candidatos pasan o no las pruebas.
Esto les ha ayudado a reducir hasta 700.000 horas el tiempo empleado en la selección de talento para este tipo de puestos.
Verizon
Esta empresa de telecomunicaciones pasó de utilizar las quejas de sus consumidores para medir cuál era la calidad de la red a construir un data center para recopilar los datos de uso de red y saber con más precisión la calidad de esta.
Además, gracias a desarrollar un algoritmo entrenado con estos datos, puede predecir cuál va a ser la calidad de la red en picos de consumo o cuando interfieren factores externos como los ambientales.
En la práctica, esta empresa data driven ha podido predecir hasta 200 incidencias evitando que sus clientes se vean afectados. Todo un ejemplo de empresa data driven que aplica los datos a la detección de anomalías.
Spotify
La plataforma de música más famosa del mundo también es un ejemplo de empresa data driven que utiliza los datos que recopila para crear un sistema de recomendación personalizado para los usuarios de su servicio, en su caso de recomendación de canciones.
Los datos que recopila, por supuesto, los aplica al machine learning utilizando diferentes algoritmos que detectan similitudes entre las canciones que una persona escucha y guarda con las millones de playlists que existen. A continuación te dejamos un ejemplo muy resumido de cómo funcionan sus algoritmos.
American Express
American Express es un ejemplo de empresa data driven que utiliza los datos para prevenir y detectar el fraude.
Recopilando datos de una transacción como el importe, el lugar de realización, el proveedor y los productos comprados puede saber en tiempo real las probabilidades que hay de que sea un fraude y poner en marcha su dispositivo de actuación para frenarlo.
Disney
Para sus parques, Disney creó en 2013 la pulsera “MagicBrand” con la que los clientes pueden desde reservar habitaciones y pagar sus compras hasta pedir comida y entrar en la habitación.
Obviamente, la empresa puede recopilar los movimientos de los clientes a través de esta pulsera y saber en detalle todos sus movimientos.
Pero, ¿para qué utiliza Disney estos datos?, te preguntarás. Pues, entre otras cosas, para saber la demanda de cada atracción del parque en tiempo real e intentar atraer a los usuarios a aquellas más vacías con el fin de favorecer el flujo de personas y ofrecer una mejor experiencia.
