Artículo: ‘El poder de las empresas reside en los datos’

Nos encontramos ahora mismo en un contexto económico y social de gran inestabilidad e incertidumbre, debido a la crisis generada por la Covid-19, que probablemente nos seguirá acompañando durante buena parte de 2021. Esta situación ha reorientado las prioridades de las empresas y ha hecho aumentar la necesidad de ser más competitivos para sobrevivir en el mercado.
 
En este marco, el Big Data y la Inteligencia Artificial son una de las grandes palancas de crecimiento para los negocios de este sector económico, que engloba tanto a las empresas industriales del ámbito ferretero como a los mayoristas o retailers que distribuyen los productos. En el ámbito ferretero, realizar una buena explotación de los datos es indispensable, puesto que puede ayudar a las empresas a detectar oportunidades y riesgos, optimizar su gestión, mejorar la experiencia de compra, tomar mejores decisiones estratégicas, reinventar productos y/o servicios y, sobre todo, conocer más y mejor a los clientes para poder fidelizarlos.
 
Asimismo, un aspecto crucial en este contexto de crisis económica es entender mejor y más rápido la situación real del negocio en todos sus ámbitos (clientes, proveedores, operaciones…), para poder anticiparse a los cambios. En este sentido, las empresas que ya cuentan con una buena estructura de datos están teniendo la capacidad de radiografiar mejor su negocio y realizar apuestas mucho más certeras, puesto que no es lo mismo ver que las ventas están bajando, que entender la distribución combinada por segmentos de clientes, tipologías de productos y geografía, pudiendo incluso detectar ámbitos en los que no hay tanta caída y que es preciso potenciar.
 
Por otro lado, el Big Data y la Inteligencia Artificial ayudan a las empresas a predecir con más precisión y certeza los hábitos y tendencias de compra de los consumidores, detectar patrones de comportamiento, y saber cuánto gastarán y donde lo harán. Esto, que es fundamental para prever la demanda y evitar rupturas de stock, se puede conseguir a partir de combinar las fuentes de datos internas de la propia empresa con otras de externas.
 
Algunas aplicaciones concretas que puede tener el data science en el día a día pueden consistir en recomendar las mejores ubicaciones y formas de disposición del surtido en las diferentes secciones de los establecimientos; crear productos y ofertas ajustadas a las necesidades de cada cliente para incrementar las ventas cruzadas; testear la respuesta de diferentes microsegmentos de consumidores ante múltiples variantes de una acción empresarial; predecir la respuesta de los consumidores ante el lanzamiento de nuevos productos y monitorizar la penetración de las ventas en tiempo real; incrementar el retorno en inversiones de marketing; y rastrear el lanzamiento, las promociones y los precios de la competencia a partir de datos de internet para mantenerse siempre lo más competitivo posible, entre otras.
 
Todas estas ventajas no solo sirven para las grandes multinacionales, sino también para las pequeñas y medianas empresas. De hecho, es en las PYMES donde a nivel tecnológico puede ser más sencillo empezar a implementar este tipo de soluciones, sobre todo por el hecho de partir de cero y de tener más flexibilidad en la puesta en marcha de nuevos procesos.
 
Es cierto que ya hay algunas empresas que han aprovechado este periodo de parón o de menor volumen de trabajo para implantar tecnologías predictivas de análisis de datos, para poder salir más reforzadas de la crisis, pero muchas otras todavía son reticentes y se resisten a aplicarlas por miedo a su complejidad y/o coste y no se atreven a hacer la inversión. Pero es muy importante que aquellas que todavía no lo han hecho empiecen a dar pasos en este sentido, para estar preparadas y poder adaptarse más rápidamente y con más facilidad a los nuevos cambios que se avecinan y que nos traerá esta crisis económica en ciernes.