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3 ejemplos de Business Intelligence

Data 
25/01/2024

Uno de los principales avances que la tecnología nos ha traído es el Business Intelligence. Gracias a esta herramienta, las empresas pueden analizar grandes volúmenes de datos que les servirán para mejorar multitud de procesos y obtener beneficios con base en parámetros de decisión. Pero dado que la comprensión de este concepto puede resultar compleja, en este artículo vamos a ver algunos ejemplos de Business Intelligence de empresas reales.

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Ejemplos de Business Intelligence aplicado exitosamente en una empresa

Las empresas grandes son aquellas que tienen más acceso a las innovaciones que van surgiendo, puesto que cuentan con más recursos y más personal cualificado. Sin embargo, el Business Intelligence y la analítica no son exclusivos para un perfil concreto de empresa, ni tampoco para un sector.

Por esta razón, queremos usar estos ejemplos únicamente de referencia, para comprender que existen diferentes formas de usar la información que se obtiene y que se puede aplicar a menor escala en empresas más pequeñas. A continuación te dejamos cinco casos de éxito de Business Intelligence.

Netflix

Netflix es quizás uno de los ejemplos de mayor éxito en el uso de las herramientas de Business Intelligence. La cadena líder en streaming es capaz de realizar grandes análisis de datos acerca de sus usuarios. De hecho, Netflix encabeza la ola de transformación de la industria del entretenimiento en vídeo, en particular, por su capacidad de conocer más detalles de los gustos y preferencias de cada persona según su comportamiento en la plataforma.

Algunos de estos datos son las búsquedas que hacen, las valoraciones y los comentarios que dejan, como datos explícitos. Y dentro de los implícitos, los dispositivos que emplean, el día que más tiempo dedican a la plataforma, la duración, si ven los capítulos completos o a trozos, las preferencias comunes con otras personas o la forma en que abandonan lo que ven.

Con un número de suscriptores que ya supera los 200 millones, Netflix tiene la capacidad de generar recomendaciones personalizadas de series y programas, hipersegmenta a los clientes, predice claves de éxito y tendencias y mejora la experiencia del usuario. Pero no solo eso, también ha creado una serie propia que colgó completa en la plataforma. Con una inversión de 100 millones de dólares, crearon un drama político basado en las preferencias de la audiencia. La estrategia de promoción también estaba basada en datos.

 

ejemplos de Business Intelligence

 

Coca-Cola

Coca-Cola comenzó a aplicar el Business Intelligence a su empresa desde hace ya algunos años. Con más de 500 marcas de refrescos que se distribuyen en más de 200 países, cuenta con datos que abarcan todo el proceso de producción, distribución y retroalimentación por parte de los clientes.

Su primer gran hito llegó en 2012, cuando comenzó a utilizar el Big Data a gran escala, con la inteligencia artificial como base para crear experiencias inteligentes. El resultado de todo su trabajo de investigación y análisis fue el Cherry Sprite, cuyo sabor a cereza se tomó del análisis de datos de fuentes de bebidas sin alcohol en las máquinas de autoservicio.

En la actualidad, Coca-Cola avanza hacia el uso de asistentes virtuales en las máquinas expendedoras, para personalizar el servicio hasta el punto de que se podrán pedir mezclas de bebidas. Además, el comportamiento de dichas máquinas variará en función de la ubicación en la que se encuentre. Por ejemplo, centros comerciales u hospitales.

Tesco

La cadena de alimentación de Reino Unido es otro de los ejemplos de Business Intelligence más conocidos en este sector. Su gran logro fue aplicar los análisis de datos en acciones que, a priori, están encasilladas en el marketing tradicional.

Esta empresa empezó a utilizar el Business Intelligence en su tarjeta de fidelización Clubcard. Con el objetivo de optimizar las campañas de marketing y hacerlas más personalizadas, empezaron a distribuir, mediante email marketing, cupones y descuentos que se basaban en los patrones de comportamiento de los clientes.

Esta acción permitió que el uso de los cupones pasara del 3% al 70%. Gracias al éxito de esta iniciativa, comenzó a usarlo en otros campos. En primer lugar, empezaron a observar las ventas históricas de cada centro y el estudio de los datos meteorológicos, y se aplicó el Machine Learning para determinar las ventas de productos. El resultado fue un ahorro de 100 millones de euros en productos de caducidad y la reducción del desperdicio, gracias a que fueron capaces de predecir las ventas por producto de cada tienda.

Desde ese momento, Tesco impulsó el uso del Business Intelligence en las cadenas de retail minoristas, para extraer datos que les permitan incrementar sus beneficios y reducir sus costes. Hoy en día, tanto esta empresa como sus competidores continúan aplicando el BI a sus operaciones.

BBVA

BBVA también lleva años trabajando en el uso del BI para obtener información de valor de sus clientes y poder utilizarla de manera adecuada. Esta entidad destaca en la ciencia de datos, donde además de liderazgo, cuenta con un profundo conocimiento. De hecho, cuenta con un área específica dedicada a aquella, para analizar operaciones, la lógica del funcionamiento y otros resultados.

Su área de Data & Analytics se creó como un centro separado, tanto física como estructuralmente, lo que permitió promover y retener talento, y crear alianzas innovadoras para monetizar datos y encontrar un equilibrio entre las necesidades y las demandas del banco en el corto y en el largo plazo.

Un ejemplo de aplicación de este centro de análisis fue el proyecto llevado a cabo tras el huracán Odile, en México. Se analizaron transacciones en cajeros y puntos de venta de más de 100 mil clientes para desarrollar modelos de actividad y conducta. Con la información obtenida, se diseñaron modelos para usarse como planificación frente a otros desastres naturales que pudieran producirse en el futuro, tanto para reducir el sufrimiento como para mejorar la gestión de los recursos.

 

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UPS

Orion es el nombre del sistema de Inteligencia Artificial desarrollado por UPS, la empresa de mensajería y transporte americana enfocada al comercio global. El algoritmo On-Road Integrated Optimization and Navigation define con base en 1.000 páginas de código y 200.000 posibilidades de ruta en tiempo real, para que los mensajeros que transportan un producto desde punto A hasta un punto B puedan hacerlo de la manera más rápida posible.

Además, si el algoritmo detecta zonas con un temporal inestable, ayuda a cambiar la ruta de los pedidos para evitar esas zonas en alerta por el temporal. Esta iniciativa ha ayudado a la compañía a ahorrar en gasolina y reducir las emisiones de carbono, ayudando así al medio ambiente y con un beneficio directo para la empresa.

La capacidad para tomar decisiones complejas, de forma autónoma, hacen de estas tecnologías el centro sobre el que gira la denominada cuarta revolución digital, permitiendo impulsar la eficiencia de las operaciones, incrementar las ventas y mejorar los procesos de fidelización del cliente.

Gracias a esta aplicación del Business Intelligence, UPS consiguió ahorrar 10 millones de galones de gas, redujo sus emisiones en 100 mil toneladas métricas y ahorró aproximadamente 25 millones de dólares en mano de obra a lo largo de todo un año.

La importancia de un experto en Business Intelligence y analítica en cualquier empresa

Para que estos proyectos pudieran llevarse a cabo, no solo era necesario contar con las herramientas adecuadas que permitieran analizar correctamente los datos. Además, es imprescindible contar con la figura de experto en BI. 

Estos profesionales son los que se encargan de transformar datos en información estratégica, para que las empresas puedan tener una visión profunda de sus operaciones y mejorar la toma de decisiones.

En grandes empresas, la cantidad de datos que se generan a diario es muy elevada. Un experto en BI tiene la capacidad de recopilar, organizar y analizar esta vasta cantidad de información para identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora. Con ello, y tal y como hemos visto en los ejemplos de Business Intelligence, se optimizan los procesos, se mejora la eficiencia operativa y se responde proactivamente a las demandas del mercado.

La analítica empresarial también proporciona informes detallados y dashboards personalizados, para que el equipo directo pueda acceder a información relevante en tiempo real. Así, se facilita la toma de decisiones estratégicas y la identificación de áreas de mejora.

Pero además de todo lo mencionado, contar con un experto en BI permite diseñar y desarrollar sistemas que automatizan la recopilación y presentación de datos, para el ahorro de tiempo y de recursos. Por lo tanto, esta figura contribuye a la agilidad y competitividad de la empresa.

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