Lee el Análisis sobre Big Data
¿Quieres saber más sobre este tema? te invitamos a revisar la columna del ICI Cristián Céspedes, Director de Tecnologías y Procesos – CONICYT. Revísala e infórmate de las nuevas tendencias…
Big Data, personalización y privacidad
Hoy en día se valora cada vez más la experiencia de usuario en la adquisición de bienes servicios. Incluso, muchas veces estamos dispuestos a pagar bastante más por un producto cuando viene asociado a un conjunto de intangibles que no necesariamente se estén consumiendo pero que sí se perciben y contribuyen como una mejora de éste, con un valor agregado o una experiencia de compra satisfactoria.
En particular, nos gusta tener la sensación de que quien me entrega el producto o servicio, me conoce, sabe exactamente lo que necesito e incluso es capaz de anticiparse o sorprenderme. Y todo esto, ojalá sin la molestia de tener que pasar por un lento y engorroso proceso de espera y con la seguridad de que nadie está engañándome. En resumen, un servicio personalizado, simple y de confianza.
Buenos ejemplos
Las conocidas recomendaciones que entrega Amazon basadas en las últimas búsquedas realizadas y en el comportamiento de otros usuarios, son un buen ejemplo de un sitio que utiliza cada acción y decisión que tomamos, para personalizar y mejorar la experiencia de usuario.
Duolingo y sus increíbles resultados en la enseñanza de idiomas en línea, es otro caso. Basados en la personalización de la entrega de contenido utilizando la información recopilada de sus millones de usuarios, se acerca cada vez más a una enseñanza personalizada pese a la masificación que ha logrado para ser un portal de internet.
Uber, por su parte, se ha integrado cada vez más con la información disponible en celulares y gracias al registro de hábitos y comportamiento de millones de usuarios ofrece experiencias cada vez más adaptadas y cercanas a las necesidades de los usuarios.
Oportunidades de mejora
Descartando los casos donde claramente se ha hecho un mal uso de información personal o se han transgredido los usos razonables de este tipo de información de usuarios, yo no hablaría de malos ejemplos, me gusta más hablar de experiencias que pueden mejorarse.
Ejemplos claros son las grandes casas comerciales que en la actualidad poseen información de diferentes productos y servicios y están comenzando a ofrecer experiencias mejoradas pero aún tienen mucho que avanzar. Compras de supermercado, pago de cuentas, sugerencias de entretenimiento y viajes, promociones, entre otras cosas, podrían perfectamente ser simplificadas o convertirse en auténticas construcciones a medida.
¿Qué hay detrás del esfuerzo por lograr la personalización de la experiencia de usuario mejorada?
En primer lugar: mucha información recopilada desde diferentes fuentes. Pero no solo eso, es la oportunidad de preparar, procesar y analizar la data recogida para lograr el objetivo de entregar un servicio personalizado.
El problema se presenta cuando el volumen de información es de tal magnitud y con tal velocidad y diversidad[1] que resulta inútil para fines de personalización de experiencias o caracterización de usuarios. Esto sucede cuando la capacidad para hacer uso de todos esos datos no existe o requiere de tiempos de procesamiento que la vuelven obsoleta e irrelevante. O también cuando la empresa recopila información porque es la moda en el mercado pero no sabe qué hacer con ella o no cuenta con la experiencia y los recursos para trabajarla, pese a lo valiosa.
Al contrario de lo que se podría pensar, mientras con más usuarios se cuenta, se debería desarrollar y aplicar una mayor personalización. El sueño del servicio totalmente a medida se hace realidad para las masas, sujeto a la capacidad para responder en tiempo razonable.
Si puede recopilar y analizar toda la información disponible elaborando servicios personalizados, puede olvidarse del usuario promedio, de las muestras representativas y las aproximaciones. Ahí surge la pregunta ¿En ese momento se cuenta con toda la información?
Conociendo a usuarios o clientes
La información es la base y obtenerla es el desafío. Datos de calidad y obtenidos con el consentimiento de los usuarios, es el resultado de una buena estrategia e incentivos correctos.
Las personas estarán dispuestos a ser observadas en la medida que vean beneficios y no la simple sensación de que están siendo espiados, engañados o la información intercambiada sin autorización.
¿Tiene beneficios para el usuario final?
Ciertamente los tiene. Lo que el usuario final siente es que hay algo o alguien que lo conoce, que sabe lo que necesita e incluso es capaz de anticiparse. Eso es lo que se puede lograr hoy con el correcto uso de las tecnologías y la experiencia de quien las maneja.
¿Qué gana el proveedor del servicio?
Usuarios satisfechos, clientes felices, una mejor experiencia de usuario, calidad de servicio, traducido eso en más y mejores negocios.
Riesgos de la personalización
Como dicen, en la confianza está el peligro. Para poder tener un buen buscador de correo electrónico necesariamente alguien debe poder leer e indexar todos mis correos. ¿Qué pasa con la privacidad de la información? ¿Basta con el compromiso o la política del proveedor?
Cuando el usuario acepta que la información recopilada por su celular, el banco, la isapre, los supermercados y casas comerciales sea cruzada y analizada para ofrecer al cliente servicios o beneficios, empieza el riesgo.
¿Cómo puedo cautelar que esto no sea utilizado en mi contra? Aquí entran en juego aspectos legales y de seguridad informática que no pueden ser descuidados. Desde mi punto de vista se debería reforzar la regulación.
La próxima vez que les soliciten su RUT de cliente, creo que tendrán bastante más en qué pensar. Desde mi perspectiva en Chile no hay muchos avances en la materia y se están haciendo grandes esfuerzos por capturar información pero con nula o muy baja capacidad para hacer uso de ella con beneficios reales para el usuario a través de nuevas o mejores prestaciones o servicios, además con importantes abusos en la utilización de la información que se captura.
[1] 3Vs de Big Data: volume, variety and velocity.
Cristián Céspedes
Director de Tecnologías y Procesos – CONICYT.
