Las compañías orientadas al cliente están usando tecnología para manipular y analizar grandes volúmenes de datos para apoyar la toma de decisiones desde el conocimiento profundo de los clientes. Estos datos pueden ser estructurados (datos de la base de datos de contactos, información demográfica, sicográfica, etc) o no estructurados (mensajes en redes sociales, grabaciones de llamadas, imágenes digitales), pero que en ambos casos es data que es difícil de procesar y articular, mediante el uso de herramientas tradicionales de minería de datos. Esto complementa y fortalece el conocimiento del cliente a partir del análisis y el aprovechamiento de los datos.
Estos datos
pueden provenir de la interacción con clientes en web y redes sociales, de los
procesos transaccionales, de dispositivos biométricos como lectores de huella
digital por ejemplo, o de la interacción por los distintos canales con el
cliente como llamadas telefónicas, correos electrónicos, etc.
Estas empresas lo
están usando para identificar perfiles de clientes, y conocer que piensan los
clientes de sus productos o servicios ,
cómo los usan y que necesitan.
Esto no es nuevo, ya que muchas empresas a través del desarrollo de
Datawarehouses y herramientas de minería de datos han podido producir
conocimiento a partir del procesamiento y análisis de datos, pero lo que es nuevo y una tendencia, es el uso de tecnología que permite manejar volúmenes cada
vez más grandes de datos.
Las diferencias
fundamentales de la tecnología del big data frente a las herramientas tradicionales de procesamiento y análisis,
son básicamente:
- 1. Permitir un mayor volumen de datos que superan la
capacidad del software de minería tradicional.
- 2. Procesa y tiene en cuenta información no solo
proveniente de campos estructurados de información y transaccionalidad dentro
de las bases de datos de la empresa, sino que incluye también información no tan
estructurada como la proveniente de redes sociales o dispositivos electrónicos
y móviles usados por los clientes. La
información que proviene de las bases de datos que permite el procesamiento de
grandes volúmenes de datos generados diariamente, permite procesar y combinar
información en distintos tipos de formato como audio, video y texto, y lo hacen a altas velocidades y en tiempo
real con las diferentes fuentes de información.
- 3. Recibe y procesa el volumen de datos a gran velocidad
y en muchos casos en tiempo real, lo que permite por ejemplo apoyar procesos de
detección de fraude o de venta cruzada con los clientes en tiempo real, en la
interacción con él y basado en la información histórica que se tiene.
4. Para lograr esto, estas empresas no
solo están haciendo inversiones importantes en tecnología sino que están
definiendo estratégicamente, que tipo de información de los clientes y su
comportamiento, quieren monitorear para definir estrategias con ellos.
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