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Descubre cómo puedes responder a las necesidades de tus clientes al implementar analítica en tiempo real

Junio 2022 por
Gabriela Fonseca Chief Operations Officer

En cualquier negocio, a nivel de operaciones estamos acostumbrados a tener acceso a reportes en tiempo real de aplicaciones con las que trabajamos en el día a día. Estos reportes son generalmente muy detallados y funcionan muy bien cuando queremos ver las transacciones que se llevaron a cabo en un periodo de tiempo limitado y quizá sobre ciertos datos específicos, sin embargo, no son funcionales para detectar comportamientos o tendencias, ni para tomar decisiones que puedan cambiar el rumbo de los resultados de forma drástica.

Cuando queremos tener mayor visibilidad o cuando los datos que se generan son de alto volumen en muy corto tiempo, el generar un reporte es poco práctico o nos da muy poca idea de si realmente son sucesos importantes o no.

Considerando que hoy, la generación de nuevos datos es extremadamente veloz, ya que no solo se da a través de la interacción humana, sino que en gran medida viene generada por sistemas o por máquinas, resulta muy importante evaluar otras formas de aproximarnos a su uso.

La analítica en tiempo real nos ofrece nuevas posibilidades.

Consideremos los siguientes escenarios...

  • Un director de marketing digital que requiere poder ajustar sus campañas, la información desplegada a redes sociales o el contenido de sus diferentes landing pages dependiendo de las interacciones que está logrando en cada medio y con cada audiencia durante el día.
  • Un director de mantenimiento de planta que necesita predecir, con base en el comportamiento de cada equipo de forma continua, cuando debe detener las líneas y cambiar refacciones sin afectar la producción y minimizando el costo.
  • Un gerente de ecommerce que necesita detectar cuando un cliente no encontró un producto y con base en ello hacerle llegar una promoción personalizada o un sustituto adecuado con base en una canasta de mercado y medir el impacto que eso está teniendo minuto a minuto en su revenue para hacer ajustes al momento.
  • El mismo gerente de marketing necesita detectar cuando hay una tendencia en redes que puede desencadenar una compra masiva en su sitio y necesita anticiparse con promociones o cambio a promociones, o simplemente poder detectar tendencias que se van presentando durante una jornada y con base en ello poder cambiar estrategias en el momento.
  • Un director de infraestructura que tiene que prever y anticiparse, con respecto a la cantidad de transacciones que se están generando durante el día y la carga de sus servidores, si necesita habilitar o no un nodo más o un cluster más, considerando el costo que eso conlleva, tanto si lo hace como si no.

Se me ocurren estos, pero hay muchísimos más casos de uso, reales hoy en día, que pudiéramos imaginar y plantear en este espacio.

El problema es que generalmente todos estos escenarios tienen como factor común que la información que se genera es enorme y cambia muy rápidamente y analizar una a una o en pequeños grupos las transacciones que la componen es prácticamente imposible o, como lo mencioné anteriormente, no nos dice mucho.

Aquí es donde la analítica en tiempo real cobra sentido.

Qué pasaría si fuera posible integrar, limpiar, consolidar esta información y generar alertas e indicadores prácticamente en tiempo real, haciendo la ingesta y el análisis de todos los datos conforme se van generando y pudiendo detectar tendencias que nos permitan tomar decisiones al momento, alineando todo el proceso sobre las bases de comportamientos reales basados en datos y estadística.

Esto hoy es posible con una arquitectura moderna de datos en la nube y es posible implementarlo con diversas tecnologías dependiendo de la situación y necesidad de cada empresa y cada caso de negocio.

Con esto en mente, creamos nuestras 5 recomendaciones para considerar una solución de analítica en tiempo real:

  1. Elige los casos de negocio
  2. Determina qué tan rápido puedes implementar acciones con base en los datos que puedes obtener minuto a minuto y en la detección de tendencias y correlaciones entre ellos
  3. Establece el valor generado al negocio si logras ajustar tu estrategia durante el día
  4. Elige una plataforma moderna de analítica en la nube que sea compatible con tu arquitectura actual
  5. Implementa un proyecto piloto para probar los resultados y con ello justificar un proyecto organizacional.

¿Por qué analítica en tiempo real?

  1. Porque no solo se trata de datos, sino de comportamientos y tendencias que podamos detectar hoy y cada día.
  2. Porque los datos históricos ya no son suficientes
  3. Porque los usuarios somos más rápidos y queremos respuestas en tiempo real
  4. Porque quien domine el hoy, dominará a su competencia, la rapidez es la clave desde hace mucho, pero movernos con datos es hacerlo de forma inteligente
  5. Porque hay que aprovechar los datos disponibles para generar ventajas competitivas en cuestión de minutos y no de horas o días.

¡En los siguientes días estaremos analizando arquitecturas de analítica en tiempo real y casos de negocio que pueden inspirarte para implementar el cambio en tu propia empresa por lo que te recomiendo estar al tanto de nuestras publicaciones!

Junio 2022 por Gabriela Fonseca