Existen en el mundo un trillón de dispositivos conectados a Internet. Facebook analiza 25 terabytes de datos diarios; Twitter, 12 terabytes. El 90% de los datos existentes se han generado en los dos últimos años. Son argumentos que Carmen García, directora de Business Analytics de IBM, presenta en la jornada “Aplicaciones de Big Data para el mundo real: casos de uso en servicios financieros”, destacando que se trata de un análisis predictivo: “más datos permiten anticipar el fraude, el abandono de clientes o determinar el producto más adecuado para el cliente”.

Alfred Escala, vicepresidente del Sector Servicios Financieros de IBM, señala que “en las empresas existen muchos datos que hay que transformar en información”. Un estudio de IBM y la Said Business School de la Universidad de Oxford muestra que ha aumentado del 37% en 2010 al 63% en 2012 el porcentaje de directivos de las empresas que considera que el big data, la utilización de la información, es una ventaja competitiva. En el sector financiero y asegurador pasa del 36% al 71%.

Sin embargo, el 24% de las empresas (26% en el sector financiero y seguros) no ha comenzado a realizar actividades de big data; el 47% se encuentra en la fase de planificación; y el 28% (un punto menos en el sector financiero y seguros) tiene implementaciones o proyectos piloto.

Las organizaciones de banca y de seguros “están todavía en una etapa incipiente de aprovechamiento del fenómeno big data; principalmente están en una fase de planificación de sus acciones e implantación de proyectos piloto”, señalan en IBM. En los bancos, el 47% está definiendo la hoja de ruta (33% en seguros), y el 26%, entendiendo los conceptos (33% en seguros), y sólo el 27% (26% en seguros) están ya con proyectos piloto. Apenas el 3% de las entidades financieras y el 7% de las compañías de seguros cuentan con dos o más iniciativas de analítica avanzada.

Escala cree que “el uso de big data ya es real, ha salido de la esfera de Tecnologías de la Información a formar parte de las discusiones de negocio”. Destaca que “el número de proyectos piloto activos en marcha sugiere que las implementaciones de big data se incrementarán exponencialmente en los próximos años”, porque “así que se instalan las tecnologías básicas, el uso se extiende rápidamente por la organización”.

Pero está la exigencia de las empresas y de las entidades financieras de medir el valor generado por la analítica avanzada y el retorno de la inversión realizada.

El cliente es el centro

“Las conexiones digitales han permitido que los clientes sean más expresivos sobre expectativas y resultados”, señala el vicepresidente del Sector Servicios Financieros de IBM. “La integración de datos incrementa la capacidad de crear una imagen completa del poder actual del consumidor, y la comprensión de patrones y preferencias ofrece a las organizaciones nuevas maneras de fidelizar a los clientes”, añade.

El directivo que impulsa la implantación de big data durante la primera fase de planificación y diseño es el director de Tecnologías de la Información. Posteriormente, en las fase de desarrollo de proyectos piloto y de ejecución de proyectos son los directivos de unidades de negocio, e incluso el consejero delegado, los que toman las riendas.

El 55% de los bancos y el 47% de los seguros señalan que la prioridad del big data, del análisis de datos y de información, es conseguir colocar al cliente en el centro de la organización. Pero sólo una de cada cinco entidades financieras está analizando datos como los recibidos en los centros de llamadas; y una de cada cinco, los recabados en redes sociales (40% en seguros).

En IBM resaltan que banca y seguros están por detrás del resto de las empresas en la utilización de tecnologías para visualizar datos o analizar texto en su estado natural (por ejemplo, las transcripciones de las conversaciones registradas en los centros de llamadas), localización geoespacial o videos online.

El caso OCBC

Alfred Escala destaca que el objetivo de la analítica avanzada es “mejorar la experiencia del cliente entendiendo mejor su comportamiento”. Y pone de ejemplo el banco asiático OCBC, que utiliza la analítica avanzada para determinar qué motiva a cada cliente. “Al analizar los datos históricos del cliente, como número de visitas a la cuenta, e identificar determinados modelos y eventos significativos, como depósitos muy grandes, el banco diseñó una estrategia de marketing basada en eventos que se centró en un gran volumen de comunicaciones de marketing selectivas y personalizadas para vender a los clientes otros productos y servicios que pueden atraerles y presentarles ofertas tentadoras orientadas específicamente por las conductas individuales de cada cliente”, explica.

Gracias a esta estrategia basada en big data, el banco ha logrado un incremento del 45% en la tasa de conversión general en esas comunicaciones; del 60% en venta cruzada; un crecimiento de más del 400% de los ingresos de la campaña con el marketing orientado a datos; y del 273% del número de campañas de marketing implementadas.