Series al gusto de usuarios, prendas adaptadas a las distintas tipologías de deportistas, fondos de armario que se gestionan solos a partir de tus parámetros de estilo… Analizamos cinco estrategias de big data:

Netflix: el rey del streaming audiovisual

Tenía que ser la primera. Su modelo de negocio convierte a la plataforma en líder indiscutible dentro del streaming audiovisual. Más de 130 millones de clientes ofrecen la materia prima para que Netflix pueda conocer de antemano qué tipo de contenido funcionará mejor.

 ¿Cómo lo hace? Juzga el éxito de sus productos conociendo cuándo pausas, si vuelves unos segundos atrás en determinadas escenas, cuándo abandonas o si continúas, en qué tipo de dispositivo lo ves, en qué días y horas, tus búsquedas… Y con todo ese mix genera hasta 33 millones de versiones diferentes de Netflix según cada perfil de usuario. La personalización llega al nivel de ofrecer imágenes de portada diferentes a partir de un mismo producto.

¿Qué resultados obtiene? Las recomendaciones, gran atractivo de la plataforma, suponen el 85% del consumo en Netflix. El margen de éxito de una serie está en un 70%, mientras que la televisión tradicional no llega a un 35%.

Nike: prendas que se ajustan a la perfección

“Lo que el diseño computacional y los datos pueden ofrecer es donde realmente está el futuro del diseño”, explica el diseñador Matthew Williams. La empresa de productos deportivos pretende liderar el mercado por medio de la personalización que experimentan compradores y usuarios de sus plataformas.

 ¿Cómo lo hace? A través de los datos que recoge de su aplicación Nike+, la empresa muestreó y analizó las preferencias de atletas para crear una nueva colección de prendas. No solo se interesó por las pistas digitales, sino que también registró calor, sudor y movimiento a través de ropa con sensores.

¿Qué resultados obtiene? Mayor volumen de ventas de una línea de ropa versátil, ideal para el estilo de vida actual. En 2019 su facturación aumentó un 7%, algo que lanzó a Nike a comprar una empresa de big data.

Finery: tu armario decide por ti

La fintech Finery cuantificó que hay quien emplea dos años y medio de su vida decidiendo qué se va a poner y ocho haciendo shopping. Esto tenía que cambiar.

 ¿Cómo lo hace? Emplea inteligencia artificial para aprender el estilo de vestir de cada cliente. Su sistema operativo permite conocer todo lo que se tiene en el armario y crear catálogos a partir de compras realizadas. No cae en el consumismo, pues te anima a utilizar las prendas que ya forman parte de tu armario.

¿Qué resultados obtiene? 100.000 suscriptores en su primer año de existencia.

Amazon: no sin mi big data

Otra gran empresa que sabe recomendarte lo siguiente que vas a adquirir. Amazon no deja de explorar nuevas líneas de negocio gracias a los datos de sus millones de usuarios. Tal es el ejemplo de una aplicación similar a Finery: Amazon Echo Look, un asistente que actualiza nuestro armario. La innovación y la amplitud de miras son señas de identidad.

 ¿Cómo lo hace? Seguro que recuerdas la lista de productos recomendados y complementarios a ese nuevo gadget que compraste en Amazon. Este análisis predictivo basado en inteligencia artificial es la gran base del negocio del almacén y marketplace digital.

¿Qué resultados obtiene? En el último ejercicio de 2018 Amazon triplicó sus ventas.

Starbucks: mi café favorito con bits

Finalizamos nuestro análisis con un café, el que Starbucks selecciona a partir de datos demográficos de sus clientes.

¿Cómo lo hace? Estudia patrones de tráfico, paradas de transporte público y tipos de negocios que existen en los alrededores para determinar la mejor ubicación de sus establecimientos. Por otra parte, ofrece ofertas individualizadas basadas en el historial de compras y preferencias (con leche, sin azúcar…).

¿Qué resultados obtiene? Un 10% más de ingresos gracias a sus cupones personalizados generados en su portal de cliente.