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Big Data para PYMES: Caso de éxito de una inmobiliaria

pymes_big_dataLa gestión del data de lo que se denomina ahora Big Data ha existido en las empresas desde hace muchos años. No en el sector de la inmobiliaria.

Pero la mayor parte de esos datos acababa irremediablemente oculta en cuadernos manuscritos, impresos en papel, cintas, discos extraíbles, etc. Unos recursos demasiado valiosos para estar semi-ocultos y no poder hacer un buen uso de los mismos. El software existente durante décadas no ayudaba mucho. Muchas aplicaciones únicamente funcionaban con una única base de datos propietaria, muy costosas de mantener, y complicadas de manejar. Hasta hace relativamente poco esos datos solamente estaban al alcance de grandes empresas.

Gracias a los costes decrecientes en tecnología y a las nuevas herramientas que permiten mostrar redes complejas de bases de datos, las empresas medianas e incluso pequeñas pueden ahora desenterrar los secretos que contienen sus datos. Sus bases de datos corporativas pueden cruzarse, no ya con otras fuentes de datos internas, sino también con la galaxia de información generada por las redes sociales, bases de datos públicas, patrones de uso de dispositivos móviles, sensores que constantemente envían actualizaciones de las diferentes etapas dentro de una cadena de suministro, e incluso, de transcripciones digitalizadas de interacciones que ocurren en los call-centers. Todo ello a costes asumibles.

inmobiliaria_big_data

Empresas consolidadas como IBM, SAS o Microsoft, y startups especializadas ofrecen servicios en la nube a precios razonables de almacenaje, procesamiento y análisis de datos están ayudando a empresas medianas y pequeñas a digitalizar datos analógicos, almacenar ingentes cantidades de datos, presentando gracias a sofisticados cuadros de mando resultados de análisis de las distintas fuentes de datos.

La casuística de las empresas que están minando la información Big Data con éxito varía dependiendo de los objetivos de cada una. Así, por ejemplo, muchas agencias inmobiliarias cruzan datos de información interna con el historial de precios para analizar la elasticidad de la demanda y la respuesta de sus consumidores a la variación de precios. Otra forma de extraer valor es mediante los patrones de tráfico de clientes. Con múltiples fuentes externas, las inmobiliarias pueden comprender el comportamiento de los clientes. Lo que es clave para aumentar los ingresos, reducir los costes eliminando ineficiencias y el sesgo humano.
Una adecuada estrategia de Business Analytics en Big Data permite también a las empresas inmobiliarias fortalecer lazos con sus clientes anticipando sus necesidades, y enriqueciendo la oferta de servicios gracias al nuevo conocimiento extraído del análisis por unos empleados dotados de nuevas herramientas para realizar su trabajo de manera más eficaz.

Según Tom Davenport, profesor de Babson College, comentando sobre el Big Data: “Estaban las grandes empresas que podían permitírselo, y por tanto prosperar más que las empresas más pequeñas”… “pero ahora no hay nada que diga que como empresa pequeña no lo puedas hacer también”.

Si todavía piensa que estas ventajas son sólo para los negocios ultra-digitalizados con un uso intensivo en datos, vamos a revisar un caso de éxito que afecta a una inmobiliaria no de las grandes de una zona no muy poblada en EEUU.

Twiddy Inmobiliaria

analytics sector inmobiliario

Como muchas otras empresas inmobiliarias, Twiddy había acumulado literalmente años de datos operativos de negocio en hojas de cálculo que estaban enterradas sin dar un uso práctico. Según su director de marketing: “Así ¿cómo íbamos a poder tomar mejores decisiones?” no se miraban a no ser que hubiera un motivo específico para buscar en los datos. La empresa decidió acometer un proyecto para instalar herramientas de analítica de negocio que permiten filtrar las hojas de cálculo y bases de datos en un formato personalizado que pudieran compartir con los propietarios, empresas de reformas y mantenimiento, y clientes. Anteriormente, la empresa podía comunicar a los propietarios cuando su casa estaba disponible para alquilar. Ahora, la inmobiliaria puede ofrecer recomendaciones de precio ajustado hasta una semana, basándose entre otros criterios en las condiciones del mercado, tendencias estacionales, y características específicas de la propiedad como su tamaño y situación.

Ajustes de precios personalizados a cada caso han permitido repuntar las cifras de ingresos en un mercado con una tendencia a la baja, y el inventario que gestiona se ha incrementado más de un 10% en los últimos tres años.

La inmobiliaria también ha logrado un descenso del 15% en los costes de mantenimiento comparados con el historial y la media de los otros 1.200 suministradores. Lo han conseguido identificando y eliminando errores de procesamiento de facturas, y mediante la automatización de la planificación de servicios. Solamente este ahorro ha liberado más de 50.000 dólares del presupuesto en los últimos dos años. Si tenemos en cuenta que la inversión inicial fue de 40.000 dólares podemos comprobar el retorno de la inversión tan rápido que consiguieron lograr. Su objetivo es que todo su desembolso en Big Data se pague por sí mismo en menos de tres años. Según palabras de su director Ross, “ahí están los números para ver cómo este software nos ha ayudado”.

En próximos artículos veremos otros casos de éxito en la aplicación de Big Data y Business Analytics en empresas medianas y pequeñas.

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