4 estrategias para mejorar la seguridad de la red del retail

La seguridad de la red del retail es un punto sensible e importante para cualquier empresa del sector. Hoy en día, gran parte de los procesos y de los datos se albergan en plataformas o aplicaciones virtuales que se pueden convertir en el punto más débil por el que podría entrar un hacker y hurtar el trabajo de años o datos muy sensibles y valiosos. En realidad, la ciberseguridad no se trata solo de un asunto de tecnología sino un riesgo para la administración y el funcionamiento. Hoy en Grupo BIT le enseñamos 4 puntos importantes para asegurar la seguridad y la robustez de su red de retail.

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5 empresas que usan Big Data y han conseguido los mejores resultados

Imagen_Blog_BIT_1600x478px_231118El análisis de datos o Big Data les permite saber a las compañías cuál es el próximo paso que deben tomar. Descubrir patrones de consumo y correlaciones les da una percepción clara del mercado para tomar decisiones inteligentes y seguras. Conozca 5 compañías que han usado el Big Data para ser los mejores en su área del mercado.

AMAZON

Amazon es uno de los gigantes del Retail online.  Cuando una persona contacta a servicio al cliente con una solicitud o consulta, el empleado que responde ya tiene en su pantalla toda la información sobre el consumidor: qué productos busca, cuáles ha comprado, en qué momento del día, etc.  En pocas palabras, tienen el poder de saber cómo gasta su dinero.

Amazon es el rey del ecommerce porque adoptó tecnología de vanguardia para recolectar, analizar y utilizar la cantidad masiva de datos a la que tienen acceso a partir del historial de búsqueda y de compra de una persona. Por eso, son los mejores en temas como optimización de la cadena de suministro, optimización de precios y detección de fraudes.

Dos de sus herramientas más avanzadas para el análisis de datos son sus algoritmos publicitarios y a su “Amazon Elastic MapReduce platform for machine learning”, que les permite proporcionar a sus clientes los productos que buscan y que necesitan, más rápido y más económico que cualquiera de sus competidores.

Todo esto se reflejó en el crecimiento de ventas en 20%, es decir, 8 billones de dólares aproximadamente.

NETFLIX

Con aproximadamente 100 millones de usuarios, los analistas de datos de Netflix recolectan y analizan enormes cantidades de datos relacionados al comportamiento del usuario: los géneros que busca, el número de capítulos que ve seguidos, el tiempo que se demora escogiendo algo que ver, etc.

Así, Netflix no solo es capaz de predecir qué quiere ver una persona sino qué tipo de series o películas debe producir y qué actores tienen mejor acogida dependiendo del público. Por ejemplo, Adam Sandler resultó ser muy impopular en el mercado cinematográfico Estados Unidos y en el Reino Unido, pero Netflix firmó cuatro nuevas películas con él en 2015, con el respaldo de que su trabajo previo había sido muy exitoso en Latinoamérica.

Pero el análisis de datos en Netflix no es algo nuevo. De hecho, desde que era un servicio de DVD por correo físico, una de las prioridades de la plataforma era recolectar datos para construir un sistema de recomendaciones.

Después del lanzamiento de su plataforma de “online streaming” en 2007, les tomó 6 años para recolectar los datos necesarios para producir su propia serie que tenía éxito asegurado: House of cards. Para esto no solo tuvieron en cuenta el comportamiento del consumidor sino el movimiento de los sitios de películas piratas.

Todo este esfuerzo se tradujo en el premio que se ganó la compañía al mejor algoritmo para predecir qué contenido le gustaría ver a los consumidores, basado en su historial. Este algoritmo le ahora 1 billón de dólares al año en retención de clientes.

APPLE

Gracias al análisis de datos, Apple ha logrado posicionarse no solo como la mejor compañía de tecnología, sino como una de las que más clientes FIELES tiene alrededor del mundo.

Gracias a la amplia gama de aplicaciones que han lanzado para banca, seguros, viajes y entretenimiento y al lanzamiento de dispositivos portátiles como el iWatch, Apple está recopilando más datos de clientes que nunca. Así, las apps conocen a sus usuarios y la experiencia es cada vez más personalizada, al punto de que no puedan vivir sin sus productos Apple.

 COCA-COLA

Con más de 500 marcas de refrescos que se venden a más de 200 países, Coca-Cola Company es la compañía de bebidas más grande del mundo. Cada día se consumen más de 1.9 mil millones de productos Coca-Cola en el mundo, sería lo mismo que afirmar que el 33% de la población mundial consume productos Coca-cola en un día.

El análisis de datos se ha utilizado en áreas como desarrollo de producto. Por ejemplo, el lanzamiento del sabor “Cherry Sprite” en 2017 nació en los datos recolectados de las máquinas dispensadoras de gaseosa que permiten que los consumidores mezclen sus propias bebidas. Así, Coca-Cola pudo identificar la mezcla más popular y convertirla en una bebida lista para ser consumida.

Además, Coca-Cola también recolecta y analiza los datos que generan sus 105 millones de seguidores en Facebook y 35 millones en Twitter, plataformas en las que producen interacciones acerca de sus productos aproximadamente cada 2 segundos. Con esta base tan amplia de interacciones e impresiones, la compañía puede tener una imagen clara de cómo se perciben sus productos en los diferentes países, qué tipo de personas los consumen, en dónde, en qué circunstancias y qué tan fieles son al producto.

Estos son tan solo unos ejemplos prácticos de cómo Coca-Cola se ha convertido en el gigante de las bebidas gaseosas gracias al análisis de datos. Esto, mezclado con inteligencia artificial (IA) los han llevado a mejorar desde sus plantas de embotellamiento hasta el funcionamiento de sus máquinas expendedoras.

STARBUCKS

¿Alguna vez se ha preguntado cómo Starbucks puede abrir 5 tiendas en un radio de 3 kilómetros y aun así todos están llenos? Esta compañía cafetera utiliza el Big Data para determinar el éxito potencial de cada tienda nueva que piensan abrir. Recogen información sobre la ubicación, tráfico, área demográfica y comportamientos del consumidor.

Hacer este tipo de evaluación antes de abrir una tienda significa que Starbucks puede hacer una estimación bastante precisa de cuál será la tasa de éxito y elegir ubicaciones en función de la inclinación al crecimiento de los ingresos.

 

Como ve, el futuro de cualquier compañía está en el análisis de datos. Si hace unos años era imposible predecir el comportamiento de un mercado y las compañías debían suponer el futuro en base al pasado, hoy el futuro está casi asegurado gracias al análisis de datos. En Grupo BIT tenemos las soluciones más actualizadas para que su compañía dé el paso hacia el análisis de datos y tome una ventaja abismal ante la competencia. No dude en contactarnos si tiene preguntas acerca de nuestras soluciones. Además, puede suscribirse a nuestro blog para tener nuestro contenido de primera mano.

¡Hasta la próxima ocasión!

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