¿Cómo están transformando los Big Data sus análisis del 80/20?

Incluso hoy en día, la mayoría de las organizaciones tienen dificultades técnicas para responder incluso a las más simples 80/20 análisis preguntas: ¿Qué 20% de los clientes generan el 80% de los beneficios? ¿Qué 20% de los proveedores son responsables del 80% de las quejas de los clientes sobre la experiencia de usuario? ¿Qué 20% de los clientes facilita el 80% de las referencias más útiles? De hecho, incluso las organizaciones en las que la alta dirección mantiene los ojos pegados a los paneles basados en los KPI tienen problemas para ponerse de acuerdo sobre cuáles deberían ser sus diez análisis más importantes de clientes/clientes 80/20.

Eso no está bien, porque el Big Data promete redefinir los fundamentos de la Regla 80/20. ¿Qué ocurre con la innovación y la segmentación cuando las organizaciones serias se enfrentan al desafío de asimilar e integrar 10, 100 o 1000 veces más información sobre clientes, clientes potenciales y clientes potenciales? ¿Debería la dirección afinar y profundizar en los 80 o 20 KPI existentes? ¿O esos órdenes de magnitud adicionales de datos invitan a revisar y reformular una nueva generación de 80/20? En otras palabras, ¿en qué medida deberían los cambios cuantitativos drásticos inspirar un replanteamiento cualitativo de los pocos vitales que generan retornos desproporcionados?

En un gigante de los servicios de viaje, 100 veces más datos en menos de dos años transformaron por completo la conversación empresarial en torno a la «lealtad». Mientras que la repetición de negocios y los ingresos habían sido las métricas de fidelización dominantes, la empresa comenzó a analizar las superposiciones e intersecciones entre sus «mejores» clientes y los comentarios en las redes sociales y la web sobre el servicio de la empresa. La empresa ajustó rápidamente su definición operativa de «lealtad» para incluir y recompensar de forma explícita a sus «evangélicos digitales», es decir, clientes que tenían suficiente presencia virtual como para ser personas influyentes. A estos clientes se les concedieron ventajas, privilegios y el poder de ofrecer determinadas promociones. ¿El resultado aparente? Unos cientos de clientes de cada cientos de miles generaron varios millones de dólares de ingresos adicionales de primera línea. Una presencia digital de 80/20 «culto» seleccionada entre el mayor «rebaño» de fidelización de 80/20 generó beneficios desproporcionados con notable rapidez.

Por el contrario, tras identificar las características clave de su impresionante cartera de clientes privados, una empresa global de servicios financieros gastó millones en buscar clientes privados con características similares a las de sus competidores directos. La combinación de la diligencia debida digital, la potencia de procesamiento y la creación de perfiles predictivos necesitó varios terabytes, mucho más de lo que podían gestionar los sistemas internos del banco. Según se informa, bastaron dos clientes pirateados para reembolsar toda la inversión en un año. Esta empresa de Bigger Data respondió de forma rentable a la pregunta: «Si este es el aspecto de nuestros 80 o 20 clientes, ¿a quién deberíamos dirigirnos a nuestros rivales?»

Por supuesto, la expansión de los conjuntos de datos puede hacer caso omiso de 80 a 20 KPI más sutiles y matizados. Las redes de diagnóstico y mantenimiento remotos permiten a las empresas de equipos industriales preguntar e identificar simultáneamente qué 20% de sus clientes generan el 80% de los usos más interesantes o inesperados del equipo. ¿Podría patentarse o protegerse parte de esa novedad en virtud de algún régimen de propiedad intelectual? Con solo crear, medir y evaluar 80 o 20 segmentos que crean valor, las empresas pueden aprovechar 100 veces más información para nuevos objetivos estratégicos. En lugar de «los datos son el plural de la anécdota», de los datos surgen 80 o 20 anécdotas: es decir, comprometerse con 80 o 20 KPI inspira nuevas narrativas analíticas.

Por ejemplo, tanto los directores de marca como las agencias de publicidad incluyen cada vez más el análisis de las opiniones como parte de la forma en que evalúan la percepción del público. Entonces, ¿qué 20% de los tuits, publicaciones y presencias externos representan el 80% de los cambios sentimentales? Del mismo modo, ¿qué contenido patrocinado enlaza con ese vital 20%?

Casarse Ley de Moore al Principio de Pareto transforma los Big Data en análisis más procesables. La mejor manera de disciplinar digitalmente las mezclas de conjuntos de datos es identificar las dinámicas 80/20 que la organización quiere que impulsen su diferenciación. «¿Qué análisis del 80/20 importará más mañana?» es el desafío la alta dirección tiene que preguntar y estar a la altura.

La consecuencia más intrigante que he observado es una tensión emergente entre los directivos y vendedores que quieren utilizar el Big Data y la analítica para personalizar mejor su oferta en comparación con aquellos que ven el 80/20 como un poderoso ejercicio de segmentación. La segmentación frente a la personalización parece destinada a convertirse en uno de los debates culturales, organizativos, operativos, de marketing e innovación más interesantes de la década. Irónica pero acertadamente, las mejores respuestas se encontrarán en la fusión del Big Data y la analítica 80/20.

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