La directora de BBVA Data & Open Innovation habló en el Curso de Economía de la APIE sobre el uso del Big Data para mejorar las oportunidades de negocio y el servicio al cliente
Aunque todo el mundo conozca el término Big Data, a la hora de profundizar en qué consiste exactamente y cuales son sus usos prácticos son aún muchas las personas que tienden a perderse. Explicar no sólo estos puntos, sino cómo está ayudando a las entidades financieras y a las grandes compañías en general a mejorar su servicio al cliente y a aumentar sus oportunidades de negocio fue el objetivo de Elena Alfaro, Directora de BBVA Data & Open Innovation, en su intervención en el curso de economía organizado por la Asociación de Periodistas de Información Económica (APIE) en la Universidad Internacional Menéndez Pelayo, de Santander.
Elena Alfaro, Directora de BBVA Data & Open Innovation, durante su intervención en el curso de economía organizado por APIE en la Universidad Internacional Menéndez Pelayo de Santander.
Los datos que se recopilan son cada vez más numerosos, explicó Alfaro, y de su uso adecuado depende que las compañías basen en ellas sus decisiones, un proceso, que llevado a su extremo, puede ser capaz de automatizarlas. “Las empresas que basan su negocio en datos hacen bien dos cosas: ofrecen muy buenas experiencias de cliente y, al basarse en datos que automatizan muchos procesos, pueden reducir los costes de operación”. Elena Alfaro presentó ejemplos de casos de éxito como Amazon, Netflix o Linkedin, compañías que han triunfado mediante la oferta de servicios cada vez más personalizados: “El éxito de Amazon no es su servicio, sino sus motores de recomendación: en base a las compras de productos de toda su clientela puedes descubrir cosas que gente con tus mismos gustos está comprando, pero que tú todavía no has descubierto”. Del mismo modo, añadió, Linkedin no terminó de despegar hasta que introdujo la herramienta de “gente que puedes conocer” para poner en contacto a personas con profesiones o intereses comunes.
Nunca habrá demasiados datos
“Toda esta herramienta de recomendaciones es a coste muy bajo, porque no hay personas haciéndola, sino máquinas que aprenden por algoritmos matemáticos”, explicó. Cuantos más datos se recopilen, habrán más y mejores algoritmos, y en este campo el creciente y continuo uso de los dispositivos móviles ha sido crucial. “Necesitas datos, muchos datos. Spotify puede hacer buenas recomendaciones porque tiene cuarenta millones de clientes. Si esto lo haces con poca gente, el fracaso puede ser estrepitoso”. Al amparo de la necesidad de digerir cantidades tan ingentes de información están surgiendo nuevas y prometedoras profesiones, como la de Modern Data Scientist, de la que la directora de BBVA Data dijo que “es una buena profesión de futuro. Hay poca gente con experiencia, y seguirá habiendo poca durante un tiempo. Son muy difíciles de encontrar, y también difíciles de retener”.
Elena Alfaro, Directora de BBVA Data & Open Innovation, durante su intervención en el curso de economía organizado por APIE en la Universidad Internacional Menéndez Pelayo de Santander.
En lo referente a la utilización del Big Data por el sector bancario, Elena Alfaro señaló que lo interesante de estos datos es que se refieren al comportamiento humano: “Si una persona compra algo tengo información sobre espacio/tiempo, sobre qué compró y dónde. Y si sigo sus compras a lo largo del tiempo, puedo saber qué cosas le gustan y dónde las compra”. Esta información es la base del desarrollo de nuevas herramientas que calculen el ritmo de gastos de un cliente y puedan incluso anticiparse a los que va hacer en el futuro, y sobre esa base “avisarle de que si sigue ese ritmo de gastos se quedará en descubierto, o al revés, que el mes que viene le quedará dinero”.
Predecir el comportamiento del cliente
En base a este principio, el BBVA ha desarrollado ya algunas herramientas específicas como su gestor de finanzas personales, que sustituye a la tradicional lista de movimientos: “Antes, las operaciones aparecían listadas por fecha. Ahora, con un algoritmo, podemos clasificar de forma automática hasta el 80% de las operaciones en campos como hogar, compras, educación, y comparar el gasto con otros periodos o enviar alertas de cuando superan la cantidad en cierta categoría”. También han desarrollado, de momento sólo para sus empleados, el calendario financiero predictivo que anticipa los movimientos que van a efectuarse, tanto los ingresos como los hábitos de gasto o retirada de efectivo, y avisa si se producen movimientos atípicos en la factura.
Pero las entidades financieras no están solas en el uso de Big Data, un campo donde las grandes compañías digitales juegan con la ventaja de la enorme cantidad de información que les facilitan cada día sus usuarios, y que constituye un filón potencial de datos susceptibles de utilización. Según explicó Alfaro, “Casi todas las empresas digitales potentes están intentando sacar un medio de pago. No porque sea rentable, sino porque si mezclas los millones de datos que ya tienen de sus clientes con los datos sobre sus hábitos de pago, entonces eres el amo del mundo”.
De hecho, la directora de BBVA Data habló de empresas que buscan hacer negocio vendiendo los datos de Facebook de una ciudad, “pero eso es ilegal, y es una línea de negocio que no hemos cruzado ni vamos a cruzar nunca”. Los datos de las redes sociales, añadió, no pueden usarse con fines comerciales, de la misma manera que los datos privados de que disponga una entidad sólo pueden usaese para ofrecer servicios de esa empresa. “Otra cosa son los datos anónimos agregados, con los que puedo hacer prácticamente lo que quiera: abrirlos, hacer estudios con ellos o hacer un negocio. La clave es la irreversibildiad de la anonimización. Si cojo al cliente y lo junto con millones de personas, se hace invisible”.
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