Adivinar el futuro gracias al big data | Key4Communications |

Ya hemos hablado en alguna ocasión del big data: cómo las empresas pueden gestionar toda la información que tienen y reciben de sus clientes para hacerles ofertas a medida. Se trata de herramientas que se utilizan desde hace ya dos décadas, pero que están cobrando una presencia cada vez más importante debido al rastro digital que dejamos en internet. Los ejemplos antonomásicos son los de Netflix, Ebay y Amazon, que personalizan tanto nuestros perfiles de usuario que cada vez que entramos en la web nos encontramos con una página de inicio diferente, personalizada a nuestro gusto.

Pero está claro que la gestión de estos datos permite hacer muchas cosas. Y no sólo en el caso de las grandes empresas: una pyme puede identificar a sus mejores clientes y sus preferencias, y hacer ofertas personalizadas a su ritmo y objetivos de compra. También puede buscar patrones similares en sus clientes menos activos y ajustar su oferta para animarles a comprar más con ofertas a medida.  Es más, con las herramientas adecuadas incluso podemos predecir quién va a comprar qué, de forma cada vez más acertada.

De hecho, Amazon ha puesto en marcha un servicio que llama "entrega anticipada" y que sobre todo demuestra lo ajustadas que son las predicciones y recomendaciones de su página, basadas en su algoritmo de aprendizaje.

Obviamente, no recibiremos en casa ese libro que estábamos pensando en comprar. La empresa primero enviará los paquetes al área geográfica de los posibles clientes, concretando el domicilio exacto una vez el cliente formaliza la compra (lo que podrá hacerse incluso en ruta). El objetivo: reducir al máximo los tiempos de envío, que son una de las quejas de muchos consumidores online. Y es que si el libro (por ejemplo) ya está en su ciudad, el comprador podrá tenerlo antes en casa.

Y para hacer todo esto, Amazon se basa en los productos que compramos, los que consultamos, los que buscamos, los que ponemos en el carrito de compra y luego abandonados, y también en lo que hacen otros consumidores con perfil similar. Información que nosotros también podemos tener sobre nuestros clientes, pero que no siempre trabajamos.

Eso sí, después del truco de marketing de los drones, es comprensible preguntarse si esto va en serio, por mucho que la empresa ya haya patentado el sistema en Estados Unidos.

Para empezar, estas herramientas no son perfectas: por ejemplo, puedo utilizar un único perfil en una web de compras online para adquirir productos para toda mi familia, con lo que al entrar en la web puedo encontrar recomendaciones basadas no sólo en mis preferencias, sino en las de mi pareja o en las compras que pueda haber hecho para mis padres.

También resulta complejo todo el aspecto logístico. Es decir, cuántos productos puede enviar Amazon a cada almacén y cuánto tiempo pueden estarse allí. Puede que Amazon esté convencido de que yo quiero el único libro que aún no tengo de Martin Amis y a lo mejor ya lo ha enviado a Barcelona, pero la empresa no puede saber que justo ayer lo compré en otra librería.

Es bastante probable, eso sí, que este servicio se coordine con las pruebas que está haciendo para envíos en un sólo día y que sólo se ofrezca a clientes premium.

La lección es que esta forma de trabajar ya es posible. Es decir, aunque no enviemos los pedidos, podemos anticiparlos con una precisión y seguridad que, sin ser totales, cada vez ofrecen más garantías de confianza.