Innovación y tecnología
El apoyo de Big Data en el reto de digitalizar a las PyMES
14 enero Por: Las voces de Ingenierias
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En la última década, una de las herramientas más utilizadas por las grandes empresas ha sido el Big Data.1 Entre las ventajas de usar esta herramienta destacan la posibilidad de analizar grandes cantidades de datos a bajo costo, actualización casi instantánea de variables endógenas y exógenas en modelos de decisión, así como la generación de información con un nivel de confianza elevado.4 Así, Big Data facilita prospectar el comportamiento de compradores/usuarios potenciales de un producto. Esto ha permitido a las industrias abrir nuevas oportunidades empresariales a través del análisis de datos provenientes no sólo de fuentes estructuradas, sino también de fuentes no estructuradas como los comentarios de compradores en plataformas digitales.

Es importante mencionar que, contrario a lo que se cree, el Big Data no es exclusivo de las grandes empresas.2 Las Pequeñas y Medianas Empresas (PyMES) también pueden utilizar estas herramientas para incrementar su competitividad y rentabilidad, lo cual es de suma importancia en la migración digital que estamos viviendo, ya sea por la Industria 4.0 o por la contingencia sanitaria.7 Sin embargo, no es claro cómo las PyMES pueden utilizar el Big Data para incrementar su competitividad; a continuación se discuten algunas estrategias para que las PyMES utilicen exitosamente dicha herramienta.

  • Monitorear el servicio al cliente es fundamental pues genera información que puede determinar la lealtad de los compradores a una PyME. De esta forma, las PyMes necesitan desarrollar medios de gestión de datos obtenidos de sus clientes. Con la adquisición de datos es sencillo personalizar el servicio al cliente y tomar decisiones.6
  • El enfoque segmentado de usuarios (microtargeting) en el análisis de datos facilita la reducción de costos.8 A su vez, menores costos contribuyen a generar estrategias desde los negocios hasta los clientes2 (B2C por sus siglas en inglés). Por ejemplo, ofertas únicas en artículos o servicios específicos para cada usuario.
  • La implementación de Big Data también permite diseñar una estrategia adecuada de operaciones5 y el manejo eficiente de los recursos tanto operacionales como logísticos.3 Esto hace posible la innovación de los procesos gracias a la reducción y abastecimiento óptimo de inventarios, lo cual mejora tiempos de entrega e incrementa la comunicación con el cliente.

Por lo anterior, el uso de Big Data por las PyMES puede generar una fidelización sostenible y, por consiguiente, una ventaja competitiva en el mercado.9 Además, las PyMES pueden tomar decisiones más certeras por medio del Big Data y a través de ello construir estrategias disruptivas, las cuales son necesarias en el entorno digital en que se encuentran inmersas.

Referencias / References

1Buhl, H. U., Röglinger, M., Moser, F., & Heidemann, J. (2013). Big data.

2Jílková, P. (2020). Customer Behaviour and B2C Client Segmentation in Data-Driven Society. International Advances in Economic Research, 26(3), 325-326.

3Kamble, S. S., & Gunasekaran, A. (2020). Big data-driven supply chain performance measurement system: a review and framework for implementation. International Journal of Production Research, 58(1), 65-86.

4Malvicino, F., & Yoguel, G. (2014). Big data: Avances recientes a nivel internacional y perspectivas para el desarrollo local. Documento de Trabajo. Centro Interdisciplinario de Estudios en Ciencia Tecnología e Innovación (CIECTI-MinCyT). Buenos Aires.

5Montermann, A. L. (2020). Estimating the relation of big data on business model innovation.

6Suoniemi, S., Meyer-Waarden, L., Munzel, A., Zablah, A. R., & Straub, D. (2020). Big data and firm performance: The roles of market-directed capabilities and business strategy. Information & Management, 57(7), 103365

7Valls, J. F. (2017). Big data: atrapando al consumidor. Profit Editorial.

8Zarouali, B., Dobber, T., De Pauw, G., & de Vreese, C. (2020). Using a personality-profiling algorithm to investigate political microtargeting: assessing the persuasion effects of personality-tailored ads on social media. Communication Research, 0093650220961965.

9Zhao, Y., Zhou, Y., & Deng, W. (2020). Innovation Mode and Optimization Strategy of B2C E-Commerce Logistics Distribution under Big Data. Sustainability, 12(8), 3381.

Dra. Diana Barrón Villaverde
Profesora Investigadora
Planeación Estratégica y Dirección de la Tecnología
Sistema Nacional de Investigadores – Candidata

 

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