Data Science

¿Qué empresas usan Data Science? 10 casos de éxito

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    Por Pere Munar, publicado en 14 marzo 2023

    El data science o ciencia de datos en las empresas consiste en la obtención de valiosa información a partir de datos en bruto extraídos a través de diferentes herramientas con el fin de obtener conocimientos de un sector en concreto.

    Para que seas consciente de todo el potencial que tiene esta práctica y te animes a implementarla en tu negocio, en este artículo te presentamos 10 casos de éxito de empresas que han usado data science y sus increíbles resultados.

    * ¿Estás pensando en aplicar el Data Science en tu empresa y tienes dudas?  Clica aquí y cierra con nosotros una asesoría. Te ayudaremos a definir si esta  herramienta encaja con tus objetivos y cómo te puede beneficiar.

    Que empresas usan Data Science casos de exito


    Los 10 casos de éxito de las empresas que usan Data Science para crecer


    Amazon, data science en empresas de ecommerce

    El líder del comercio electrónico, al igual que la mayoría de grandes empresas, lleva a cabo lo que se conoce como big data, es decir, el análisis de ingentes cantidades de datos.

    El algoritmo que Amazon ha desarrollado permite obtener una gran cantidad de información del proceso de compra de los clientes y sacar interesantes conclusiones para mejorar su experiencia y, por tanto, los resultados de la empresa.

    Una buena parte de los ingresos anuales de la empresa se deben al uso de esta técnica, para la cual se vale de herramientas como el “Amazon Elastic MapReduce platform for machine learning”, una plataforma que permite simplificar el trabajo de Big Data.


    Netflix, la clave de la personalización

    La utilización de data science en las empresas no solo sirve para incrementar los ingresos, sino también para reducir las pérdidas. En el caso de Netflix, la empresa de entretenimiento consigue ahorrar hasta 1.000 millones de dólares anuales debido al uso del big data.

    Gracias a su análisis de datos, la plataforma de streaming que la empresa ha desarrollado es capaz de recomendar a los usuarios contenido que es de su interés, consiguiendo así que hasta el 80% del contenido que consume el público de Netflix proceda de este sistema de recomendaciones.


    Spotify y cómo usar el data science al máximo

    Al igual que Netflix, el objetivo de Spotify es usar el big data para ofrecer una experiencia lo más personalizada posible a los usuarios, pero en este caso en el mundo de la música. De hecho, cada semana ofrece a cada usuario la posibilidad de descubrir una lista de reproducción totalmente personalizada que alberga nuevas canciones que coinciden con sus gustos, una muy buena idea para dar la oportunidad al público de descubrir nuevos artistas y piezas con altas probabilidades de que les acaben gustando. Además, también es muy habitual que la plataforma de música ofrezca de forma anual al público un pequeño resumen sobre sus tendencias musicales.


    Airbnb, la ciencia de datos para entender realmente al cliente

    Gracias al data science, la plataforma de reserva de apartamentos vacacionales consiguió experimentar un crecimiento del 43.000% en solo cinco años.

    Una de las características más interesantes de su forma de analizar a los clientes a través del data science es que no solo tiene en cuenta la valoración numérica que estos dejan sobre los alojamientos, pues creen que no es suficiente para comprenderlos realmente. Por eso, también utilizan técnicas de procesamiento de lenguaje natural para entender realmente las expresiones de los comentarios y los sentimientos que los mueven. De esta forma, puede clasificar mejor cada uno de los alojamientos y construir un algoritmo que realmente sugiera opciones interesantes para el público.


    Johnson & Johnson, la ciencia de datos aplicada a la salud

    Durante la pandemia de Covid 19, la multinacional estadounidense utilizó datos en tiempo real para hacer un seguimiento de la expansión del virus y construir así un panel de vigilancia que rastreara su progreso y predijera futuros lugares de infección con el fin de elegir el lugar adecuado en el que probar su vacuna.

    Durante este proceso, Johnson & Johnson trabajó junto a profesionales para determinar si los números con los que trabajaban eran exactos.


    LinkedIn y el esfuerzo por crear un entorno seguro

    Gracias a que el 40% de los usuario de LinkedIn acceden a la red social de forma diaria, la plataforma puede recabar una gran cantidad de datos muy útiles para desarrollar estrategias y algoritmos.

    Uno de los objetivos de LinkedIn siempre ha sido crear un espacio para profesionales en el que se sintieran seguros y donde se pudieran expresar. Por ello, la red social ha dedicado muchos esfuerzos en el desarrollo de algoritmos entrenados con aprendizaje automático y capaces de detectar comportamientos abusivos y cuentas falsas para eliminarlos de inmediato.


    Apple, data science y economía conductual

    Apple es el claro ejemplo del uso del data science en las empresas aplicado a la economía conductual para sacar conclusiones de los clientes y utilizarlas en su beneficio.

    Los análisis de datos de sus consumidores, unidos a los principios de la economía conductual, le han permitido extraer una serie de afirmaciones respecto a su negocio:

    1. A pesar de ser poco intuitiva, su estrategia de precios basada en costes altos y en cero rebajas, funciona.

    2. Los seres humanos tendemos a valorar más aquellos objetos que ya poseemos y el análisis de datos demuestra que estamos más dispuestos a pagar más por ellos. Apple ha adaptado estas conclusiones a su sistema de negocio permitiendo a los clientes que prueben los productos en sus establecimientos.

    3. Hay que aprovechar los testimonios de los clientes en la estrategia de marketing y promover las recomendaciones de la marca entre amigos y familiares.


    Zara, la importancia de adelantarse a las tendencias

    Zara es la mayor empresa de distribución de ropa del mundo. Uno de sus secretos es utilizar el data science en la detección de nuevas tendencias para crear prendas de ese estilo lo más rápido posible y así satisfacer las necesidades del mercado mucho antes de que otros lo hagan.

    Su gran base de datos proviene sobre todo de dos fuentes: las opiniones de sus consumidores y los resultados de su inventario.


    PepsiCo

    PepsiCo, la multinacional de EEUU de fabricación, distribución y comercialización de aperitivos y bebidas, utiliza la herramienta Pep Worx de big data y análisis de datos en la nube para recomendar a las tiendas que comercializan sus productos dónde es mejor colocar los artículos para que atraigan más al público, qué promociones es mejor lanzar y qué productos son aquellos que deben comercializar.

    La eficacia de este sistema se pudo comprobar en el lanzamiento de uno de sus productos, la avena Quaker. La empresa seleccionó 24 millones de hogares a los que dirigir el lanzamiento y, más tarde, identificó los establecimientos a los que estas familias iban a comprar. La misión fue crear promociones específicas en estas tiendas, y todo ello haciendo uso del data science. ¿Sus resultados? Un crecimiento del 80% en las ventas del producto en el primer año de lanzamiento.


    Pfizer

    La empresa farmacéutica Pfizer utilizó la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para agilizar los ensayos de la vacuna contra la covid y así poder implementarla de forma correcta en el menor tiempo posible.

    Por un lado, estas técnicas hicieron posible identificar qué pacientes eran los adecuados para los ensayos clínicos del total de personas alojadas en el registro de pacientes.

    Por otro lado, también ayudaron a pronosticar mejor la demanda de medicamentos y vacunas, así como a distribuirlas de manera más eficiente.

    Asesoria Data Science con Cyberclick

    Pere Munar

    Data Scientist en Cyberclick. PhD en Astrofísica por la Universitat de Barcelona con más de diez años de experiencia en investigación mediante el análisis e interpretación de datos. En 2019 redirige su carrera profesional hacia el mundo del Data Science cursando el Postgrado en Data Science y Big Data de la UB, así como participando en el programa Science To Data Science (S2DS) en Londres. Actualmente forma parte del equipo de Data Science y SEM de Cyberclick. _____________________________________________________________________ Data Scientist at Cyberclick. PhD in Astrophysics from the University of Barcelona with more than ten years of research experience through data analysis and interpretation. In 2019 he redirected his professional career to the world of Data Science by graduating in Data Science and Big Data from the UB, as well as participating in the Science To Data Science (S2DS) program in London. He is currently part of Cyberclick's Data Science and SEM team.