Analítica y disrupción: ¿qué pueden aprender las startups de Netflix, Uber y Amazon?

Hábilmente, las empresas digitales pioneras han logrado superar a sus más grandes competidores al integrar la analítica de negocios en casi todas sus actividades. Uber y Lyft han revolucionado el sector del transporte. Mientras que Netflix se convirtió en una poderosa fuerza de la industria del cine. Y la adopción del Big Data por parte de Amazon permitió a la compañía redefinir el comercio minorista online y físico. ¿Cómo lo lograron estas empresas y qué pueden aprender de su éxito las startups?

Ejemplos de analíticas de negocio

Existen tres métodos mediante los cuales las empresas disruptivas pueden usar grandes conjuntos de datos, análisis y estrategia para superar a la competencia. Un alto grado de personalización del cliente, modelos de negocio nuevos e innovadores y una reducción radical de costes. A continuación, examinaremos cómo tres de las marcas más reconocidas del momento hicieron exactamente esto y qué pueden aprender las startups, de estos casos para sacar provecho a los datos y la analítica en tu organización.

Netflix utiliza la personalización del cliente para conquistar Hollywood

Netflix comenzó a aprovechar los beneficios del Big Data y la analítica a partir del año 2006. ¿Recuerdas cuando pedías un DVD por correo y Netflix te sugería más películas para agregar al pedido? Para ello, la empresa elaboraba un historial de tipo de películas, fechas de alquiler y un perfil de cliente básico. Para adivinar qué films podrían interesarle a continuación.

Streaming

En 2007, Netflix lanzó su servicio de streaming y cambió el panorama. No solo para los videoclubs, sino también para las industrias del cine y la televisión por cable. Con esta nueva aplicación, Netflix podía recopilar más información sobre el comportamiento de sus clientes, incluyendo el tiempo que pasaban eligiendo una película, a qué hora del día la veían, cuándo la pausaban, cuándo la volvían a ver y más. A medida que el negocio de Netflix ha ido creciendo, también lo ha hecho la complejidad de los datos que es capaz de capturar, siguiendo un proceso aparentemente eterno de recopilación de inteligencia e innovación.

La fortaleza de Netflix en el manejo del Big Data y la analítica le sirve para mejorar la experiencia del cliente a todos los niveles. Desde las recomendaciones de títulos hasta el diseño y la publicidad. La información que recopila y analiza permite a Netflix dirigirse a su audiencia de manera efectiva, con contenido original y otras recomendaciones, creando una base de seguidores sistemáticamente fieles. La implementación de tecnologías que ayudan a conocer el comportamiento de tus clientes te permite ofrecerles lo que desean de manera efectiva. Esto te brinda una ventaja competitiva que te permitirá penetrar aún más en el mercado. 

El modelo de negocios de Uber revoluciona la industria del transporte

La accesibilidad del servicio es la cualidad que hace a Uber tan atractivo para los consumidores. Con tan solo unos clics desde el smartphone del usuario, Uber puede conectarle con un conductor en cuestión de segundos. La tecnología que permite funcionar a Uber ha hecho que el compartir viajes se convierta en una opción popular y ecológica para los consumidores. Las compañías de taxis y el transporte público están luchando para adaptarse con la misma velocidad y eficiencia. El modelo de negocio basado en datos de Uber gira en torno a la mejora de la experiencia del cliente, la racionalización de la precisión de la ubicación e incluso la determinación de precios, lo que proporciona un nivel de personalización ausente en la industria del transporte tradicional.

Personalización

Uber recopila datos sobre sus clientes y conductores para diseñar una experiencia sinérgica. Cada viaje es registrado automáticamente por Uber a través de su aplicación y analizado mediante mapeo complejo y análisis de ubicación. Los datos históricos de los clientes se utilizan para analizar sus patrones de uso y determinar las áreas geográficas donde los servicios de Uber son más demandados. Por lo que siempre hay un conductor disponible y esperando cerca de ti. Uber conoce el modelo de vehículo y la ubicación de sus conductores, su tasa de aceleración o la velocidad a la que conducen. Y si también trabajan para una empresa de la competencia, como Lyft. Cuando viajas con Uber, la compañía utiliza los datos recopilados en miles de trayectos. Además de su conocimiento sobre la infraestructura de la ciudad, para predecir puntos de congestión y atascos, optimizar tu ruta y estimar el tiempo estimado de llegada.

Uber recopila y analiza los datos en tiempo real, desde el momento en que se solicita un trayecto hasta poco después de que el cliente haya llegado a su destino. Estos datos se utilizan para optimizar la experiencia del usuario en todo momento. Lo que impulsa la eficiencia logística al tiempo que permite la flexibilidad necesaria para adaptarse a las necesidades y al estilo de vida del consumidor. Las soluciones analíticas avanzadas, como la tecnología empleada por Uber, pueden ayudarte a obtener una visión profunda del mercado. Permitiendo aumentar la eficiencia, acelerar el crecimiento y reducir los costes.

La reducción de costes de Amazon crea alternativas a las tiendas físicas

Amazon es el rey en materia de reducir costes, habiendo iniciado una revolución en el comercio electrónico que ha puesto a las tiendas tradicionales que operan off-line en estado de alerta. La empresa ha analizado grandes cantidades de datos para mantener sus costes operativos increíblemente bajos durante sus últimos 24 años de crecimiento y ha brindado esos beneficios al consumidor en forma de grandes descuentos. Por ejemplo, el externalizar su inventario en los primeros años permitió a Amazon ofrecer a los consumidores opciones y precios que no podían encontrar en las tiendas tradicionales.

En 1999, Amazon patentó la tecnología para su función de compra con un solo clic. Lo que permite a los clientes evitar el carrito de la compra y adquirir artículos al instante utilizando la información de la tarjeta de crédito que han ingresado anteriormente. Esto no solo creó un valor añadido para el cliente. Sino que permitió a Amazon almacenar la información de pago de sus clientes, su dirección, sus preferencias y otras informaciones en una base de datos para su uso futuro.

En lugar de identificar tendencias en compras o productos, Amazon estaba analizando información específica sobre personas reales. Fundamentando los datos y análisis de la empresa en la realidad y reduciendo la posibilidad de errores humanos en sus decisiones. Amazon fue el primero en controlar los datos de esta manera, aumentando la precisión de sus análisis. Y haciendo que otros minoristas de comercio electrónico se tuvieran que poner al día.

Esta práctica de recopilar y almacenar datos específicos sobre clientes reales cambió el juego para Amazon y para la industria minorista de comercio electrónico. Ahora que se ha convertido en una práctica común en muchas industrias, existen múltiples vías para capturar este tipo de datos. Desde formularios de clientes potenciales hasta suscripciones a redes sociales. Identificar a los clientes legítimos y analizar sus características pueden ayudarte a centrar tus objetivos. Y crear soluciones y estrategias de marketing que aborden específicamente las necesidades de tu cliente ideal. 

Cómo aprovechar el poder de los datos en tu organización

Una dato importante a tener en cuenta es que estas compañías lograron revolucionar el mercado porque cambiaron el estándar que los consumidores esperan de los proveedores de servicios. Netflix, Uber y Amazon implementaron tecnologías y procedimientos que permitieron ofrecer al usuario una innovadora accesibilidad y gratificación instantánea. Algunos de sus competidores tradicionales han luchado para implementar las mismas tecnologías que han permitido a estas tres empresas tener una visión tan clara de las necesidades y deseos de sus clientes actuales y potenciales.

¿Y qué significa esto para las startups?

No es necesario que las startups inventen una nueva tecnología para hacer que su producto o servicio sea más eficiente y accesible para el cliente. Cada una de estas tres compañías disruptoras ha desarrollado un conocimiento profundo de su base de clientes. Para poder proporcionarle servicios que aportan una gratificación instantánea y una sencillez de uso sin precedentes. Comprender a los clientes de las startups permite centrarte en cómo satisfacer sus necesidades. Y lograr más eficiencia, innovación y fidelidad del cliente en todas las etapas del costumer journey. Además, la personalización no es solo para empresas B2C. Cualquier compañía y startups puede aprovechar el Business Analytics para crear la experiencia más convincente para clientes y posibles clientes.

Carrie Weinberg

Marketing Coordinator de Dun & Bradstreet

Fuente: How Startups Use Business Analytics to Disrupt Industry Leaders