¿CÓMO GANA EL MERCADO JOHN DEERE BASÁNDOSE EN DATOS?[1]
[1] Artículo extraído de esri.com.
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A medida que algunas empresas avanzan, otras se quedan atrás. Es la esencia de la competencia y, cada vez más, los datos separan a los ganadores de los rezagados. Gigantes como Amazon, Facebook y Google se han impulsado a la primera línea de la economía global gracias en gran parte a los datos que absorben y transforman rápidamente en conocimientos operativos, predicciones y nuevos servicios y productos. Hoy en día, la carrera armamentista de datos se ha extendido mucho más allá de Silicon Valley hacia industrias que van desde el entretenimiento, donde los algoritmos de Netflix lo han convertido en un coloso de transmisión, hasta la agricultura, donde John Deere ha revolucionado el espacio tecnológico agrícola.
Según una encuesta de 2018 de las empresas Fortune 1000 realizada por NewVantage Partners, el 79 por ciento de los ejecutivos de C-suite temen la interrupción de los competidores basados en datos. Un abrumador 97 por ciento informa que sus empresas ahora están invirtiendo en iniciativas de big data e inteligencia artificial para ser más ágiles en este nuevo clima empresarial.
Los ejecutivos exitosos buscan ventajas a través del acceso
exclusivo a métricas sobre sus mercados y clientes. La pregunta que se hacen:
"¿Cómo podemos convertir la información en algo que podamos utilizar
esencialmente para aplastar a la competencia?" dijo Brian Kilcourse, socio
gerente de RSR Research, en una reciente entrevista de podcast. Si bien siempre
se ha desarrollado una lucha similar a menor escala, en la era de la
transformación digital, "la batalla se ha reanudado", dice.
Desarrollo de mercado a través de la lente de los datos
El análisis de datos tiene innumerables aplicaciones para las empresas, desde la optimización de las cadenas de suministro hasta el perfeccionamiento de los mensajes de marketing y la creación de nuevas líneas de productos al llevar datos propietarios al mercado. Pero donde los expertos ven que produce los mejores resultados es en la creación de una relación más sólida y vinculante con el cliente. Las empresas que superan a los competidores utilizan datos basados en la ubicación para comprender quién es el cliente, dónde se encuentran y cuál es su proximidad a las cosas que quieren o necesitan.
Por eso, la inteligencia de ubicación se ha convertido en
una herramienta esencial para el desarrollo del mercado. Con una vista de los
datos centrada en la ubicación, empresas como John Deere aprenden cómo los
clientes de un mercado determinado responderán a varios productos y servicios,
incluso cuánto gastarán. Utilizando un sistema de información geográfica (GIS)
impulsado por IA, los científicos y analistas de datos de Deere pueden
visualizar miles de millones de puntos de datos, encontrando patrones de
generación de ingresos que un ser humano por sí solo nunca podría detectar.
Este tipo de visión predictiva hace que sea más fácil que nunca detectar
oportunidades de expansión invisibles y posibles trampas de inversión.
John Deere en una nueva era de agricultura
En el concurrido mercado de maquinaria agrícola y equipo pesado, pocas empresas gozan de la conciencia de marca de John Deere, con su esquema de color verde y amarillo reconocible al instante y su logotipo de ciervo saltando. Fundada en 1837, se ha distinguido en el siglo XXI por su compromiso con las prácticas de datos inteligentes.
"Como dijo recientemente nuestro director ejecutivo, somos una empresa de tecnología", dijo Angela Bowman, científica investigadora de John Deere, en una entrevista reciente. "Eso es todo, en primer lugar". Gracias a las sofisticadas máquinas equipadas con sensores que capturan datos sobre las condiciones del suelo, el agua y la temperatura, Deere ha acumulado recursos increíblemente poderosos. Las imágenes de satélite permiten a los responsables de la toma de decisiones de la empresa analizar la cobertura del suelo y evaluar cómo se correlacionan varios pastizales, campos de cultivo o céspedes con las compras de los consumidores. Un mapa con 50 mil millones de puntos de datos sobre las condiciones del campo y la topografía recopilados de máquinas equipadas con IoT le da a la empresa una especie de sistema nervioso inteligente de las granjas y jardines de Estados Unidos. Ese conocimiento tecnológico ha llamado la atención de personas como Jennifer Belissent, analista principal de Forrester que se especializa en la economía de datos.
"John Deere realmente está demostrando que las empresas que utilizan los datos de forma inteligente y estratégica están obteniendo una ventaja competitiva de muchas formas diferentes y en muchas industrias diferentes", dice Belissent.
De hecho, las encuestas de Forrester muestran que el 56 por ciento de las empresas están ampliando su capacidad para obtener datos externos, y otro 20 por ciento planea hacerlo el próximo año.
Una forma en que Deere aprovecha su ventaja de datos es
utilizando información de ubicación para evaluar mercados potenciales y
predecir oportunidades de crecimiento. En esencia, la empresa ha convertido el
arte de la evaluación del mercado en una ciencia, formando planes de acción
basados en la inteligencia de ubicación que extrae de los datos de ventas, la
demografía, la cobertura terrestre y las imágenes satelitales y la perspectiva
competitiva.
Viendo el futuro de la agricultura y el comercio minorista
Los agricultores siempre han confiado en alguna forma de inteligencia predictiva, recurriendo en el pasado a los patrones de vuelo de los pájaros, las formaciones de nubes o las adivinaciones populares del Farmers Almanac para pronosticar lo que puede ser un comercio precario. En ese contexto, John Deere ha sido una fuerza innovadora desde que el trabajo pionero de su fundador homónimo ayudó a inventar el arado de acero estadounidense. A medida que la agricultura a gran escala se ha vuelto más sofisticada y tecnológicamente avanzada, convirtiéndola en lo que a menudo se llama agricultura de precisión, Deere se ha situado a la vanguardia del progreso. La compañía se convirtió en una especie de sabio de los datos en el proceso, capaz de ayudar a los clientes a pronosticar el rendimiento de los cultivos y el mantenimiento necesario de la máquina, al tiempo que brinda a los distribuidores un impulso para determinar qué mercados funcionarán mejor.
"Todos los agricultores deben ser tecnólogos en el mundo actual impulsado por la tecnología", dice Bowman. "Hoy en la agricultura moderna, es extremadamente complejo".
Para los forasteros, el éxito de un concesionario Deere puede parecer una cuestión de suerte, producto del buen o mal tiempo. Pero Deere se ha mantenido por delante de la competencia mediante el uso de datos de ubicación para eliminar las conjeturas del desarrollo del mercado, respaldando las inversiones de los distribuidores minoristas con una base de análisis objetivo.
"El trabajo que hago para la planificación del mercado sería imposible sin la inteligencia de ubicación", dice Mattias Wallin, científico de datos del grupo de investigación de mercado de John Deere. Usando tecnología GIS, Wallin entrega información de mercado a la oficina de Desarrollo de Distribuidores de Deere, cuyos profesionales asesoran a los distribuidores con predicciones de inversión basadas en datos.
Para muchos de estos distribuidores, abrir otra ubicación sería uno de los mayores gastos de capital de sus vidas profesionales, una apuesta de crecimiento potencialmente arriesgada que solo persiguen un par de veces en su carrera. Con la inteligencia de ubicación, Deere puede aumentar las probabilidades de éxito del crupier al hacer que la evaluación del mercado se base menos en el instinto y más en un movimiento de ajedrez calculado que tenga en cuenta todas las variables.
"El objetivo es eliminar la incertidumbre", dice
Wallin. Eso les otorga a los distribuidores la confianza de que tomaron la
decisión correcta al expandirse a una ubicación en particular, o no. Ese
enfoque le ha dado a Deere una red minorista saludable, ingresos mundiales de $
37 mil millones y el estatus de fabricante de equipos agrícolas más grande del
mundo.
Herramientas del comercio de datos
Durante las primeras etapas de un análisis de mercado, Wallin y su equipo pueden examinar miles de variables. Al final, por lo general solo necesitan 20 para predecir con precisión el valor comercial de un área potencial, generalmente medido en bloques censales. Estos bloques generalmente incluyen alrededor de 3,000 personas y varían en tamaño desde un bloque de ciudad en ubicaciones urbanas hasta cientos de millas cuadradas en regiones remotas o rurales.
La piedra angular del trabajo de Wallin son los datos de ventas: cifras concretas sobre qué productos se vendieron, dónde y cuándo se vendieron mejor. Con la tecnología GIS, Wallin puede realizar un análisis de regresión impulsado por IA en un posible mercado nuevo. Esto implica mirar otros mercados actualmente activos con características similares de cobertura terrestre, ventas a clientes y demografía, y proyectar ingresos potenciales para la nueva área en función del desempeño pasado. Si las características del mercado son diferentes, céspedes en lugar de campos de cultivo, o niveles de ingresos más altos o más bajos, el modelo de IA basado en SIG examina cómo esas variables afectaron los ingresos en otras áreas y luego lo incluye en el análisis del sitio potencial. Estos conocimientos permiten a los distribuidores ver oportunidades a un nivel granular, obteniendo conocimientos importantes que la competencia a menudo carece.
Para demostrar el poder de la inteligencia de ubicación en
la cuantificación de mercados, Wallin primero aplicará el análisis a la región
actual del distribuidor, tratándolo como si fuera un nuevo mercado y
compartiendo los resultados con el distribuidor, a menudo para su sorpresa.
"Un distribuidor en el noroeste del Pacífico dijo: 'Vaya, Mattias, su
herramienta capturó todo lo que he aprendido sobre mis mercados y clientes
durante los últimos 30 años'".
Psicografía: información sobre el estilo de vida del cliente
Al igual que con cualquier análisis de mercado, la información demográfica es esencial, pero los datos psicográficos (una visión sofisticada de los comportamientos y gustos del consumidor) pueden orientar la ubicación precisa de la tienda e incluso influir en la combinación de productos de la tienda. Esta es una ventaja importante para una empresa como John Deere, cuyos productos pueden tener un costo de entre $ 1,600 y $ 600,000, lo que lleva a una audiencia ampliamente segmentada.
"Realmente veo el valor de la psicografía como una forma de visualizar o aportar algo de contexto, ¿quién es su cliente? ¿Qué es lo que parecen?" Dice Wallin.
Un análisis basado en SIG de la psicografía de un mercado podría revelar, por ejemplo, que un área exurbana es el hogar de profesionales de cuello blanco de altos ingresos con un gusto por el estilo de vida agrícola. Estas personas podrían poseer unos pocos acres de césped y estar dispuestos a gastar más dinero en una cortadora de césped de alta gama o un tractor utilitario pequeño.
Un concesionario John Deere con el objetivo de cortejar a este segmento de clientes podría usar GIS para identificar sitios con carriles de tráfico despejados hacia áreas exurbanas y una cómoda proximidad a competidores directos. Los datos también podrían determinar qué productos almacena el distribuidor y cuáles hace visibles desde la carretera. Las campañas de marketing en línea y por correo directo podrían estar dirigidas a consumidores más ricos en códigos postales vinculados a viviendas de mayor superficie. Todas estas son decisiones que una empresa basada en datos puede tomar con confianza, basándose en detalles que probablemente producirán ganancias sustanciales a largo plazo.
¿Quién llega primero?
El uso exitoso de John Deere de la inteligencia de ubicación y la información psicográfica subraya la idea central de analistas como Belissent: que las formas más efectivas de incorporar datos en un modelo comercial a menudo se centran en la relación con el cliente y en la atención de sus necesidades. "Lo primero que estamos viendo en términos de impulsar el uso de datos es mejorar la experiencia del cliente", dice Belissent.
Las empresas que procesan datos solo para mejorar la eficiencia operativa tienden a progresar a un ritmo más lento. Aquellos que obtienen datos externos, ya sean patrones climáticos, imágenes de satélite o perfiles demográficos y psicográficos, tienden a comprender mejor los mercados a los que esperan atender y acercan la oferta a la demanda. Desarrollar esa inteligencia de ubicación rápidamente en un entorno empresarial acelerado depende cada vez más del uso inteligente de los datos.
"Si alguien está pidiendo información que requiera alguna capacidad de análisis avanzada y se necesiten meses o años, alguien más llegará primero", dice Belissent. "El competidor llegará primero".
