La próxima gran ventaja de la digitalización, ¿por qué es el mapeo de datos?
Amazon vende 4.000 productos cada minuto, alrededor del 50% de los cuales se presentan a los usuarios a través de motores de recomendación personalizados. Al navegar por el sitio web de Amazon, los algoritmos predicen lo que desea en ese momento y seleccionan un grupo de aproximadamente 353 millones de productos para enviárselos.
Lo que impulsa las recomendaciones personalizadas es el gráfico de compras en constante evolución de Amazon, que en realidad son los "elementos de entidad" (toda la información de la tienda, como clientes, productos, compras, eventos y direcciones de tiendas) y las relaciones entre estos elementos. La representación digital del sexo. El gráfico de compras de Amazon vincula el historial de compras con la navegación por sitios web, la visualización de Prime Video, la escucha de música de Amazon y los datos de los dispositivos Alexa. El algoritmo utiliza filtrado colaborativo para combinar la diversidad (qué tan diferentes son los productos recomendados), lo inesperado (factores como el sorprendente grado de recomendación). productos) y la novedad (frescura) generan las recomendaciones más complejas del mundo. Con su riqueza de datos y recomendaciones personalizadas líderes en la industria, Amazon ahora representa el 40% del mercado de comercio electrónico de EE. UU., mientras que su rival más cercano, Walmart, tiene una participación de mercado de sólo el 7%.
Para competir con Amazon, Google anunció en abril de 2021 el lanzamiento de Shopping Graph, un modelo de IA que recomienda productos cuando los usuarios realizan búsquedas. Más de mil millones de personas buscan productos en Google todos los días y las imágenes de compras los conectan con más de 24 mil millones de listados de productos de millones de comerciantes en toda la Web. La base de este modelo es el Gráfico de conocimiento exclusivo de Google, que captura información sobre entidades y sus relaciones en la vasta web, incluso desde Android, búsqueda por voz e imágenes, extensiones de Google Chrome, Asistente de Google, Google Datos estructurados y no estructurados de correo electrónico, Google Fotos. , Google Maps, YouTube, Google Cloud y Google Pay. Google Shopping Graph permite a 1,7 millones de comerciantes utilizar herramientas simples pero similares para mostrar productos relevantes en Google, y Google puede enfrentar el desafío de Amazon.
Los gráficos de datos como Amazon y Google se basan en datos de uso del producto (es decir, datos de comportamiento generados cuando los usuarios usan la plataforma o producto) para captar las conexiones y relaciones entre las empresas y sus clientes. El concepto de gráfico de datos se origina en las redes sociales y la teoría de grafos. Esta teoría define el gráfico social como la presentación de conexiones y relaciones entre personas, como amigos, colegas, jefes, etc. Cada persona se presenta como un nodo y la relación es. entre puntos y Conexiones entre puntos. Este concepto surgió del trabajo del psicólogo social Stanley Milgram y durante las últimas dos décadas ha proporcionado una lente práctica para analizar la estructura y dinámica de organizaciones, industrias, mercados y sociedades. En 2007, Facebook lanzó la plataforma social del mismo nombre, que permitía a los desarrolladores crear aplicaciones integradas en los flujos de información y las conexiones interpersonales del sitio web, haciendo populares los gráficos sociales digitales.
Las empresas de tecnología líderes utilizan gráficos de datos para brindar recomendaciones personalizadas, actualizar productos, optimizar la publicidad y más. Los ejemplos más exitosos, como el gráfico de compras de Amazon, el gráfico de búsqueda de Google, el gráfico social de Facebook, el gráfico de películas de Netflix, el gráfico de música de Spotify, el gráfico de viajes de Airbnb, el gráfico de viajes de Uber y el gráfico de carreras de LinkedIn, utilizan la recopilación continua de datos de uso de los usuarios, junto con algoritmos únicos, ha dejado atrás a sus competidores en todos los aspectos, desde el desarrollo de productos hasta la experiencia del usuario.
Este artículo analiza cómo las empresas pueden aprender de los líderes en mapeo de datos para crear nuevas ventajas competitivas.
Efecto de red de datos
Para comprender el gráfico de datos, primero debe comprender el efecto de red de datos, es decir, los datos que se generan cuando los usuarios utilizan un producto o servicio para crear este producto o servicio. efecto de valor más útil para otros usuarios. A diferencia de los efectos de red directos (como Facebook y LinkedIn), donde el valor aumenta a medida que se unen más usuarios, los efectos de red de datos no necesitan aumentar el número de usuarios para aumentar el valor de la red. Generar un uso más extenso y profundo. Los datos permiten que los algoritmos produzcan resultados que mejoran continuamente. Por ejemplo, los dos billones de búsquedas que Google realiza cada año ayudan a Google a enriquecer su gráfico de conocimiento, mejorar su motor de búsqueda y brindar a los usuarios mejores resultados de búsqueda. Y si los usuarios dejan de usar la plataforma, las mejoras en la calidad del servicio de la plataforma se estancarán y serán menos útiles.
Los gráficos de datos no son estáticos y no reflejan datos en un momento determinado, sino lo que los científicos de datos llaman datos dinámicos. Esta es parte de la razón por la que es imposible graficar manualmente los datos. Se debe aprovechar la tecnología para recopilar e interpretar en tiempo real los millones de datos generados por el uso de los productos de una empresa por parte de los consumidores de todo el mundo.
Factores de éxito de Data Graph
Los líderes de Data Graph recopilan datos sobre el comportamiento del usuario y los utilizan rápidamente para mejorar todos los aspectos de sus productos y servicios. Estas empresas modifican constantemente los métodos que utilizan para clasificar y etiquetar los datos de los productos, buscando relaciones entre entidades para que los algoritmos puedan categorizar mejor y brindar recomendaciones personalizadas. La empresa también actualiza continuamente sus algoritmos para generar recomendaciones personalizadas basadas en los datos más recientes y relevantes para ayudar a atraer clientes. Echemos un vistazo a los comportamientos clave de las empresas que utilizan con éxito el mapeo de datos.
Aprende de forma rápida y amplia. El mapa de datos captura la vida personal, el trabajo, el entretenimiento, el aprendizaje, la escucha, la socialización, la observación, el comercio, los viajes, el consumo y otras actividades que pueden vincularse a los negocios. La digitalización permite a las empresas observar y organizar estos aspectos de los datos de los clientes de forma amplia, exhaustiva y rápida. Por ejemplo, el gráfico social de Facebook analiza datos sobre 2.800 millones de personas y sus actividades sociales en cada momento: qué están haciendo, de quiénes son amigos y de quiénes no, adónde van, de qué marcas hablan, qué películas están viendo y qué están escuchando. Qué música y demás. Career Graph de LinkedIn captura en tiempo real cómo 774 millones de profesionales que trabajan para 50 millones de empresas y participan en cursos en más de 90.000 instituciones educativas responden a ofertas de trabajo, actualizan su estado y utilizan videos en vivo. Además, Career Map también ofrece a los usuarios publicidad dirigida, sugerencias de estudios, fuentes de noticias y más información basada en otros factores, como las habilidades del usuario. Ahora que LinkedIn es una subsidiaria de Microsoft, se ha incluido en el ecosistema de datos de Microsoft, lo que le permite crear un mapa de datos más dinámico.
En las empresas tradicionales, los datos de los usuarios se almacenan de forma independiente en bases de datos de diferentes departamentos funcionales. Para obtener una ventaja digital, las empresas deben organizar los datos en gráficos interactivos que puedan analizarse mediante algoritmos para generar información y ofrecer valor personalizado a cada cliente.
Enriquezca las líneas de productos con mapas de datos. Las empresas que lideran el mapeo de datos utilizan una variedad de conceptos transversales, como compras, viajes o búsqueda, para organizar el conocimiento profesional en formatos de gráficos legibles por máquina. Por ejemplo, el mapa de viajes de Airbnb proporciona una lista de más de 7 millones de residencias, etiquetadas con atributos (ciudad, puntos de interés, actividades, etc.), características (opiniones de clientes, horarios comerciales, etc.) y relaciones entre sí para generar información más avanzada. recomendaciones No sólo recomienda alquileres, sino que también recomienda los mejores lugares para cenar y los mejores horarios para visitar las atracciones. Esta capacidad de ampliar su gama de productos permite a Airbnb ofrecer a los huéspedes un mejor servicio que los hoteles tradicionales, donde los datos se almacenan en departamentos aislados (reservas para reservar habitaciones, conserjería para recomendar excursiones, spa para reservar masajes, etc., etc.). Del mismo modo, Netflix sigue mejorando la forma en que se presentan sus obras cinematográficas y televisivas, clasificadas en 75.000 subcategorías, al igual que Spotify y sus programas de radio y música.
Para ganar en el momento crítico, Facebook llevó a cabo una prueba de control casi en tiempo real del contenido personalizado de la red social en 3 mil millones de usuarios. Antes de publicar contenido, Facebook examinará la lista que se publicará y limitará el alcance a unas 500 piezas de contenido que pueden interesarle al usuario en función de sus patrones de comportamiento pasados. Luego, Facebook utiliza una red neuronal patentada para calificar y clasificar el contenido, clasificándolo por tipo de medio como texto, fotos, audio y video con anuncios.
Si bien muchas empresas afirman estar centradas en el cliente, pocas son tan buenas en el uso de gráficos de datos y algoritmos como las empresas líderes. Piénselo: ¿su empresa utiliza algoritmos de inteligencia artificial para ofrecer a los clientes productos en constante mejora para que no cambien a otras empresas?
Empezar
Si quieres competir con los líderes en mapeo de datos, debes entender una cosa: el éxito estratégico depende no sólo de tener mucha información, sino también de recopilar datos relevantes. datos de uso del producto en tiempo real, darse cuenta de los efectos de la red de datos y crear ventajas. Si se puede observar a más usuarios interactuando con los productos, las empresas pueden obtener datos más ricos al vender más productos a grupos de usuarios más diversos, las empresas pueden acumular datos más diversos y ayudar a lograr la diferenciación de los productos.
Las empresas que no hagan un buen uso del mapeo de datos pueden consultar las siguientes sugerencias de mejora:
1. Desarrollar una estrategia de mapeo de datos. Primero, los ejecutivos que entienden la industria deben trabajar con científicos de datos para construir conceptualmente un mapa de datos, examinar tendencias futuras y pensar en posibles impactos comerciales. Muchas empresas con menos recursos que Amazon o Netflix lo han hecho. Por ejemplo, Stitch Fix, una empresa de servicios de moda personalizada fundada por un estudiante de una escuela de negocios en 2010, vale ahora más de 1.600 millones de dólares, en gran parte debido a su gráfico de moda.
Piensa si los datos que posee tu empresa aportan una ventaja única. Es posible que tenga métodos patentados de recopilación de datos que le permitan obtener información detallada que ninguna otra empresa puede obtener. Tal vez tenga una ventaja en profundidad y amplitud de datos y pueda obtener datos complementarios de un socio. Es probable que sus datos de transmisión (a diferencia de los datos fragmentados que utilizan los competidores para el procesamiento por lotes) sean más rápidos. Considere si las adquisiciones (como la adquisición de LinkedIn y Activision por parte de Microsoft) y las alianzas (como la asociación de Google con Shopify) pueden aumentar el alcance, la profundidad y la velocidad de los datos de la empresa.
2. Crear algoritmos propietarios. Ya no basta con realizar diferentes tipos de análisis de forma independiente. Los líderes en mapeo de datos utilizan algoritmos patentados para realizar análisis descriptivos (“¿Qué pasó?”), análisis de diagnóstico (“¿Por qué sucedió?”), análisis predictivos (“¿Qué habría pasado?”) y análisis prescriptivos (“¿Qué debería pasar? ”). Su infraestructura de gráficos de datos puede pasar de una estructura tradicional para analizar datos estáticos (procesamiento por lotes, análisis independiente) a analizar datos cambiantes en tiempo real. Es necesario hacer referencia a otras empresas del sector y otros algoritmos del mismo tipo. Por ejemplo, si su métrica de éxito es el grado en que los clientes aceptan recomendaciones, ¿cómo funciona su motor de recomendaciones en comparación con líderes como Netflix, Spotify y Amazon?
3. Genere confianza. La gestión de los datos de los clientes conlleva mucha responsabilidad. La mayoría de los clientes ven las computadoras, los algoritmos y el aprendizaje automático como complejas cajas negras, y muchos sienten que las empresas digitales están haciendo una fortuna con sus datos personales, o incluso abusando de ellos. Las empresas deben utilizar algoritmos de manera que se ganen la confianza y deben obtener permiso para recopilar y analizar datos y proporcionar valor. Explique qué hará su empresa con los datos en un lenguaje que los consumidores puedan entender.
Los consumidores perderán la confianza en las empresas si sienten que se está haciendo un mal uso de sus datos personales. Las empresas no sólo deben invertir recursos en tecnología, sino también explicarla de manera que los consumidores puedan entenderla y aceptarla. Los clientes esperan cada vez más una mejor comprensión de los productos digitales y de cómo se pueden implementar los servicios impulsados por IA, y los países exigen que las empresas utilicen los datos dentro de las restricciones legales locales.
4. Actualización organizativa. Los líderes empresariales deben implementar los recursos necesarios y actualizar la infraestructura tecnológica para cumplir con los requisitos del mapa de datos. Es imprescindible contratar personas con conocimientos amplios y profundos tanto en ciencia de datos como en negocios. Las organizaciones de datos deben verse como el tejido conectivo que conecta todas las partes de la empresa, reconociendo que las organizaciones modernas deben lidiar con dos facciones poderosas y en conflicto: aquellos que creen en el poder de los datos y los algoritmos para resolver problemas y aquellos que no. La contradicción entre ambas partes es una característica importante de la cultura operativa organizacional moderna: por ejemplo, el director ejecutivo de Netflix, Reed Hastings, equilibra el énfasis de Silicon Valley en el análisis y el énfasis de Hollywood en la creatividad.
5. Obtenga ganancias a través del mapeo de datos. Cree mapas de datos para respaldar y desarrollar estrategias, mostrando que el valor no reside solo en el diseño y la fabricación de productos, sino también en cómo se resuelven problemas específicos para los clientes. La información proporcionada por el mapa de datos le ayudará a elegir el mecanismo de beneficios más adecuado y a planificar un camino claro desde los datos hasta los resultados empresariales. Puede utilizar recomendaciones personalizadas basadas en los efectos de la red de datos para mantener los ingresos y las ganancias actuales. Por ejemplo, Netflix utiliza datos en tiempo real para mejorar las tasas de retención de usuarios. También puede utilizar mapas de datos para desarrollar métodos más completos para buscar nuevas fuentes de valor. y ampliar los ingresos y las ganancias, como la entrada de Apple en las industrias de tarjetas de crédito, televisión y medicina, también puede contraatacar a competidores en el mercado que ya dominan el mapa de datos, como la exitosa entrada de Disney en la industria de los medios de transmisión con Disney+; .
Ventaja de remodelación
Los gráficos de datos remodelarán la competencia en todos los campos más rápido de lo que la mayoría de la gente espera. Toda empresa debería ir más allá del uso de datos para mejorar la eficiencia operativa y reconocer la ventaja competitiva de los gráficos de datos.
Los altos directivos deben invertir en la actualización de la infraestructura de datos para obtener una comprensión integral y en tiempo real de cómo los consumidores interactúan con los productos y servicios de su empresa. Con esta estructura implementada, se pueden desarrollar soluciones únicas a los problemas de los clientes.
Para las empresas digitales líderes, la exploración continua en campos como los mapas de datos está creando nuevas ventajas competitivas para ellas, dejando atrás a sus competidores en aspectos como el desarrollo de productos y la experiencia de usuario. Por tanto, su experiencia merece ser ampliamente utilizada.
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Vijay Govindarajan N. Venkat Venkatraman | Texto
Vijay Govindarajan es profesor distinguido de Cox en la Tuck School of Business en la Universidad de Dartmouth y miembro ejecutivo de la Escuela de Negocios de Harvard. Venkat Katraman es profesor de Gestión David H. McGrath Jr. en la Questrom School of Business de la Universidad de Boston.