Incorporar nuevas fuentes de datos a las segmentaciones tradicionales de clientes permite conocerlos mejor y adaptar, cada vez más, las propuestas comerciales a sus necesidades

El Big Data se define como datos que proceden de una gran variedad de fuentes, que llegan en volúmenes y velocidades cada vez mayores. Como los datos son recopilados y analizados de forma continua, se puede extraer de ellos una información de gran valor que ayuda a orientar a un negocio en la toma de decisiones. Aquí reside su gran potencial.

El término hace referencia a la recolección, análisis y acumulación recurrente de gran cantidad de datos, incluidos los personales, sometidos a un procesamiento automático mediante algoritmos informáticos, utilizando tanto datos almacenados, como transmitidos, para generar ciertas correlaciones, tendencias y patrones (gran análisis de datos). El crecimiento, la velocidad y la complejidad de los datos son impulsados por el despliegue de miles de millones de sensores inteligentes y dispositivos que están transmitiendo datos (popularmente llamados el Internet de las Cosas).

A pesar de que se reconoce que convertir los datos en información constituye una gran ventaja, la veracidad de las diferentes fuentes de datos y la falta de presupuesto económico y de capacidad tecnológica en la mayoría de los casos, son, sin duda, barreras que ralentizan la puesta en marcha de proyectos de Big Data. No obstante, muchas empresas llevan tiempo manejando grandes volúmenes de datos. Lo que marca la diferencia entre las aplicaciones analíticas y de gestión y los nuevos conceptos de Big Data son cuatro palabras de referencia para empresas pioneras en este terreno: Volumen, Velocidad, Variedad y Valor.

Oportunidades y aplicaciones para el sector financiero

En servicios financieros, especialmente en banca y seguros, existen oportunidades significativas de obtención de beneficios mediante la aplicación de tecnologías y metodologías de Big Data y Analytics. La principal área de aplicación de Big Data y Analytics la constituye la segmentación avanzada de clientes. Incorporar nuevas fuentes de datos a las segmentaciones tradicionales hace posible obtener una visión y un entendimiento más completos de las necesidades de los clientes, lo que lleva aparejada la definición de propuestas de valor más adaptadas a los diferentes perfiles de la demanda. Conocer mejor a los clientes permite realizar un targeting más ajustado, y esto se traduce en mayor eficiencia y rendimiento de las acciones comerciales. Además, el Big Data permite definir las acciones apropiadas de clientes para conseguir una mayor fidelización de los mismos.

Otras aplicaciones del Big Data son la gestión de la “omnicanalidad”– tan importante en un contexto en el que las nuevas tecnologías ponen a disposición de los clientes un mayor número de canales de comunicación mejorados y alta capacidad de transacción con las empresas – y la definición de estrategias de fijación de precios (pricing) dinámico por segmento de cliente, en un contexto que se acerca al tiempo real.