Aquí van nuevas historias de aplicación de #BigData.
Cómo el Big Data es aplicado al Metro de Londres
La primera tiene que ver con el Metro de Londres, y la teneis disponible aquí: http://www.territoriocreativo.es/etc/2013/12/el-metro-de-londres-un-ejemplo-de-como-usar-el-big-data.html
El objetivo de aplicar Big Data al metro es conocer mejor a los usuarios siendo capaz de ofrecerles una información personalizada. Todo comienza cuando el usuario se registra en la web e introduce su email. Si le acompañamos de la geolocalización, se puede informar sólo a los clientes cercanos de modificaciones en los horarios o rutas, sin “molestar” al resto de clientes donde esa información les es irrelevante es un instante de tiempo concreto. El usuario puede guardar los viajes frecuentes de forma que tenga información precisa antes del mismo sobre si hay alguna incidencia.
Por otro lado, el hecho de almacenar información sobre los clientes facilita ajustar la publicidad a enviar a los posibles clientes en el momento preciso.
Gracias al Big Data, se ha podido planificar el evento de las Olimpiadas de 2012, salvaguardando la seguridad de los pasajeros, etc, etc …
El caso de Iron Maiden
Iron Maiden es un grupo de rock de los ’80, con más de 30 años de música a sus espaldas, y que también han sabido aprovecharse de Big Data. En concreto, el hecho de que las ventas de CDs han caído bruscamente en los últimos años, hizo replantearse al lider de la banda otras formas de conocer quienes son sus fans. Así que nada mejor que aprovechar la información de las reder P2P y de los Torrents para conocer el nuevo perfil de fan de Iron Maiden, bueno … de los que “piratean” música, y … ¿porqué no diseñar una gira de conciertos en aquellos países donde hay más piratería?
En este caso, se ha sacado lo más positivo a algo tan “negativo” como el compartir música en redes sociales, pero el éxito de su nueva gira estaba casi asegurado: conciertos llenos, aumento en las ventas de merchandaising, más fans, ….. en definitiva, reinterpretando las descargas: http://www.enriquedans.com/2013/12/reinterpretando-las-descargas-el-caso-de-iron-maiden.html.
El caso del 1004 de Telefónica
Otro ejemplo de aplicación de #BigData y modelos predictivos es el que se aplica para la gestión del 1004, el teléfono de atención al usuario de telefónica. Aquí teneis una entrada donde comentan cómo con el análisis de datos y la aplicación de modelos han coseguido reducir los errores en un 50% y gestionar entre 1 y 5 millones de llamadas de usuarios al mes.
Y de momento, eso es todo.