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EY Big Data – El oro del siglo XXI

La transformación digital es el nuevo extractor de valor de los clientes. Existe un gran potencial sobre el big data que no está siendo cubierto.

Pablo González, Socio de Consultoría de EY en España.

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EY Big Data – El oro del siglo XXI

  1. 1. 1 Big data Information: the gold of the 21st century
  2. 2. 2 Revolución digital SoLoMo En últimos 6 años> impacto significativo Se funda Facebook Facebook supera 1b de usuarios Apple lanza al mercado App- store Sale al mercado el priemr buscador web por MOSAIC El primer sistema de compra online se lleva a cabo por Pizza Hut Netscape se hace público Nokia saca al mercado el primer teléfono con conexión a internet Dot Com bubble bursts as NASDAQ peaks at 5,048.62 Se acuña el término 2.0 YouTube sele al mercado Se funda Foursquare Facebook consigue 500m usuarios Ipad sale al mercado Iphone sale al mercado Se funda Spotify Twitter sale al mercado Twitter supera el millon de tweets en ¼sec Se funda Napster AOL compra Netscape Napster taken off- line by federal judge Business.com se vende £80k Se funda Google 6 1.5 0.32Años en llegar a los 50m de usuarios Google+ 1.8 2.8 2012201120102009200820072006200520042003200220011999199819971996 2000199519941993 IntegracióndeInternetanivelmundial 28.7% 20% 4% 2% 15.7% 9.4% 8.6% 2013 39% 30.2% Salida al mercado de Google Glass
  3. 3. 3 217Nuevos usuarios se conectan desde el móvil cada minuto 1%CISCO estima que a día de hoy solo hemos llegado al 1% de conectividad 50bnDe ‘’cosas’’ serán conectadas en 2020 Durante la próxima década se espera la “Conectividad de las cosas” que permitirá crecer exponencialmente Cada vez más gente está conectada y surgen nuevas vías innovadoras Cada día que pasa el número de dispositivos conectados creando datos y dispositivos automáticos Esto es solo el principio
  4. 4. Page 4 Perspectivas Económicas Durante el próximo ciclo, la economía española permanecerá estancada, con tasas de paro, implicando un incremento de presión en los precios Tendencias Sociales Estancamiento de las renta disponible y mayor tiempo dedicado al trabajo - incremento del tiempo on-line Cambios Demográficos Decisiones de compra en manos de la generación de los 70s y 80s que se compone de perfiles mas individuales y con altas demandas de personalización y futuro compradores “millenials” Desafíos Sociales Los consumidores obligarán a las compañías a impulsar la ética y transparencia corporativa El contexto macro como acelerador
  5. 5. Page 5 Perspectivas Económicas Tendencias Sociales Cambios Demográficos Desafíos Sociales … Nuevas necesidades & expectativas … .. Cambio en el valor percibido de los productos y servicios Personalización Importante y espontáneo Tranquilidad Cultura de conveniencia Consumismo ético Sensibilidad precio Fuerte impacto en los consumidores
  6. 6. Page 6 … Nuevas necesidades & expectativas … Revolución de las tecnologías digitales Movilidad Social Media Localización Personalización Importante y espontáneo Tranquilidad Cultura de conveniencia Sensibilidad precio Soy móvil Soy 24/7 Soy global Soy móvil Soy 24/7 Lo quiero ya Lo quiero mejor Lo quiero personalizado Te compararé con la competencia Transformación digital modelos de negocio
  7. 7. Page 7 Nuevo “journey del consumidor” 42% Consumidores europeos realizan búsquedas móviles en el punto de venta Consumidores a nivel mundial utilizan los canales digitales como parte de su proceso de la compra 78%De la actividad móvil son datos (no voz) 38%Consumidores a nivel mundial tiene más de un canal de interacción 61%
  8. 8. Page 8 Presentation title 18 El volumen de los datos digitales crece rápidamente SoLoMo genera grandes volúmenes de información en tiempo real En tan solo 18 meses el volumen de datos digitales será el doble
  9. 9. Page 9 Presentation title … Lo estamos extrayendo
  10. 10. 10 ► La ejecución efectiva de la estrategia de la experiencia del cliente aumenta las ventas y la lealtad a la marca ► Aumentar la capacidad de respuesta al cliente para crear modelos de negocio más ágiles ► Reduce los esfuerzos de marketing ineficaces Mejorar experiencia de compra Punto de venta referencia Personalización de la experiencia de compra Experiencia de compra positiva en tiempo real Identificación de surtido optimo por POS y canal Acciones de venta sugerida Incremento ticket canales Priorización controlar los costes Proactividad con los gastos emergentes Mejorar el servicio de atención al cliente Analizar los productos para proporcionar el mejor margen en productos Utilizar la información logística para priorizar y alinear los esfuerzos de distribución menor coste Gestión de la demanda Reducir las ineficiencias en las operaciones comerciales (distribución, promociones, comunicación…) ¿Cómo puedo obtener más de mis socios? Estableciendo relaciones más eficientes e integradas ¿Qué hábitos de compra tiene mi cliente? Análisis datos para proporcionarnos una visión única experiencia del consumidor ¿En qué se está invirtiendo el dinero? Enfoque de un objetivo con un ángulo más amplio ¿Cómo incrementar mi ticket medio? Buscando resultados en formas no tradicionales en lugares no tradicionales ¿Cómo llegar a mis clientes? Extrayendo información a partir de datos aparentemente irrelevantes Eficiencia y Eficacia Incremento de ingresos Gestión de costes Incremento de rentabildiad Incremento productividad Nadie cuestiona su utilidad….. ¿no?
  11. 11. 11 Ejemplo de utilidades por funciones identificadas para compañía española Marketing  Optimización de surtidos  Optimización de precios  Optimización de diseño y colocación  Transparencia en las gestiones  Optimización de los inputs  Gestión del almacén  Optimización de la distribución y logística  Gestión de proveedores  Comparación de precios  Análisis de mercados en redes  Venta cruzada  Marketing geolocalizado  Análisis de comportamiento en tiendas  Micro-segmentaciones  Análisis de sentimientos  Mejora de la experiencia multicanal del cliente Promociones Operaciones Cadena de suministro Nuevos modelos de negocio Palancas Big dataFunción
  12. 12. 12 Nadie cuestiona su utilidad… ¿no? Operaciones 54% (Oferta y demanda) Finanzas 46% (Gestión de riesgos) Atención al cliente 26% (Segmentaciones) Marketing 47% (Campañas) Ventas 37% (Venta cruzada) Desarrollo de productos 22% (Análisis de demanda) IT Analytics 47% (Seguridad informática) Investigación 30% (Simulaciones) Logística 18% (Optimización de inventarios)
  13. 13. Page 13 … proyectos de marketing no utiliza un análisis de datos a la hora de tomar decisiones (según CMOs)63% (+35%) (25%-34%) (15%-24%) (5%-14%) (0-4%) Marketing Mix Modeling mejora una media del 14% los beneficios… Las compañías que poseen un mayor control sobre sus datos son un 5% más productivas, y un 6% más rentables 6% 6% 8% 6% 7% 19% 13% 11% Cliente Retail IT Servicios financieros Líderes en Big Data MIT, Wharton y HBR
  14. 14. Page 14 Presentation title Únicamente utilizan entre 5-10% de sus datos ¿ Qué pasaría si se duplicaran, triplicaran o cuatriplicaran?
  15. 15. 15 Empresas lideres mercado español ya están extrayendo el “PETRÓLEO” en tiempo real Presentation title Impacto Reducción Llamadas 15-20% Reducción abandonos 10-25bps 10-20% Venta Cruzada 5-10ppts 5-15% Costes captación Aumento CSAT Costes de Operaciones de Servicio Retención y venta cruzada Experiencia de cliente (CE) Operadora Telco ‘Retailer’ nacional Empresa de servicios
  16. 16. 16 ¿Por qué no estamos avanzando? 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% Otros Datos Multimedia Ricos Datos de ESB o Web Service Datos de Eventos o Mensajes Web logs Datos de Ficheros No estructurados Datos de Aplicaciones Empaquetadas Datos XML Datos Estructurados de DBMS Legacy Datos de Ficheros Estructurados Datos Estructurados de RDBMS Tipos de Datos Fuera de los DW Y Gestores de BBDD Tradicionales El 53% de las organizaciones luchan para analizar datos que NO están en el DBMS tradicional ni en el DW Fuente: Analytics Platforms – Beyond the Traditional Data Warehouse, Variedad y velocidad
  17. 17. 17 Nuevo paradigma tecnológico Presentation title MÉTODO TRADICIONAL MÉTODO A TRAVÉS DE BIG DATA Analiza pequeños bloques de información Analiza toda la información Información analizada Información disponible Se analiza toda la información disponible MÉTODO TRADICIONAL MÉTODO A TRAVÉS DE BIG DATA Cuidadosa selección de la información antes de cualquier análisis Análisis de l ainformación tal cual está. Se irá eliminando sobre la marcha, cuando así se necesite Poca cantidad de información cuidadosamen te ordenada Gran cantidad de información ’desordenada’ 1
  18. 18. 18 Genera nuevo reto de negocio Comenzar con hipótesis y contrastarlo con la información seleccionada Explorar toda la información e identificar correlaciones Hipótesis Pregunta InformaciónRespuesta Información Exploración CorrelaciónConocimiento MÉTODO TRADICIONAL MÉTODO A TRAVÉS DE BIG DATAMÉTODO TRADICIONAL MÉTODO A TRAVÉS DE BIG DATAMÉTODO TRADICIONAL MÉTODO A TRAVÉS DE BIG DATA Análisis de la información una vez que ha sido procesada y enviada a un data warehouse o data mart Análisis de la información en tiempo real, nada más ser generada Información Conocimiento Análisis Respositorio ConocimientoAnálisisInformación Presentation title 2
  19. 19. 19 Nuevas capacidades funcionales3 Pasado Futuro ¿Qué ha pasado ? ¿Por qué ha pasado ? Query Report Data Mining Análisis Descriptivo ¿Qué esta pasando? ¿Por qué esté pasando ? Data Mining en tiempo real Análisis Predictivo ¿Qué es probable que pase? Business intelligence (Reporting y Dashboard) Análisis en tiempo real Análisis predictivo ¿Qué puedo hacer? Análisis prescriptivo Análisis Predictivo Dificultad Valor
  20. 20. 20 Amazon : Eficiencia de vanguardia y un modelo de negocio ► Venta Sugerida ► El 35% de las ventas en 2010 fueron procedentes de las recomendaciones ► Sistemas de servicio al cliente automatizados ► 90% automatizados vs 44% media en la competencia ► La mayor satisfacción del cliente en el sector (puntuación de 86 en el ACSI) ► Cadena de suministro ► La mejor eficiencia en el sector, lo que reduce en un 3-4% los COGS (Cost Of Goods Sold) ► Precios dinámicos ► Cambios de precio en el día para mantener el 5-20% de liderazgo en precios sobre la competencia
  21. 21. 21 Definir una estrategia de Marketing de clientes, sirviéndose de la movilidad, incremente la frecuencia de visita y el gasto de los consumidores Sector Retail Nacional >250 puntos de venta Incremento de ticket medio 7 % +10% frecuencia a clientes fieles + 60% frecuencia en clientes Ocasionales Motor Analítico en Real PuntodeVenta Salida Entrada Identificación Pago Compra • Gelocalización de clientes • Acciones de captación por proximidad • Conocimiento a tiempo real del comportamiento en el Punto de Venta • Automatización del proceso de pago, redención y emisión de cupones • Comunicación directa a bajo coste • Servicios de valor añadido • Branding • Sencillez y usabilidad • Valor añadido para el consumidor (ofertas, mapa de establecimientos, juegos, recetarios, …)
  22. 22. 22 Big Analytics Tiempo Real (BATIR) en un mundo “SoLoMizado” Big Prescriptive == Datos en tiempo real + Análisis en tiempo real (datos gráficos) + Reacción en tiempo real (retroalimentación) Incremento de ingresos y mejora del margen
  23. 23. 23 Presentation title Muchas gracias Pablo González Muñoz Socio Advisory Services Pablo.gonzalezmunoz@es.ey.com
  24. 24. 24 Ernst & Young Assurance | Tax | Transactions | Advisory Acerca de EY EY es líder mundial en servicios de auditoría, fiscalidad, asesoramiento en transacciones y consultoría. Los análisis y los servicios de calidad que ofrecemos ayudan a crear confianza en los mercados de capitales y las economías de todo el mundo. Desarrollamos líderes destacados que trabajan en equipo para cumplir los compromisos adquiridos con nuestros grupos de interés. Con ello, desempeñamos un papel esencial en la creación de un mundo laboral mejor para nuestros empleados, nuestros clientes y la sociedad. EY hace referencia a la organización internacional y podría referirse a una o varias de las empresas de Ernst & Young Global Limited y cada una de ellas es una persona jurídica independiente. Ernst & Young Global Limited es una sociedad británica de responsabilidad limitada por garantía (company limited by guarantee) y no presta servicios a clientes. Para ampliar la información sobre nuestra organización, entre en www.ey.com. © 2014 EYGM Limited. All Rights Reserved.

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