ey big data – el oro del siglo xxi

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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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  • 1. 1 Big data Information: the gold of the 21st century

2. 2 Revolucin digital SoLoMo En ltimos 6 aos> 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 pblico Nokia saca al mercado el primer telfono con conexin a internet Dot Com bubble bursts as NASDAQ peaks at 5,048.62 Se acua el trmino 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 sec Se funda Napster AOL compra Netscape Napster taken off- line by federal judge Business.com se vende 80k Se funda Google 6 1.5 0.32Aos en llegar a los 50m de usuarios Google+ 1.8 2.8 2012201120102009200820072006200520042003200220011999199819971996 2000199519941993 IntegracindeInternetanivelmundial 28.7% 20% 4% 2% 15.7% 9.4% 8.6% 2013 39% 30.2% Salida al mercado de Google Glass 3. 3 217Nuevos usuarios se conectan desde el mvil cada minuto 1%CISCO estima que a da de hoy solo hemos llegado al 1% de conectividad 50bnDe cosas sern conectadas en 2020 Durante la prxima dcada se espera la Conectividad de las cosas que permitir crecer exponencialmente Cada vez ms gente est conectada y surgen nuevas vas innovadoras Cada da que pasa el nmero de dispositivos conectados creando datos y dispositivos automticos Esto es solo el principio 4. Page 4 Perspectivas Econmicas Durante el prximo ciclo, la economa espaola permanecer estancada, con tasas de paro, implicando un incremento de presin en los precios Tendencias Sociales Estancamiento de las renta disponible y mayor tiempo dedicado al trabajo - incremento del tiempo on-line Cambios Demogrficos Decisiones de compra en manos de la generacin de los 70s y 80s que se compone de perfiles mas individuales y con altas demandas de personalizacin y futuro compradores millenials Desafos Sociales Los consumidores obligarn a las compaas a impulsar la tica y transparencia corporativa El contexto macro como acelerador 5. Page 5 Perspectivas Econmicas Tendencias Sociales Cambios Demogrficos Desafos Sociales Nuevas necesidades & expectativas .. Cambio en el valor percibido de los productos y servicios Personalizacin Importante y espontneo Tranquilidad Cultura de conveniencia Consumismo tico Sensibilidad precio Fuerte impacto en los consumidores 6. Page 6 Nuevas necesidades & expectativas Revolucin de las tecnologas digitales Movilidad Social Media Localizacin Personalizacin Importante y espontneo Tranquilidad Cultura de conveniencia Sensibilidad precio Soy mvil Soy 24/7 Soy global Soy mvil Soy 24/7 Lo quiero ya Lo quiero mejor Lo quiero personalizado Te comparar con la competencia Transformacin digital modelos de negocio 7. Page 7 Nuevo journey del consumidor 42% Consumidores europeos realizan bsquedas mviles 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 mvil son datos (no voz) 38%Consumidores a nivel mundial tiene ms de un canal de interaccin 61% 8. Page 8 Presentation title 18 El volumen de los datos digitales crece rpidamente SoLoMo genera grandes volmenes de informacin en tiempo real En tan solo 18 meses el volumen de datos digitales ser el doble 9. Page 9 Presentation title Lo estamos extrayendo 10. 10 La ejecucin 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 ms giles Reduce los esfuerzos de marketing ineficaces Mejorar experiencia de compra Punto de venta referencia Personalizacin de la experiencia de compra Experiencia de compra positiva en tiempo real Identificacin de surtido optimo por POS y canal Acciones de venta sugerida Incremento ticket canales Priorizacin controlar los costes Proactividad con los gastos emergentes Mejorar el servicio de atencin al cliente Analizar los productos para proporcionar el mejor margen en productos Utilizar la informacin logstica para priorizar y alinear los esfuerzos de distribucin menor coste Gestin de la demanda Reducir las ineficiencias en las operaciones comerciales (distribucin, promociones, comunicacin) Cmo puedo obtener ms de mis socios? Estableciendo relaciones ms eficientes e integradas Qu hbitos de compra tiene mi cliente? Anlisis datos para proporcionarnos una visin nica experiencia del consumidor En qu se est invirtiendo el dinero? Enfoque de un objetivo con un ngulo ms amplio Cmo incrementar mi ticket medio? Buscando resultados en formas no tradicionales en lugares no tradicionales Cmo llegar a mis clientes? Extrayendo informacin a partir de datos aparentemente irrelevantes Eficiencia y Eficacia Incremento de ingresos Gestin de costes Incremento de rentabildiad Incremento productividad Nadie cuestiona su utilidad.. no? 11. 11 Ejemplo de utilidades por funciones identificadas para compaa espaola Marketing Optimizacin de surtidos Optimizacin de precios Optimizacin de diseo y colocacin Transparencia en las gestiones Optimizacin de los inputs Gestin del almacn Optimizacin de la distribucin y logstica Gestin de proveedores Comparacin de precios Anlisis de mercados en redes Venta cruzada Marketing geolocalizado Anlisis de comportamiento en tiendas Micro-segmentaciones Anlisis de sentimientos Mejora de la experiencia multicanal del cliente Promociones Operaciones Cadena de suministro Nuevos modelos de negocio Palancas Big dataFuncin 12. 12 Nadie cuestiona su utilidad no? Operaciones 54% (Oferta y demanda) Finanzas 46% (Gestin de riesgos) Atencin al cliente 26% (Segmentaciones) Marketing 47% (Campaas) Ventas 37% (Venta cruzada) Desarrollo de productos 22% (Anlisis de demanda) IT Analytics 47% (Seguridad informtica) Investigacin 30% (Simulaciones) Logstica 18% (Optimizacin de inventarios) 13. Page 13 proyectos de marketing no utiliza un anlisis de datos a la hora de tomar decisiones (segn CMOs)63% (+35%) (25%-34%) (15%-24%) (5%-14%) (0-4%) Marketing Mix Modeling mejora una media del 14% los beneficios Las compaas que poseen un mayor control sobre sus datos son un 5% ms productivas, y un 6% ms rentables 6% 6% 8% 6% 7% 19% 13% 11% Cliente Retail IT Servicios financieros Lderes en Big Data MIT, Wharton y HBR 14. Page 14 Presentation title nicamente utilizan entre 5-10% de sus datos Qu pasara si se duplicaran, triplicaran o cuatriplicaran? 15. 15 Empresas lideres mercado espaol ya estn extrayendo el PETRLEO en tiempo real Presentation title Impacto Reduccin Llamadas 15-20% Reduccin abandonos 10-25bps 10-20% Venta Cruzada 5-10ppts 5-15% Costes captacin Aumento CSAT Costes de Operaciones de Servicio Retencin y venta cruzada Experiencia de cliente (CE) Operadora Telco Retailer nacional Empresa de servicios 16. 16 Por qu 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 estn en el DBMS tradicional ni en el DW Fuente: Analytics Platforms Beyond the Traditional Data Warehouse, Variedad y velocidad 17. 17 Nuevo paradigma tecnolgico Presentation title MTODO TRADICIONAL MTODO A TRAVS DE BIG DATA Analiza pequeos bloques de informacin Analiza toda la informacin Informacin analizada Informacin disponible Se analiza toda la informacin disponible MTODO TRADICIONAL MTODO A TRAVS DE BIG DATA Cuidadosa seleccin de la informacin antes de cualquier anlisis Anlisis de l ainformacin tal cual est. Se ir eliminando sobre la marcha, cuando as se necesite Poca cantidad de informacin cuidadosamen te ordenada Gran cantidad de informacin desordenada 1 18. 18 Genera nuevo reto de negocio Comenzar con hiptesis y contrastarlo con la informacin seleccionada Explorar toda la informacin e identificar correlaciones Hiptesis Pregunta InformacinRespuesta Informacin Exploracin CorrelacinConocimiento MTODO TRADICIONAL MTODO A TRAVS DE BIG DATAMTODO TRADICIONAL MTODO A TRAVS DE BIG DATAMTODO TRADICIONAL MTODO A TRAVS DE BIG DATA Anlisis de la informacin una vez que ha sido procesada y enviada a un data warehouse o data mart Anlisis de la informacin en tiempo real, nada ms ser generada Informacin Conocimiento Anlisis Respositorio ConocimientoAnlisisInformacin Presentation title 2 19. 19 Nuevas capacidades funcionales3 Pasado Futuro Qu ha pasado ? Por qu ha pasado ? Query Report Data Mining Anlisis Descriptivo Qu esta pasando? Por qu est pasando ? Data Mining en tiempo real Anlisis Predictivo Qu es probable que pase? Business intelligence (Reporting y Dashboard) Anlisis en tiempo real Anlisis predictivo Qu puedo hacer? Anlisis prescriptivo Anlisis Predictivo Dificultad Valor 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 satisfaccin del cliente en el sector (puntuacin 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 dinmicos Cambios de precio en el da para mantener el 5-20% de liderazgo en precios sobre la competencia 21. 21 Definir una estrategia de Marketing de clientes, sirvindose 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

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