Business Intelligence: los casos de éxito más famosos

El análisis de datos, es decir, el business intelligence es la esencia para descubrir si una empresa está sigiendo el camino correcto. Una estrategia que se puede aplicar en cualquier negocio, ya sea una pyme o multinacional. Independientemente del sector, desde banca o finanzas, hasta hostelería, servicios o telecomunicaciones. En esta ocasión os mostramos 3 casos de éxito de Business Intelligence.

Casos de éxito de Business Intelligence

Netflix

Según las ganancias trimestrales de Netflix, la compañía tiene actualmente más de 53 millones de clientes de streaming en todo el mundo. Con una cantidad tan grande de usuarios, Netflix tiene la capacidad de reunir enormes cantidades de datos con el fin de tomar mejores decisiones sobre qué serie de televisión tener en cuenta.

Netflix, se ha convertido en uno de los casos de éxito de Business Intelligence, mediante análisis de grandes datos, siendo capaz de rastrear una cantidad interminable de información. Aquí se  incluye: cuando pasamos, rebobinamos o avanzamos rápido, qué día y la hora hemos visto el contenido, desde donde lo vemos (basado en código postal), qué dispositivo usamos para ver, las calificaciones que da, las cosas que busca y su comportamiento de navegación y desplazamiento.

Todos estos datos le dan a Netflix una ventaja incomparable frente a las redes de televisión tradicionales que tienen que tomar decisiones de radiodifusión basadas en la tradición y la intuición. Netflix es capaz de obtener un conocimiento exacto de sus clientes antes de tomar decisiones. Con esto ha demostrado ser un excelente ejemplo de cómo los datos y la analítica pueden dar una visión vital tanto para administrar un negocio mejor como para ofrecer un producto superior.

UPS

Las diferentes rutas que pueden tener un conductor desde el punto A al punto B son abrumadoras. ¿Qué es lo que determina el mejor camino a tomar? ¿Es el que tiene menos tráfico? ¿La menor cantidad de semáforos? ¿El límite de velocidad más alto?. ¿La menor distancia física para viajar? Para muchos, la ruta más eficiente no es una preocupación importante, pero para compañías como UPS, minimizar el tiempo de conducción es vital.

Por esta razón, los ingenieros de UPS, segundo de los casos de éxito de Business Intelligence, trataron de diseñar un plan para la optimización de rutas. Utilizaron un sistema llamado Orion, abreviatura de On-Road Integrated Optimization and Navigation. Este algoritmo utilizó 1.000 páginas de código para analizar 200.000 posibilidades para cada ruta en tiempo real. Mediante el uso de estos grandes datos, fueron capaces de entender cómo los vehículos circulando durante diferentes rutas, sus entregas podían ser mejorados.

Como resultado, entre 2004 y 2012, UPS ahorró 10 millones de galones de gas. Y las emisiones de carbono se redujeron en 100.000 toneladas métricas (el equivalente de tirar 5.300 coches de la carretera anualmente). También ahorró a la compañía 98 millones de minutos ociosos o alrededor de 25 millones de dólares de costo de mano de obra cada año. En otras palabras, este simple cambio aumentó los beneficios, satisfizo las demandas de los clientes, mejoró la seguridad y afectó positivamente al medio ambiente.

Tesco

Tesco, es el minorista más grande del Reino Unido. Fue una de las primeras compañías importantes en descubrir los infinitos beneficios de los grandes análisis de datos y otro de los casos de éxito de Business Intelligence. A partir de mediados de 1990, Tesco introdujo su propio programa de lealtad con el Clubcard. Muchos competidores usaron tarjetas similares como un medio para apuntar descuentos y cupones. Sin embargo, Tesco se dio cuenta del valor de la visión que daría en los patrones de comportamiento de sus clientes.

Tesco comenzó a procesar la enorme cantidad de datos procedentes de estas tarjetas. Y fue capaz de orientar mejor los envíos de vales y cupones a los clientes, lo que resultó en un enorme aumento del 3% al 70% en la tasa de redención de cupones. Viendo su enfoque analítico, Tesco comenzó a aplicarlo a otros campos.

Uno de los usos más rentables de la empresa de análisis, fue la observación de las ventas históricas y datos meteorológicos y el uso de análisis predictivo para optimizar su sistema de mantenimiento de existencias. Al ser capaz de predecir las ventas por producto para cada tienda, Tesco fue capaz de ahorrar 100 millones de libras (151.718.000 dólares EE.UU.) en acciones que de otro modo habría expirado y por lo tanto desperdiciado.

Ahora, siguiendo el liderazgo de Tesco, otros minoristas competitivos están encontrando maneras creativas de usar análisis de datos grandes. Con el fin de mejorar la satisfacción del cliente y aumentar los beneficios.

 

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Escrito por

Equipo de redacción de Solo pienso en TIC, el blog de SIAG Consulting.

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