El análisis de los datos marca la evolución de los productos, más que los propios productos en sí

El valor de los productos depende cada vez más de los datos que genera que de los propios productos en sí. El análisis de la información que surge en el devenir de los productos representa su ser o no ser en los mercados. Este fenómeno es bien patente en aquellas plataformas que han nacido en los últimos años en internet: Facebook, LinkedIn, Uber… Su negocio parte del análisis de los datos de aquellas personas que se han inscrito en estas plataformas como contraprestación a un servicio gratuito. Es algo que se ve muy claro con Google, por ejemplo, que nos permite usar su cuenta de correos (Gmail) como compensación a la cesión de nuestros datos.

Si nos detenemos en analizar el volumen de información que se produce en torno al alquiler vía online de una casa, resulta más determinante las propuestas que me puedan presentar dado mi perfil como cliente potencial, que el hecho de que la vivienda cumpla perfectamente con mis pretensiones.  Es así, porque las características medias de los inmuebles son parecidas y es un tipo de decisión que se rige más por criterios de renta salarial. La línea que marca Amazon, como gigante mundial del comercio online es la misma, pero bastante más aquilatada aún, de tal manera que son más eficaces las ofertas que me realizan en los momentos en los que me las hacen, que el valor de los productos que son fácilmente rechazables una vez comprados.

Las plataformas atienden a los clientes como unidades globales, en unas determinadas coordenadas generales de contexto. El cruce de sus datos permite obtener una visión integral, lo cual hace que un cliente consiga propuestas de productos diversos de diferentes categorías en vez de una línea de productos nada más. El estudio de datos se podría dividir en dos: el analítico que permite el conocimiento de un determinado perfil o perfiles de clientes; y el prospectivo que sirve para realizar una serie de previsiones de los comportamientos de los clientes en el futuro. También hay que tener en cuenta el uso de los datos para lanzar, en una plataforma concreta, determinadas campañas publicitarias online pertenecientes a otras empresas. El prototipo más claro de esta opción es Facebook, que vende los datos de sus usuarios a terceros para que estos promocionen sus productos.

En un especial del MIT Sloan titulado The Future of New Product Development se describe un modelo de producto basado en los datos que es muy útil pues arranca desde la aparición del concepto inicial del propio producto:

  1. Lo primero para determinar el propio producto es localizar los datos del mercado que nos demuestren la necesidad objetiva.
  2. Después hay que adquirir esos datos concretos, y no hacerse con un volumen de información excesiva que dan claves de menor importancia para unos determinados intereses.
  3. El tercer paso es refinar un procedimiento o automatismo a través de un logaritmo o ‘machine learning’, para que nos suministre habitualmente aquella información específica y necesaria.
  4. Dotación de un sistema de almacenaje y recuperación de la información adecuada que requerimos, creando un histórico para comprobar la evolución de los datos con el paso del tiempo.
  5. La incorporación de los datos se realizan en tiempo real, atributo normal dado el entorno digital en el que nos encontramos. Ese ritmo es clave pues los cambios de los gustos de los clientes pueden ser constantes.
  6. Actualmente, la adquisición de sistemas de análisis de datos se está convirtiendo en algo más normal. Probablemente los sistemas que permiten hacer predicciones son menos habituales lo que puede suponernos una ventaja competitiva, algo que hay que tener en cuenta.

La complejidad de nuestro entorno nos sitúa ante un marco en el que o tenemos el auxilio del estudio de la información relacionada con nuestros productos, o corremos el serio riesgo de quedarnos fuera del mercado. La dificultad para entender qué es lo que ocurre tiene que ver con los comportamientos online de las personas, que no obstante actúan más como colectivo que como individuos. La aparición de determinados eventos generan estructuras superiores de comportamiento que serían las que deberíamos analizar. Por eso hay que estudiar y tomar decisiones documentadas o, más aún, crear nuestros productos en función del estudio y las predicciones de los datos colectivos.

El valor de la información es cada vez mayor, pero desde luego de nada nos vale si no sabemos qué hacer con ella. Aquí es donde entran en funcionamiento los científicos de datos, una profesión en alza. También tenemos a nuestra disposición herramientas, algunas gratuitas y otras de pago que comparecen en el mercado. Podríamos decir que no hay excusa suficiente para no entrar en esta fase nueva que nos plantea el proceso de transformación digital. La empresa se construye de otra manera ahora. Los productos no son nada si no tienen una base relacionada con el estudio de datos. No queda otro camino: analizar la información si queremos encontrar un sentido a todo lo que está ocurriendo.

 

Sin comentarios todavía.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *


A %d blogueros les gusta esto: