Según un informe de McKinsey, de hace ya tiempo, en el año 2030 los coches conectados podrían generar un negocio cercano a los 750.000 millones de dólares. En su día no entusiasmó a todos los fabricantes por igual, sin embargo, la tecnología ha evolucionado, el coche conectado es una realidad, y el uso y tratamiento de altas cantidades de datos es ahora posible gracias a esa evolución tecnológica, propiciando nuevos negocios. Ya son muchas las marcas que están utilizando el Big Data para su negocio, como para, por ejemplo, acercar más a los gustos reales de las personas, las configuraciones de los nuevos modelos. ¿Quieres saber cómo se puede utilizar el Big Data en un sector tan complejo como el de la automoción? Aquí te lo cuento.

Ya no tenemos dudas de que los vehículos se van a convertir en los próximos años, en grandes contenedores de datos. La información que recogerán, almacenarán y enviarán, además, no será nada despreciable, ya que servirá, por ejemplo, no sólo para evitar y reducir la siniestralidad de los vehículos, sino también para crear diferentes tipologías de los conductores en función de determinados patrones de conducta en su día a día como conductores. Esta información, será utilizada por la marca o por terceros, para ofrecer a dichos usuarios, productos o servicios nuevos o más personalizados.

El coche conectado generará millones de datos, pero hay otras muchas fuentes que harán crecer y crecer esa base de datos. Esta gran cantidad de información sería inútil para cualquiera, si no fuera por las tecnologías de Big Data y los expertos en tecnología que ayudan a clasificar, extraer y analizar esos grandísimos volúmenes de información. ¡Y muchos de ellos en tiempo real!

Como entenderás, el coche conectado interesa y mucho al sector de la automoción, sin embargo, se enfrentarán a un importante reto, ya que “las marcas están acostumbradas a ciclos de producción de siete años, a tener un control sobre toda la cadena de valor y a tener poca interacción con el cliente final. Además, suelen entregar productos y servicios con capacidades digitales limitadas”, según dice McKinsey en su informe.

Para solucionar todo ello, el Big Data puede ser un poderoso aliado. Antes de continuar, hablemos de lo que es el Big Data y cuáles son sus usos y aplicaciones. Breve y directo. Allá va.

Big Data: usos y aplicaciones

Big Data es el conjunto de datos, tanto estructurados como no estructurados, y la combinación del conjunto de estos, cuyo volumen, complejidad y velocidad de crecimiento dificultan no sólo su procesamiento, sino también su almacenamiento y su recogida. Para hacer esto de manera eficaz, se hace imprescindible disponer de tecnología específica diseñada para ello.

Entre los ejemplos de uso del Big Data más conocidos, podríamos citar la optimización de la distribución, el establecimiento de políticas de precios, el análisis de riesgo, la detección de fraude, o el análisis de campañas y retención de clientes. Sin embargo, todo esto va mucho más allá.

Gracias al Big Data y toda la gran cantidad de datos de la que se puede disponer, es posible crear modelos predictivos, de por ejemplo catástrofes como tsunamis, o modelos para otras más habituales, como la predicción de congestiones de tráfico.

En el caso de Big Data y automoción, este puede ayudar a las marcas a comparar los modelos actuales con los anteriores similares, así como los diferentes colores, complementos, etc. Esta información se puede cruzar con las ventas de los concesionarios por zonas geográficas, tanto al nivel nacional como internacional. Para continuar, deberíamos incluir el análisis de la evolución de esas ventas, con el fin de determinar qué tipo de vehículos, de qué características y con qué complementos se venden más en unos sitios u otros y así asignar la comunicación y la logística, así como la estrategia comercial en función de ello. Este simple ejemplo, sólo se podría llevar a cabo a través del Big Data.

Sin embargo, el Big Data puede tener otras muchas aplicaciones, basadas en otras variables más complejas como pueden ser la conducta de los consumidores. Dos de los usos más importantes respecto a esto serían para:

• La detección y prevención del fraude.
• La creación de modelos predictivos relacionados con el abandono de clientes.

Para trabajar sobre ellas, es necesario manejar un alto nivel de datos no estructurados, los cuales sólo se pueden controlar a través de tecnología de Big Data.

Ahora que ya nos podemos hacer una idea de qué es y qué nos puede aportar, vamos a centrarnos más en el sector que nos ocupa: el de la automoción.

El Big Data en el sector de la automoción

Está claro que las nuevas tecnologías han propiciado y ayudado a la recogida de datos. La implantación de robots y sistemas digitalizados, a su vez, han potenciado también la posibilidad de obtener más información, más precisa y en tiempo real, creando ese entorno de Big Data del que estamos hablando.

El sector del automóvil, además, por sus características no es sólo una industria más que se podrá aprovechar del Big Data, sino que es una industria que puede ser referente en cuanto a la explotación y aprovechamiento de esta información.

Entre las principales aplicaciones de uso del Big Data y automoción, destacan los siguientes:

#1. En el proceso industrial.

El proceso industrial en la automoción ha alcanzado unos niveles óptimos de automatización, los cuales son la antesala del almacenamiento de datos, no solo por su inmenso volumen, sino por la capacidad para integrar conocimiento de modo fiable y sistemático. Los robots de las plantas de montaje llevan años almacenando datos relacionados con el control de calidad y utilizando el Big Data para prever la durabilidad de las distintas piezas que componen el automóvil. Según el Instituto Fraunhofer IFA, la industria automovilística podría ahorrar hasta un 20% de sus costes de mantenimiento si utilizara modelos predictivos para anticipar el desgaste de las piezas.

#2. En el proceso de diseño de nuevos modelos.

Internet es uno de los grandes generadores de datos, y los medios sociales la gran fuente inacabable de datos no estructurados. Sabiendo recoger la información plasmada por los consumidores en dichos medios, almacenándola y sabiéndola analizar, a través de sistemas de Big Data, se podría ordenar correctamente dicha información de manera que sea útil para poder determinar a través de modelos predictivos que utilicen dicha información, qué acabados se venderían más, qué complementos demanda más el usuario, qué tipo de vehículo puede ser el más vendido, en función del segmento, etc.

#3. En el proceso de fidelización de clientes.

En esta fase Big Data y automoción tienen mucho que ver, ya que gestionando grandes cantidades de información relacionadas con nuestros clientes, y cruzándola con información geográfica, social, de estilo de vida o incluso emocional, podemos crear modelos que nos ayuden a conocer en qué momento cambiará de vehículo y cuál es el tipo de coche más probable que busque, incluso de qué color y características, con el objetivo de anticiparnos a ello y lanzarle al usuario una comunicación que haga que se plantee repetir con nuestra marca.

#4. En el servicio posventa.

Todos somos conscientes de que cuanto más conoces a tu cliente, más posibilidades tienes de satisfacerle. En este caso, la tecnología aplicada a la economía de servicios puede dar un importante salto hacia una experiencia positiva, gracias al conocimiento preciso de las exigencias de los consumidores. Además, gracias al Big Data se podrá prever los fallos del coche, ya que este permanecerá conectado con el taller, pudiendo concertar una cita, incluso antes de que ocurra dicho fallo, ayudando a reducir significativamente la siniestralidad.

#5. En la creación de nuevos servicios.

Los coches conectados, así como los coches autónomos propiciarán un aumento en el número de datos. Se estima que los vehículos conectados podrían emitir cerca de 5 TB en datos en una sola hora, según Automotive World. Esa cantidad de información va a propiciar su utilización no sólo por las marcas, sino también por terceros, llegando a decirse que un usuario acabará consumiendo un servicio en lugar de un coche.

Por ejemplo, los seguros de coche se aprovecharían de toda esta data de cara a ofrecer un producto personalizado a cada conductor en función de su estilo de conducción. Todos estos datos serían lógicamente recogidos por el vehículo.

Lo cierto es que está más cerca de lo que pensamos. Se estima que para el 2020 el 90% de los coches serán conectados. En este sentido, la marca Tesla ya está creando alianzas estratégicas con empresas como Telefónica, con el fin de poder gestionar toda esta información. Otras, sin embargo, lo que han hecho es inscribirse a la CNMC (Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia) con el objetivo de poder prestar, en este sentido, servicios telemáticos en España. En lo relativo a todo este tema, tendremos que ver cómo evoluciona paralelamente el marco legal relacionado con la protección de datos, y el nuevo reglamento e-privacy. Este no es otra cosa que una nueva propuesta que ha sido impulsada por los organismos europeos y que tiene por objeto, proteger el contenido de las comunicaciones electrónicas y por lo tanto de la privacidad en Internet.

Como conclusión, podemos apuntar que los usuarios cada vez dejamos más rastros de todo lo que hacemos en forma de datos. Por dónde navegamos, qué nos interesa, qué nos gusta hacer en nuestro tiempo libre, qué grado de emotividad tenemos, además de los clásicos datos socio demográficos y de clase social. A todo ello, en un corto plazo uniremos datos sobre estilo de conducción, cuánto solemos tardar en llegar al trabajo, por qué gasolineras pasamos habitualmente, o por qué centros comerciales, así como otra mucha información más.

Como decía el famoso claim de la marca Pirelli, “La potencia sin control no sirve de nada”, y es que en el mundo de los datos, la cantidad de datos no sirven de nada, si no tenemos una tecnología de Big Data con la que sacarle provecho.

Hoy día el reto es precisamente este, disponer de la tecnología, que la hay, de los profesionales y expertos en data que puedan trabajarla, que los hay, de los algoritmos y métodos que permitan analizar los datos, que los hay, y las ganas de sacar provecho de verdad del Big Data en la industria del automóvil, lo cual creo que está comenzando a haberlo.

En Artyco llevamos dos décadas trabajando para Mercedes Benz España, más de 12 años para FCA, así como muchos años para el retail de Renault en España. Todos y cada uno de nuestros clientes saben de la importancia de esos datos para su negocio, y nosotros se lo reafirmamos día a día con nuestro trabajo. ¿Hablamos?

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