Big Data: Se espera que para 2020 se realicen a nivel global transacciones de mobile payment por un valor superior a los 5 trillones de dólares. Para ese entonces, el planeta tendrá el 80% de los dispositivos móviles equipados con 3G y 4G y contará con más de 12 mil millones de dispositivos conectados (smartphones, tablets y módems).
Big Data va a explotar para 2025, el número esperado, incluyendo los sensores que formarán la “Internet of Things”, puede llegar dos trillones. Frente a este escenario, el crecimiento del tráfico será vertiginoso en comparación con lo que experimentamos en la actualidad, ya que las aplicaciones y los sensores comenzarán a subir y a descargar información de forma automática; por otro lado, el uso del video se incrementará mucho más.
El desafĂo para las empresas de telecomunicaciones es muy claro. Para lograr monetizar sus activos y evitar que sus ingresos migren hacia los players de contenidos tendrán que evolucionar significativamente en cuanto a la capacidad de entender al consumidor. En el futuro, los movimientos efectuados por las Telcos para consolidar su posiciĂłn en las redes de telefonĂa fija, banda ancha, telefonĂa mĂłvil y TV paga no serán suficientes para garantizarles un futuro calmo.
En Europa, por ejemplo, se estima que para 2020 los ingresos de las empresas de telecomunicaciones con servicios tradicionales se habrán reducido en un 40%. DĂa a dĂa los usuarios toman conciencia de las alternativas que se presentan en materia de comunicaciĂłn, consumen más ancho de banda y vuelven menos transparentes sus patrones de conducta. Es asĂ como la decisiĂłn de compra y la fidelizaciĂłn pasan a depender en mayor medida de cuestiones complejas y multifactoriales.
La buena noticia para las Telcos es que cuentan con un amplio espectro de datos sobre los consumidores: información personal, paquetes y patrones de uso de los servicios contratados, su ubicación en tiempo real, sus fuentes de insatisfacción al tomar contacto con el operador, etc. Las empresas de telecomunicaciones también pueden recolectar otros datos aún no explorados, como las redes sociales (Facebook, Twitter, Linkedin, etc.) en donde los consumidores interactúan y comparten gustos y experiencias. Técnicamente, este conjunto de datos recibe el nombre de “no estructurados”, ya que no pueden ser encuadrados automáticamente en campos de bases de datos previamente programadas para recibirlos.
Es aquĂ cuando el Big Data toma protagonismo, ya que permite procesar grandes volĂşmenes de datos en tiempo real, incluyendo variedad de fuentes y tipos de informaciĂłn, ya sea estructurada o no estructurada. A travĂ©s de la utilizaciĂłn de Big Data las empresas de telecomunicaciones podrán generar ideas en tiempo real, producto de la combinaciĂłn de los datos procesados. Este avance influirá y cambiará radicalmente la manera en la cual se diseñan productos, promociones, campañas y mensajes. Será ÂżEs posible reconocer en tiempo real cuando un consumidor está de viaje en el exterior o en otra provincia? ÂżEs posible reconocer, en tiempo real, cuando un individuo cambia sus pautas de consumo? SĂ, por ejemplo, al detectar que un cliente ha adquirido un smartphone, se le puede ofrecer un paquete especial que lo aliente a contratar mayor ancho de banda.
El modelo para la creaciĂłn de productos y precios en las empresas de telecomunicaciones se asemejará al que utilizan las aerolĂneas; tambiĂ©n a la forma de pricing establecida por Google AdWords: complejos algoritmos permiten calcular en tiempo real el precio en funciĂłn de diversas variables. Teniendo en cuenta el modelo de negocio de una compañĂa telefĂłnica, cuyo apalancamiento financiero es muy grande debido al tamaño de los activos, Big Data trae la promesa de optimizar la rentabilidad nunca antes contemplada.
Pero si Big Data es una nueva ola tecnolĂłgica, Âżun operador telefĂłnico puede triunfar con el sĂłlo hecho de adquirir tecnologĂa Big Data? La respuesta es un no absoluto. Serán exitosas aquellas compañĂas que, además de los conocimientos tecnolĂłgicos, puedan crear nuevas capacidades de negocio en sus áreas de marketing y planificaciĂłn, utilizando Big Data de la mejor manera. El trabajo consistirá en la creaciĂłn de hipĂłtesis sobre el comportamiento del consumidor, elecciĂłn de datos, bĂşsqueda de informaciĂłn y manejo adecuado de aplicaciones para procesar y validar hipĂłtesis a partir de las bases de datos. A partir de aquĂ, convirtiendo las ideas en acciones concretas y repitiendo el ciclo numerosas veces hasta que la curva de aprendizaje se convierte en una ventaja competitiva sostenible, asĂ se logrará el Ă©xito.