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El análisis de datos ha sido una pieza clave a lo largo de la historia para comprender el por qué de las cosas, el comportamiento de cualquier ser vivo o incluso predecir qué pasará en el futuro. Cuando el análisis de datos se combinó con las matemáticas, surgió la estadística. La invención y el continuo progreso de las computadoras, al comienzo máquinas mecánicas analógicas y después máquinas electrónicas, permitieron trabajar con cantidades cada vez más grandes de datos, lo que ha acabado dando en el fenómeno actual del big data.

En el origen de este fenómeno, era necesario disponer de los llamados supercomputadores y de una cantidad ingente de datos, ingredientes que solo estaban al alcance de las grandes compañías o los centros de investigación más vanguardistas. Así surgieron técnicas como la econometría, con utilidad para construir modelos económicos predictivos a través del análisis de datos de tendencias económicas pasadas. En este primer uso del big data, se aplicaban los datos para predecir tendencias sociales o grupales de los consumidores.

Cuando el big data comenzó a ser utilizado por el marketing de las grandes compañías, que poseían numerosos datos de comportamiento de sus clientes, estuvo a punto de crearse una nueva brecha en el ecosistema comercial entre las grandes corporaciones multinacionales. Éstas tenían acceso a potentes aplicaciones informáticas y a gran cantidad de datos de comportamiento de sus clientes y las pymes veían como esas grandes corporaciones disponían de una ventaja más en su relación con el cliente que no estaba a su alcance.

Hace cinco años, tres ingenieros informáticos finlandeses trataron de resolver la cuestión del desequilibrio entre grandes empresas y el resto del comercio. Ya puestos, se preocuparon también por cómo estos sistemas predictivos podrían estar al servicio del consumidor, que no siempre actúa por motivaciones racionales, que eran las que hasta entonces eran capaces de tener en cuenta los ordenadores. Muy al contario, los compradores están fuertemente condicionados por sus gustos y preferencias y no siempre tiene una experiencia satisfactoria al navegar en una tienda online. Como ejemplo de este comportamiento aleatorio, está la anécdota del primer artículo vendido por eBay: un puntero láser defectuoso, puesto a la venta solo como prueba. Cuando Pierre Omidyar, fundador de Ebay quiso saber si el comprador había entendido que el artículo que compraba no llegaría a funcionar nunca, se encontró con una respuesta insólita: “Me gusta coleccionar punteros láser inservibles”.

Por último, quedaba una cuestión sin resolver que afectaba a cómo se hacía el marketing online en el momento y que era clave para el desarrollo del comercio en internet: no se trataba de enviar ofertas al consumidor horas o días después de conocer sus intereses, si no de ayudarle en el proceso de compra en tiempo real. Con ello se conseguiría mejorar el desempeño del comercio online y al mismo tiempo ofrecer un servicio añadido al cliente, tratando de ofrecerle en la tienda online una atención lo más cercana posible a la de un dependiente en una tienda física.

En principio parecía un reto imposible, pero tras varias pruebas ensayo-error (hasta 6 intentos), los 3 ingenieros fueron capaces de generar los algoritmos necesarios para poder hacer recomendaciones de productos basados en el comportamiento de los usuarios en tiempo real y también para ayudar al usuario en el proceso de compra ante cualquier inconveniente, incluso antes de que lo solicite. Con este conocimiento crearon Nosto, una start up “de libro” que, en solo cinco años desde la fase de investigación ha conseguido convertir todo ese conocimiento en un producto modulable de aplicación a cualquier tienda online que ya utilizan más de 12.500 comercios online en nada menos que 144 países.

Con esta solución basada en big data, las tiendas online de cualquier tamaño están consiguiendo aumentar hasta el 125% la conversión de visitas en ventas y un 24% el valor de las compras realizadas, resultados que permiten hacer frente al empuje de las grandes plataformas de ecommerce. Pero además, los clientes están más satisfechos y lo demuestran comprando más y valorando muy positivamente el proceso de compra.

Como consumidores somos maníacos, tenemos debilidades, queremos que nos atiendan de forma individualizada y tenemos una fuerte tendencia a cambiar nuestros hábitos de consumo con facilidad, por ello el viejo ecommerce de oferta igual para todos se ve superado por este ejemplo de adaptación de cada tienda online a los gustos y necesidades de cada uno de los clientes que la visitan. Hoy la tienda online se habría adelantado a ofrecer el puntero laser defectuoso a cada uno de los pocos coleccionistas de este artículo, porque sería capaz de predecir los comportamientos más insólitos.