Entrevista exclusiva a Fernando Alvarado, Socio y Gerente General de Analytics Business. Ponente del XI Congreso Internacional de Retail 2014 organizado por Seminarium Perú y la ACCEP.
¿Qué es el Big Data?
Big Data es un término que se utiliza para referirse al estado actual de la información en las organizaciones, que es tan grande y compleja que no puede procesarse fácilmente con los recursos disponibles. Por ejemplo, IDC estima que el volumen de datos en el 2020 será 44 veces mayor de la que se almacenaba en el 2009.
¿Qué puede hacer el Big Data en el sector retail?
Aprovechar correctamente la data, al margen de su tamaño o complejidad, le dará al Retailer la habilidad de entender mejor a sus clientes y ofrecerles el mix de producto adecuado a su expectativa como shopper, predecir mejor la demanda y evitar roturas de stock, a seleccionar mejor la apertura de sus locales, etc. En una industria que está madurando, esta es la mejor manera de incrementar ventas y mantener los costos bajo control.
¿Cómo agrega valor el Big Data?
Como decía, es la mejor manera de crecer sin que los costos se disparen. La estrategia de crecer a través de nuevas tiendas tiene un límite, eventualmente los costos crecientes, la escasez de locales y la canibalización la hacen inviable. El siguiente paso es aprovechar mejor los activos que ya tenemos, y no me refiero solo a tiendas y almacenes sino a data y a nuestra base de clientes.
¿Porque la innovación está en combinar las redes sociales con el Big Data?
La relación entre las redes y el Big Data es de dos sentidos. Por un lado las redes sociales producen grandes volúmenes de data no estructurada; es decir, red de contactos, opiniones, consejos, comentarios, etc.
En resumen, el sentimiento que tienen hacia nuevas marcas. En el otro sentido, si el Retailer puede procesar esta data compleja con la información que ya tiene (ventas, frecuencia de visita, productos que compra) es posible utilizar las redes sociales como un gran canal de comunicación con sus clientes.
El Big Data es la principal tendencia de nuestros días según la revista Forbes ¿Usted lo catalogaría así?
En el Perú tal vez no se siente aun así porque todavía es una industria que puede crecer más mediante la apertura de tiendas nuevas. Pero cualquier retailer le dirá que cada vez es más difícil y caro, y los retornos son más lentos.
A medida que ciertas categorías maduren, se encontraran en el escenario que describe Forbes: un escenario en el cual la Analítica y el Business Intelligence les dará las herramientas que necesitan para diferenciarse. Y ambas confluyen hacia el Big Data como solución para enfrentar los retos del volumen de los datos.
¿Qué relación existe entre Cloud, Movilidad y Big Data?
El 70% de la capacidad instalada de los centros de cómputo en el mundo no se utiliza. La razón es simple: construimos capacidad para cubrir picos. Pero esos picos no suceden todo el tiempo, no suceden de noche ni en fines de semana.
Ni siquiera las necesidades de Big Data consumen esa capacidad, los grandes se corren en el mejor de los casos algunas veces por día, y no pueden interferir en la marcha del negocio. Ahí es donde entra el Cloud: el cloud debe entenderse como una plataforma compartida para procesar Big Data a demanda.
Pensemos en los servidores de Google que agregan los picos de todos sus usuarios en una plataforma muy eficiente que podemos contratar a demanda. Mientras nosotros no lo usamos, alguien más lo usa. Cuando tenemos una necesidad puntual, contratamos el servicio solo por el tiempo necesario. Como resultado, logramos economías de escala agregando toda esta demanda.
En términos de la Movilidad, tenemos varios retos. La movilidad genera mucha data de lo que hacemos, en que momento y en que ubicación. Estos datos deben ser procesados, analizados y sus resultados deben aplicarse casi en línea. Esa es una demanda de recursos que nuestros centros de cómputo no deberían siquiera tratar de enfrentar.
¿Cuáles son las principales tendencias de Big Data que están revolucionando el retail?
Algunas aplicaciones recientes incluyen el uso de celulares y de un mapa de la tienda para enviar ofertas personalizadas en función de la sección de la tienda donde estamos. O la creación de segmentos y campañas personalizadas casi en línea, sin intervención de un usuario, que luego se miden en grandes procesos para ver que combinación maximiza el impacto en las ganancias.
¿Es el momento de embarcarse con una estrategia Big Data?
Lo antes posible. Si no aprendemos hoy, en pocos años el reto será tan complejo e intimidante que tal vez hayamos perdido la oportunidad.