Kit básico para una tienda online y el renacimiento de los CRM

Recuerdo perfectamente el día que, allá por 2006 (ay dios), un profesor en la carrera nos hablaba de unos nuevos sistemas de información que se vinieron a bautizar como CRM (acrónimo de “Customer Relationship Management“). Recuerdo perfectamente cómo nos explicaba que serían magníficas herramientas para sincronizar todos los datos de acciones comerciales, publicitarias, etc. Y que, además, podríamos sincronizar esa base de datos con la de un ERP, de tal manera que las “unidades físicas” de producto, querían perfectamente sincronizadas. Y que para un negocio, sería muy facíl gestionar stocks y en definitiva, ofrecer a los clientes una magnífica experiencia de compra.

Me acordaba de esto hace unos días, durante el transcurso de una compra navideña. Le pedí a la persona que me atendió, casualmente, la talla del artículo que estaba en exposicón. Su respuesta fue que esa no la podía quitar, y que no la podía vender. ¿Qué hice? Muy fácil y rápido. Sacar el iPhone, buscar en Google, y acabar comprando el mismo artículo, para la talla que yo quería en uno de los competidores de la citada tienda. Es más, una tienda online que me ofrecía todo tipo de garantías de devolución si tuviera algún problema.

¿Consecuencias? Esa tienda física, perdió un cliente. Que en la era digital en la que multitud de herramientas están para ayudar a los negocios a “digitalizarse” estos comportamientos de las tiendas físicas me parece pre-históricos, me parece poco decir. Estamos hablando de unos clientes que nos hemos acostumbrado a unos muy eficientes procesos de compra por internet: si hay retrasos, que nos pidan disculpas; que no haya ruptura de stock (como en la tienda con la unidad en el escaparate); devoluciones ágiles y fáciles; atención rápida y eficiente; etc. Si algo de esto, no nos lo ofrecen las tiendas físicas, rápidamente vamos a sacar nuestro dispositivo móvil y hacer lo mismo (comprar), pero en alguno de los que sí han entendido esta “lógica digital”.

 ¿Y por qué todo es posible? Porque hay un sistema de información que integra y hace fluir el tráfico entre canales a la velocidad de la luz. Ese sistema se llama CRM, y es tan fácil de integrar y sacar valor para una tienda física como  para una tienda online. Visualmente, quizás todavía resulte más claro:

CRM para la integración con otros sistemas de información (Fuente: http://i01.i.aliimg.com/photo/v0/127546695/Retail_CRM.jpg)
CRM para la integración con otros sistemas de información (Fuente: http://i01.i.aliimg.com/photo/v0/127546695/Retail_CRM.jpg)

Quizás alguno esté pensando que este tipo de cosas son mías, y que en realidad el consumidor no se comporta así. Bueno, como siempre, mejor hablar con datos en la mano, que así no damos valoraciones personales. Según el 2016 State of eCommerce Delivery, que suele marcar bastante tendencia para el mundo del consumo y el retail, dado que se integran canales ON y OFF, hay varias cosas que reseñar para este año recién acabado, que directamente copio-pego del informe:

✓ 45% have abandoned a basket on a retailer or brand/manufacturer’s eCommerce website because of unsatisfactory or unavailable delivery options

✓ 43% of consumers said that, following a negative delivery experience, they wouldn’t return to that retailer within a month

✓ 38% said they are likely to never shop with that retailer ever again

Un total de 3.589 consumidores entrevistados para elaborar este informe. Habían realizado compras en diferentes países, que incluían EEUU, Reino Unido, Alemania, Francia, Países Bajos, Italia y España. Como se puede apreciar de las principales conclusiones del informe, generar una experiencia agradable y sencilla de compra, es realmente crítico. Sino, podemos perder eventuales transacciones y clientes. Esta experiencia incluye facilidad para comprar, rapidez y agilidad en la distribución, bajos costes en la entrega (aunque el precio sea más alto, el dinero siempre debe estar en algún sitio), etc.

Para un negocio, ofrecer esa experiencia, como decimos, se torna crítico. Pero la gestión de todo eso, sería imposible de no disponer de ágiles sistemas de información que hagan fluir los datos. Sabemos que la capacidad para crear un negocio online depende enormemente de captar tráfico. Por lo tanto, el marketing digital, fundamental. Saber de dónde viene ese tráfico, también crítico, porque sino no sabremos cómo priorizar las acciones digitales (un problema cada vez más frecuenta en las empresas que tratan de vender vía Internet). Integrar los datos de almacenes para que no nos pase como a la tienda que comentaba al inicio, también de vital importnacia.

Que todos estos datos se integren en un CRM, es solo un primer paso. Al final, los sistemas de información, son útiles en tanto en cuanto se metan en procesos. Por lo tanto, un proceso de transformación digital, también se deberá acometer.  Pero todo eso no será posible si las empresas no entienden la capital importancia que tiene centralizar y unificar el dato en un punto común. Llámenle datahub. O llamémosle CRM, que ya viene pensado para todo ello. Pero llamémosle de alguna manera, y rediseñemos procesos alrededor. Y que la disponibilidad de stock no limite la capacidad de compra de nuestros clientes ON u OFF 😉

Unicornios: empresas que valen más de 1.000 millones de dólares que no existían hace 15 años

El término unicornio se refiere a empresas privadas que valen más de 1.000 millones de dólares. Es decir, empresas que todavía no han salido a bolsa, y por lo tanto, interesa mucho cómo están, porque pudieran ser el próximo éxito, al menos, en términos económicos.

En los tiempos que corren, hablar de unicornios, básicamente, viene a ser sinómino de tecnología. Disponer de materias primas solo, ya no es sinónimo de posibilidad de tener éxito. Hace falta disponer de unos conocimientos, que aplicados de una determinada manera, generan un valor. Y eso es tecnología, tanto electrónicas como digitales. Fortune tiene listadas ahora mismo 174 en este ranking. Las 10 primeras son éstas que sacaba en este artículo el World Economic Forum.

Empresas privadas de más 1.000 millones de dólares de valor (Fuente: Fortune)
Empresas privadas de más 1.000 millones de dólares de valor (Fuente: Fortune)

¿Qué tienen en común todas estas empresas? Veamos algunas de ellas. Uber, una plataforma de servicios de transporte que conecta personas que pueden prestar ese servicio y aquellos que lo demandan. Xiaomi, una empresa que fabrica y comercializa productos electrónicos por Internet. AirBnB, es el “Uber” de los servicios de alojamiento. Didi Chuxing, es el “Uber” chino, pero a lo grande. Snapchat, una empresa de Social Media, pero que como sus precedentes, conecta personas y gana dinero de dicha conexión. Flipkart, la octava, me parece significante porque es india, pero, de nuevo, para la comercialización de productos en Internet. Misma idea de conexión, creación de mercados y poder monetizar ambos lados de la conexión.

China, India y Estados Unidos, las que se prevé se disputarán el cetro mundial a nivel económico en los próximos años, lo han tenido claro. Había que apostar por tecnología. Se han aprovechado de una época de capitales muy baratos (y lo que falta) y la irrupción de una clase media en sus respectivos países con cada vez mayor poder adquisitivo. El informe “Master Hypergrowth” habla mucho de todo ello. Y, obviamente, lo enmarcamos en este fenómeno global de transformación digital de la sociedad y las economías. Cuando decimos que Europa se ha quedado atrás, ya ven, que nos referimos a ello con números en la mano, y con mucha pena. Quizás todavía estemos a tiempo.

Como empresas privadas que son las “unicornio”, todavía no cotizan en bolsa. Por lo tanto, entender la dinámica de generación de valor que han seguido hasta la fecha, es interesante para vislumbrar el escenario que las espera. Me acordaba mucho de todo esto estos días que ando esperando poder leer este libro: Platform Revolution: How Networked Markets Are Transforming the Economy. Mi buen amigo Nacho, ya me ha alertado sobre lo interesante de poder hacerlo para personas, como nosotros dos, que buscamos constantemente entender el valor de esta era digital para poder aprovecharlo.

En el informe que adjuntaba anteriormente sobre la conquista del hipercrecimiento, hay muchísimos elementos interesantes a considerar y citar. Daría para muchos artículos. Lo dejo a su elección por dónde quieren comenzar, pero les animo a hacerlo. Quizás, uno de los puntos que más me llamó la atención fue la parte de los modelos de negocio que permite esos crecimiento sobrelineales tan acelerados. Para muestra, este pantallazo, a pesar de que son solo algunos de los ejemplos de lo que se podría hacer:

Ejemplos de "Mastering Hypergrowth" (Fuente: World Economic Forum)
Ejemplos de “Mastering Hypergrowth” (Fuente: World Economic Forum)

Valgan estos tres ejemplos para terminar de trasladar qué quería explicar hablando de empresas que valen más de 1.000 millones de dólares que hace 10-15 años no existían. Aparte de la migración del CAPEX al OPEX (muy relacionado con esta época de “servitización”, se entiende) y de la simplicidad que van obteniendo las cadenas de valor y los modelos de negocio, la parte crítica me parece la primera: una plataforma balanceada. Un nuevo modelo de negocio, que se fundamenta en la creación de valor poniendo en contacto a productores con los consumidores. Si se fijan, los principales unicornios que describía antes (Uber, Xiaomi, AirBnB, Flipkart, Didi Chuxing, Snapchat, etc.), es lo que hacen. Extraído del informe del Foro Económico Mundial:

“Our business model is built around connecting two markets by our platform. Growth vectors are different on supply and demand side. The key is to balance these factors. Too much offering through the platform without sufficient demand kills supply in the long term and vice versa. This is very difficult through time as the other side of our business is always based on local clients and we need to build the business with the right balance every time, in each market we expand to. I am proud of our accomplishments, as we have been successful in doing this for more than 10 years. Main solution has been our capability to utilize data to support our business model.”

Y ya ves, que al final, esta época de equilibrio de mercados, suele acabar en los mismos vectores de valor de los que hemos hablado con anterioridad: Big Data, Transformación Digital, etc. El principal activo son los datos y la información, no los activos físicos. ¿Qué vale Uber, Snapchat o AirBnB? Es una plataforma digital, que tiene unas reglas para poder ofrecer a cada usuario, aquello que espera. Un algoritmo, vaya, de lo que ya hablé aquí. Ajuste de la oferta y de la demanda en tiempo real. Con su consecuente impacto en los precios, que en función de numerosos factores en tiempo real (clima, demanda, eventos imprevisibles, etc.), cambia el precio. Sin asimetría de información, plataformas que hacen transparentes precios. Y todo esto, provoca un efecto de red, que hace crecer de manera equilibrada y sostenible la plataforma.

En definitiva, unicornios, que fundamentan su valor en datos y en haber construido una plataforma que hacen sostenible su modelo de negocio. Estos unicornios del Siglo XXI que tantos millonarios están creando.

Next Seguros: Big Data, IoT y Coche conectado

(Artículo escrito por Javier Goikoetxea, CEO de Grupo Next)

En ocasiones no hay que salir fuera de nuestro país para encontrar empresas inspiradoras que están cubriendo una demanda de servicios que poco a poco se van abriendo paso. Me refiero a la industria aseguradora y a los modelos de seguros basados en el uso (UBI – Usage Based Insurance), donde aparece el coche conectado.

La innovación nunca ha sido la seña de identidad del mundo asegurador, pero la incipiente irrupción de empresas innovadoras con base aseguradora, también llamadas insurtech, está cambiando el modo en el que podemos observar ahora esta industria.

La propuesta de Next Seguros, por ejemplo, una empresa que está localizada en las afueras de Madrid, ofrece su propuesta de valor del seguro del automóvil sobre el planteamiento de la exposición al riesgo: cuanto más conduces, más probabilidades tienes de sufrir un accidente. Cuanto más tiempo pasas al volante, más cosas te pueden ocurrir. Así las cosas, esta compañía ofrece una solución de seguros basado en un precio que disminuye en función del kilometraje que una persona acceda a comprar. Si vas a conducir 4.000 kilómetros, vas a tener una probabilidad de sufrir un accidente sensiblemente menor al que va a conducir 40.000 kilómetros durante el mismo período. De esta manera, premian al que se expone menos al riesgo lo que ha permitido a esta compañía reducir la siniestralidad en 30 puntos con respecto a la media del mercado.

El coche conectado de Next Seguros (Fuente. https://image-store.slidesharecdn.com/1991e76a-bec6-4f22-a202-d4ef94e8923b-large.jpeg)
El coche conectado de Next Seguros (Fuente. https://image-store.slidesharecdn.com/1991e76a-bec6-4f22-a202-d4ef94e8923b-large.jpeg)

Todo esto es posible gracias a un dispositivo que, literalmente, enchufas en el vehículo y que es un “medidor”. Gracias a este tipo de innovaciones, llegamos al coche conectado, que permite el acceso remoto a un vehículo y este es capaz, a su vez, de enviar datos. El acceso remoto, por ejemplo, permitirá que dos coches se comuniquen entre sí para de evitar accidentes evaluando en tiempo real quien tiene preferencia en un cruce y, además algo que ya vemos en nuestras carreteras, el vehículo se podrá comunicar con una infraestructura, por ejemplo, para pasar un peaje. Quizá esto pueda resultar algo menos novedoso, pero si el coche puede comunicarse con un peaje, también se puede comunicar con su taller, con la gasolinera o con la ITV.

Obviamente, todo lo relacionado con la movilidad, incluso, ya es cosa del pasado ya que a día de hoy muchos automóviles incorporan sistemas de ayuda para búsqueda de rutas más eficientes para evitar atascos. Eso afectará a la red viaria, a la forma de interactuar con ella, a la seguridad vial, a la frecuencia de los accidentes, a la tipología de los mismos, a la configuración del seguro del automóvil y finalmente a la relación entre personas y al propio sistema de convivencia. Vamos a ir desmigando esta interesante información para ver si somos capaces de entender el pasado y el presente para predecir el futuro.

Después de pasar ya más de 18 años vinculado al mundo de la tecnología asociada a la movilidad del auto y al seguro, ya no tengo ninguna duda en que el vehículo es mucho más que un sistema para transportarnos. Yo creo que es casi una máquina perfecta.

Hace 35 años un vehículo debía ser asequible y con tener cuatro ruedas y un volante teníamos resuelta la necesidad. Hoy en día, marcas generalistas con vehículos de gama media tienen incorporados desarrollos que tan sólo 5 o 6 años atrás nos parecían pura ciencia ficción.

En el año 80, en España contábamos con 10 millones de vehículos y algo más de 2.000km de autopistas. Hoy contamos con más de 25 millones de autos con algo más de 16.550 kilómetros de autopistas/autovías. En esa época, los automóviles no contaban con ningún sistema de ayuda a la conducción, y hoy es imposible en un automóvil que no tenga los sistemas de seguridad pasiva estándar del mercado: ABS, ESP, tercera luz de freno, control de tracción y un largo etcétera de sensores y sistemas muy sofisticados.

En la década de los 70, los fabricantes empezaron a controlar funciones básicas del motor. Con el paso del tiempo, esa recogida de información se aceleró y en los 80 comenzaron a medirse las emisiones, y regulaciones del motor en términos de eficiencia, todo ello orientado a controlar más y mejor la evolución del motor. En el año 96 en USA y en el 2000 en la Unión Europea se universalizó el uso del puerto On Board Diagnostic (OBD) para gestionar la información de los ordenadores que lleva el vehículo. Este acceso universal a los datos del vehículo permite, al mecánico del taller o concesionario, diagnosticar la “salud” del vehículo y visualizar en un ordenador las posibles anomalías encontradas.  A día de hoy, esta diagnosis se puede realizar remotamente de manera tal que incluso se pueda obtener información del estilo de conducción y así determinar patrones de movilidad, todo ello en tiempo real. Todo esto es posible ya que hoy el acceso a la tecnología se ha comoditizado y además el coste de la trasmisión de datos e incluso de la incorporación de una SIM son céntimos de euro.

Los coches van a gestionar su propio mantenimiento y sus necesidades, casi sin que el usuario del vehículo forme parte de la ecuación. Todavía debemos revisar los neumáticos, los líquidos y el estado general del vehículo antes de un gran desplazamiento. Todo esto, en pocos años, va a pasar a la historia. En realidad, gracias a la tecnología del coche conectado y a plataformas como MYZUUM (www.myzuum.com) , ya ha pasado a la historia.

La citada plataforma de coche conectado permite verificar y diagnosticar, de manera remota y en tiempo real, más de 7.000 posibles puntos de diagnóstico del vehículo, a imagen y semejanza de lo que haría un médico con su paciente después de un exhaustivo examen sobre su salud. El vehículo se ha convertido en inteligente y él se gestiona a sí mismo. El usuario, por tanto, no participa en la ecuación más que para aceptar y pagar lo que corresponda, siempre con la máxima transparencia y el máximo rigor.

La industria de la automoción y la industria de la tecnología, cada vez están más cerca, seguramente por razón de esta última. Hace algunos años que Google se interesó por los vehículos y la conducción autónoma, no tanto por el vehículo en sí, sino por entender que de media en USA, un conductor pasa en su auto una media de 4 horas diarias y entendían que era mucho tiempo como para que una persona estuviera desconectada de la red.

¿Hasta dónde podemos llegar? Pues parece que de manera inequívoca vamos al vehículo autónomo. Vamos al vehículo que conduce sólo. Vamos a un sistema que nos permita desplazarnos mientras realizamos otra actividad o simplemente estamos disfrutando del propio viaje. Y no queda tanto tiempo para verlo en nuestras calles, son una regulación que nos haga sentirnos a todos cómodos. Ya sabemos que estas cosas se crean en EEUU, los Chinos lo suelen copiar y en Europa nos enredamos en los temas legales, pero gracias a la iniciativa, como digo, de empresas que ya están irrumpiendo en nuestro entorno, todo esto se acelere.

Si un vehículo que gestiona su movilidad de manera autónoma, se habla con otros vehículos y es capaz también de interactuar con su entorno, es muy difícil que sufra un accidente. Si vamos a tener, al menos en el centro de las ciudades, vehículos conduciendo de manera autónoma, es muy sensato pensar que los accidentes van disminuir de manera drástica y hasta podríamos pensar que tomando algún tipo de medida adicional pudieran dejar de existir. En ese caso, ¿qué haríamos con los seguros de autos tradicionales que hoy conocemos? En caso de tener un accidente, ¿de quién sería la culpa? ¿Quién sería el responsable, el desarrollador del software o quien ensambló el auto o quien lo programó para una determinada actividad? Claramente el mundo del seguro, además del mundo del automóvil es el que espera una gran transformación en esta década.

Obviamente todos los factores de la movilidad serán tratados de manera específica y los motores de Big Data y de Business Inteligence harán el resto. Todo en tiempo real. Todo a satisfacción del usuario. Todo pensado para hacernos la vida más fácil, garantizando la privacidad de todos los datos.

El análisis y los procesos de Big Data son ya el nuevo paradigma, ya que a través de la combinación de múltiples factores y datos podemos llegar a determinar, por ejemplo, cuando un vehículo necesita gasolina o cuando debe cambiar los neumáticos. Los coches podrán consumir, crear y compartir datos y ahí es donde la capacidad del Big Data tiene un gran recorrido posibilitando intuir tendencias, necesidades futuras y resolver problemas que se generen.

Y todo esto, lo tenemos en nuestro país, con empresas innovadoras que hacen de nuestro ecosistema de empresas de base tecnológica la envidia de otros países que supuestamente nos han tomado la delantera.

El Swansea ficha a un “experto Moneyball” para asesorarle en fichajes o el “Big Data” en el fútbol

Sé que es un tópico cuando la gente habla de Big Data: no recuerdo ya en cuántas presentaciones habré visto ya citada la película Moneyball. Un matemático llega a un equipo de beísbol con malos resultados y menor probabilidad de remontada, y acaba ganando. Todo, derivado de un modelo que permite detectar talento analizando multitud de parámetros que hasta la fecha no habían sido puestos en valor. Muchos hablaron así luego del “modelo Moneyball” y las opciones que podría abrir para que en muchos deportes y clubes se detectaran talentos de la misma manera.

Me acordaba de esta historia al leer que el Swansea, equipo de la Premier, ha fichado a un “experto Moneyball” para que les asesore en fichajes. El experto en cuestión es Dan Altman, el fundador de la consultora North Yard Analytics, y experto en cuanto al análisis cuantitativo del rendimiento de equipos y futbolistas. Ha trabajado y trabaja para varios equipos de la Premier y la Champions.

¿Por qué os estoy hablando de esta noticia? Básicamente porque creo que este tipo de “fichajes cuantitativos” será la norma en poco tiempo. Este tipo de análisis de datos, que más que sustituir complementan la toma de decisiones humanas, permiten mejorar y afinar mejor cuando tenemos que procesar muchos datos para obtener alguna conclusión. En España, quizás el caso más conocido es el de Monchi en el Sevilla. Esta imagen que os adjunto a continuación es un post suyo en Instagram de hace unos días:

A diferencia de otros deportes, en el fútbol, el rendimiento de un jugador no solo depende de él o ella mismo, sino que también del resto de jugadores sobre el cesped. Esto hace que los modelos de análisis de datos sean más sofisticados que en otros deportes. Y en una era en la que la disponibilidad de datos en el fútbol ya no es el problema, el reto está en entender las posibilidades que el Big Data añade. Por lo tanto, que aparecen más “expertos Moneyball” es solo cuestión de tiempo.

A colación de todo esto, me voy a permitir recomendarles un libro para aquel que, si ha llegado a esta altura del artículo, entiendo, le guste todo esto. Me estoy leyendo ahora el libro “Scorecasting: The Hidden Influences Behind How Sports are Played and Games are Won“, escrito por Tobias Moskowitz, profesor de la Universidad de Chicago, y por Jon Wertheim, escritor en Sport Illustrated. Entre las muchas cosas realmente interesantes que desgranan, se encuentran la cantidad de sesgos cognitivos que tienen los interesados en deportes (entrenadores, gestores, directivos, comentaristas, los propios deportistas, etc.).

No es la primera vez que un libro o artículo académico habla de esto. Insisto, a los que esto les guste, no puedo más que recomendarles lecturas para que puedan entender el valor que tiene este análisis de datos para sobreponerse a todos estos límites que la mente humana de los fans tiene. Lecturas como “The hot hand in basketball“, de los psicólogos Tom Gilovich, Amos Tversky y Robert Vallone (donde se ve cómo la probabilidad de acertar un tiro de un jugador de basket es independiente de los tiros anteriores… de ahí lo de “hot hand”); “Predicting outcomes: Sports and stocks” de Gordon Wood (que encontró resultados parecidos para la probabilidad de un equipo de ganar o perder en función de resultados anteriores); “Do Firms Maximize? Evidence from Professional Football” del economista (con un modelo matemático para calcular probabilidades de anotar en función de la posición y otras circunstancias).

Todo esto, hasta la fecha, ha estado muy encerrado en nuestro querido mundo académico. Pero como ya me habréis leído en multitud de ocasiones, necesitamos entendernos más y conversar. Transferir conocimiento, que tanto se dice, pero no tanto se produce. Pero esto no será fácil; como decía antes, el mundo del deporte está rodeado de muchos sesgos cognitivos. Concretamente tres, que son los más difíciles de superar, dado que son tres que ayudan a confirmar nuestras intuiciones y anular las contradicciones. La fatiga mental que nos supone abstraer y reflexionar (lo que nos separa de los primates), y pensar, hace que tengamos que atajar sacando conclusiones. Estas tres son: sesgo de confirmación, razonamiento motivado y la falacia narrativa.

El sesgo de confirmación se da cuando leemos y vemos solo aquello que confirma nuestras intuiciones. Nos confirma lo que pensamos, y eso nos gusta. El fanatismo alrededor del deporte hace que solo nos nutramos de información que confirma lo que venimos pensando. ¿Y si estamos equivocados? En segundo lugar, el razonamiento motivado, se da cuando creemos en lo que queremos creer y no en lo que es más evidente. Es decir, atacamos al rival, pese a ser el mejor. Esto lo podemos ver continuamente cuando los compañeros de Messi y Cristiano Ronaldo hablan maravillas de su compañero, y atacan al rival (por mucho que los dos sean soberbios). Y, en tercer y último lugar, la falacia narrativa que bautizó Nassim Taleb. Básicamente se da porque a los humanos nos encanta relacionar cosas, construir historias en nuestro cerebro, por lo que a veces relacionamos cosas que no tienen nada que ver. Daniel Kahneman, el único psicólogo en haber obtenido un Premio Nobel de Economía, lo denomina la falacia de la conjunción. Si nuestro equipo gana dos sábados por la noche seguidos, los aficionados y comentaristas enseguida concluyen que jugar los sábados por la noche ayuda a su equipo a ganar. O la hamburguesa que ayudó a Fernando Torres a recuperar sus goles.

La hamburguesa que, según la COPE, ayudó a Torres a recuperar sus goles (Fuente: Twitter)
La hamburguesa que, según la COPE, ayudó a Torres a recuperar sus goles (Fuente: Twitter)

Por estos problemas que nuestra mente humana tiene, necesitamos más noticias como éstas en el mundo del deporte. Los comentaristas, entrenadores y gestores, sino, seguirán construyendo sus propias historias con poca alimentación informativa exógena. Por un mundo del deporte más cuantitativo. El “Big Data” (entiéndase), debe llegar, para no salir nunca más. Y no, no sustituye a humanos, sino que complementa a los humanos, nos mejora y permite aprender y ayudar más al desarrollo de las sociedades. Queremos más “expertos Moneyball” en nuestras vidas, y en el deporte en particular.

Sobre el triunfo de Trump y el marketing político

Sobre el triunfo de Donald Trump en las pasadas elecciones americanas se ha escrito mucho. Yo mismo escribí una breve reseña para hablar sobre los algoritmos que habían anticipado que esto podría ocurrir. Obviamente, no vengo hoy a hacer un análisis político del triunfo. Vengo a hablar de la estrategia de marketing político que puso en marcha, y que, a posteriori, resulta fácil intuir le ha salido bastante bien. Empecemos.

Nadie confiaba en la victoria de Trump. Hillary Clinton estuvo por delante en intención de voto. Acuérdense de la época de los insultos, desprecio humano, faltas de respeto continuadas, etc., de Donald Trump. Sin embargo, sí que siempre hubo voces que alertaban del error de la estrategia de Clinton. Eso de no priorizar en grupos demográficos clave, le podría salir caro. Colectivos como los jóvenes, negros a hispanos, en los que Trump, sí estaba fijando sus mensajes.

Es verdad que muchos votantes querían cambio. Esto de rechazar lo malo conocido y decantarse por lo malo por conocer parece que se ha cumplido. Esta primera gráfica que adjunto a continuación viene un poco a refrendar todo esto. Un votante que quería cambio, quería asumir riesgos, y que además, no entraba de lleno en la estrategia de Clinton. Parece que el mix estaba servido. Algunas microsegmentaciones, sub-colectivos, parece que eran más atractivos para poder trazar la estrategia de Trump. Es la segunda gráfica que adjunto a continuación.

Soluciones rápidas, aunque arriesgadas: el votante de Trump (Fuente: Pew Research Center)
Soluciones rápidas, aunque arriesgadas: el votante de Trump (Fuente: Pew Research Center)
Margen por el que se decidió cada grupo desde 1976 (Fuente: Eduardo Suárez)
Margen por el que se decidió cada grupo desde 1976 (Fuente: Eduardo Suárez)

Un electorado más joven, mejor educado y con menor porcentaje blanco que en elecciones anteriores, se entrega a Donald Trump. Algo debe esconsder estas elecciones para que esto haya podido ocurrir. Esto es lo que han venido a analizar algunas casas de análisis una vez celebradas las elecciones, que siempre es más fácil obtener conclusiones. Varios parecen haber sido los motivos de este éxito que, no me negarán, ustedes tampoco se esperaban: el foco en los temas clave (Right Message), saber dónde y cómo decir las cosas (Right Channel), saber dónde estaban los problemas del colectivo pro-demócrata (Right Person) y saber cuándo decir las cosas (Right Moment).

Como ven, entre paréntesis he ido añadiendo diferentes elementos que, de manera conjunta, conforman un proyecto de marketing político en toda regla: Right Message + Right Channel + Right Person + Right Moment = Marketing político eficiente. Es decir, saber cuándo y dónde decir qué, para optimizar al máximo la inversión, y  conseguir un retorno sobre dicha inversión más alta que la del rival. Veamos ahora de manera un poco más desarrollada cada uno de estos elementos.

En cuanto a Right Message. Trump tocó pocos temas. Bastante menos que Hillary Clinton. Pero es que tocó los temas más claves para su electorado. Es decir, en aquellos temas que importan. Esto, hoy en día, en la era de los datos masivos o Big Data, ya no es una excusa para cualquier estrategia de marketing político. Se puede llegar a saber qué es lo que más importa, a nivel segmentado geográfico. Tres son los temas sobre los que se destacó Donald Trump: aspectos económicos (además, para un empresario como él, pese a que tiene menos riqueza hoy en día que la que heredó de su padre -tan buen empresario parece que no es entonces-), la seguridad de los ciudadanos (en una era en la que el terrorismo está empezando a azotar mucho en occidente) y la reforma sanitaria de Obama (donde su electorado se muestra especialmente en contra).

Por otro lado, Right Channel. La gráfica que adjunto a continuación muestra cómo y cuánto el republicano confía en los medios de comunicación tradicionales. Que Trump los haya atacado hasta la saciedad, no hace más que denotar que desde una óptica eminentemente utilitarista, parece bastante inteligente haber focalizado esfuerzos ahí.

Confianza en los medios de comunicación tradicionales (Fuente: http://mehlmancastagnetti.com/wp-content/uploads/2016-Mehlman-Election-Analysis.pdf)
Confianza en los medios de comunicación tradicionales (Fuente: http://mehlmancastagnetti.com/wp-content/uploads/2016-Mehlman-Election-Analysis.pdf)

En siguiente lugar, Right Person. La “gran coalición” demócrata que creó Obama, parece que con Clinton se ha roto. El apoyo que ha conseguido Clinton’16 es bastante menor que el de Obama’12 en varios de los colectivos clave: hispanos (-8%), mujeres solteras (-7%), asiáticos y americanos -no EEUU- (-11%), millenials (-5%) y afroamericanos (-7%). Esto Trump lo supo a tiempo, y comenzó a dirigir esfuerzos también a estas partes de las otrora votantes demócratas. Y es que uno, no solo debe conocer sus fortalezas, sino también las debilidades del rival. De nuevo, de manera absolutamente utilitarista, brillante movimiento el de Trump.

Por último, Right Moment. Varios fueron los momentos débiles que tuvo Clinton en la campaña: la investigación del FBI, las donaciones a la fundación Clinton, el caso de los emails de Clinton, el tema de Benghazi, etc. Hasta un 61% llegó a opinar que Hillary no era una candidata honesta y en la que se pudiera confiar. Fueron momentos en los que Trump atacaba. Momentos delicados del rival, en el que si tú construyes unos buenos mensajes a través de los canales adecuados y a los colectivos más propensos a cambiar su voto, puedes ganar mucho terreno. Que fue lo que Trump hizo con bastante practicidad.

Como ven, ganar elecciones no es sencillo. Y menos en un país con tanta tecnología y análisis como es EEUU. ¿Podemos aprender mucho por estas latitudes? Desde luego. Obviamente no de Trump, pero sí de alguna de las herramientas de análisis empleadas por el futuro presidente de los Estados Unidos.

La “Outcome Economy”: compartiendo resultados y valor entre proveedor y cliente

He hablado ya en alguna ocasión de la fábrica inteligente. Como describía en ese artículo:

Muchos han utilizado este nuevo concepto de Industria 4.0 para referirse a esta cuarta revolución industrial que parece estamos viviendo. Como las anteriores revoluciones, se caracteriza por la introducción de nuevas tecnologías en los procesos industriales. Si en las anteriores fueron la máquina de vapor, el motor diesel y la electricidad, en este caso estamos hablando de la integración de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en las fábricas. Un hecho que trae inexorablemente ligado que estemos hablando ya de la redefinición de los procesos, productos y servicios e incluso modelos de negocios.

Sé que está en boca de muchos. Y no voy por ello a volver a introducir descripción alguna más. Pero, lo que sí creo que es interesante es hablar de hechos concretos. De resultados tangibles. De qué se está obteniendo con todo ello. Como he dicho en varias ocasiones con el paradigma del Big Data, una vez que tenemos claro el discurso y los “qué”, es hora de hablar de resultados tangibles y experiencias obtenidas.

Máxime cuando hablamos a una era digital en la que las empresas están bajo una presión digital que les obliga a transformarse. Esto en el sector industrial se da  más que en otros por su dependencia de las máquinas. Éstas, no son más que un medio para un fin. Pero, sin embargo, todavía la gran mayoría de las empresas focalizan su conversación, su foco de valor (y por ende de transacción) en las máquinas y sus productos, en sus características, en sus requisitos funcionales, etc. Y todavía muchos ratios económico-financieros de gestión de una empresa se basan en eso, en la utilización de activos, sacarles el máximo rendimiento, ahorrar gastos, etc.

Esta lógica, en la era digital, puede estar cambiando. Es lo que algunos han venido a bautizar como la “Outcome Economy“; dicho en otras palabras, compartir resultados y valor entre proveedor y cliente. Es decir, en lugar de registrar transacciones por la compra-venta de objetos/cosas/chismes, que se haga una estrategia de repartir el valor generado“.

La evolución de la Industria gracias a la digitalización (Fuente: World Economic Forum)
La evolución de la Industria gracias a la digitalización (Fuente: World Economic Forum)

En el Foro Económico Mundial de Davos de 2015, fue uno de los temas tratados. Muchos CEOs, que viven esta transformación digital en sus propias empresas, comentaron que esto iba a representar una gran oportunidad para cambiar el paradigma de las transacciones,  y por ende, del mundo empresarial. ¿Por qué? Por la oportunidad de trascender de las mismas. Es decir, de pasar de una economía basada en el intercambio de activos (yo fabrico máquinas o productos y te los vendo), a entrar en un modelo en el cada empresa genera valor y comparte los resultados obtenidos de dicho valor. Y, en esta era, se “pagará” por el servicio de valor prestado. Es decir, lo que entre amigos podríamos llamar “vamos a éxito” o “vamos a medias“.

Una era en la que las empresas competirán por lo que realmente el cliente valora. Ya no te compraré un martillo, sino te compraré una puerta arreglada. Ya no te compraré un motor para mi coche, sino que te compraré horas de funcionamiento de mi vehículo. Ya no te compraré una máquina para fabricar tornillos, sino que te compraré horas de prestación de servicio de las mesas y sillas. Esta era de la “Outcome Economy”, creo, marcará un momento histórico para la generación de más confianza en los mercados, dado que alineamos incentivos de proveedor y cliente, que para mí, siempre ha sido el gran reto.

Esta asimetría de información que existía entre proveedor y cliente, había traído en innumerables ocasiones problemas de confianza. Y en definitiva, fallos de mercado. En la era digital, en la que todo se puede medir, esto no tenía mucho sentido. Venimos de una era opaca de actividad física a una “visibilización” que trae la era digital en la forma de datos generados de manera continua. Aquellas empresas que quieran aportar esta visibilidad del valor que aportan a sus clientes, creo, romperán muchos paradigmas. Y abrirán nuevas oportunidades para sus clientes.

Algunos ejemplos que están haciendo esta migración. En el sector de la agricultura. Compañías como Monsanto o Dow Chemical, ya no venden semillas, fertilizantes o equipamiento a los agricultores, sino que les venden resultados. Frutos y alimentos. Si hay alguna eventualidad, asumen la responsabilidad proveedor (Monsanto) y cliente (agricultor). En el sector de la salud. Philips Healthcare, ya no vende dispositivos de monitorización remota, sino que “vende” tasas de reducción de reingreso de pacientes (que obviamente reduce costes para los sistemas públicos de salud). Rolls-Royce, ya no vende motores, sino que vende horas de funcionamiento de los mismos. Parecido a lo que hace Thyssenkrupp con los ascensores; se acabaron las discusiones con los vecinos sobre lo malo que es un ascensor o una puerta de garaje, dado que ahora asumimos el riesgo de fallo con el proveedor. Y también en España tenemos casos; mi querido seguro en Next Seguros, que a cambio de la cesión de mis datos de conducción, me rebaja la póliza, y comparte el valor generado (se convierte así en una plataforma de movilidad) entre los proveedores de eventualidades en conducción (gasolina, reparaciones, prevención de fatiga o avería de piezas) y yo como cliente (mejor prevenir que lamentar).

Todo esto es posible porque en esta era digital de abundancia de datos, podemos conocer y entender mejor lo que el cliente quiere. Por qué nos compra. Es decir, el valor que realmente percibe. Si encima ese valor percibido lo monitorizamos en tiempo real (horas de funcionamiento de un ascensor o motor, número de plantas que crecen o la tasa de readmisión de pacientes), podemos construir nuevos esquemas de relación entre proveedor y cliente.

Y es que, como hemos dicho muchas veces, esta era digital se caracteriza por muchas cosas. Pero sobre todo, por su carácter disruptor y de generación de valor. Solo es cuestión de saber capturarlo y construir una oferta innovadora alrededor. La “Outcome Economy” es solo otro ejemplo más de cómo no hablamos tanto de tecnologías o herramientas, sino de paradigmas o filosofías de gestión o negocio. ¿Te atreves a dar el salto con tu negocio?

Amazon patenta un modelo de “almacén que vuela”: con los drones, todo está por hacer

Estas Navidades, me han regalado un dron. Además, un modelo que llevaba tiempo queriendo tener. Me interesa, como siempre, porque a los que nos dedicamos a esto de la tecnología, nos gusta “conocer lo último”, especialmente, por entender sus implicaciones a nivel de procesos, modelos de negocio y productos/servicios. Sobre los drones y lo que pueden llegar a introducir he hablado ya en alguna ocasión anterior, así que me ahorro la introducción.

Quería tener un dron que generara muchos datos. No solo con la cámara, sino también de geolocalización y otros metadatos. Con esto, buscaba entender qué oportunidades de eficiencia y optimización podrían traer a las cadenas de valor de las organizaciones.

En este sentido, para nosotros, ver lo que hacen las empresas de referencia es fundamental. Y, Amazon lo ha vuelto a hacer. Casi sin darme tiempo a empezar a entender el dron, leo que hace un par de días ha solicitado una patente que ha bautizado como “airborne fulfillment centers“, y que podemos ver en la siguiente imagen representada:

El
El “almacén que vuela” de Amazon (Fuente: techcrunch.com/2016/12/28/amazon-patents-show-flying-warehouses-that-send-delivery-drones-to-your-door/?ncid=rss)

Sí, lo que estáis viendo es un almacén en un zeppelin. No es que estemos volviendo a comienzos del Siglo XX. Sino que Amazon simula un objeto volador que pudiera permitirle distribuir más rápidamente lo que cualquiera de sus clientes pudiera comprar. Entiéndase el concepto “zeppelin” como el objeto volador más flexible que les permita prescindir de aviones comerciales que hace la flexibilidad de nuevo un reto. Por lo tanto, entiendo, que Amazon estará pensando en dotar de unas capacidades de “transporte de almacenes” no necesariamente en forma de aviones, sino en algo que les permita llegar a las grandes ciudades de manera más cercana.

Y esto lo puede hacer por dos vectores tecnológicos que como sabéis sigo mucho: el Big Data y los drones. Por un lado, dado que tiene una base de datos de patrones de compra realmente grande, nadie mejor que Amazon para tratar de adelantarse a cuándo y dónde se va a comprar qué. Es decir, para hacer ejercicios de predicciones de demanda realmente eficientes.

Una vez que tengo esos modelos construidos, dado que mis “almacenes” son móviles (el zeppelin), puedo desplazarlos a cualquier lugar. Dentro, podría contener un ejército de drones, incluso con capacidad de controlar por temperatura ambiente lo que contengan (entiendo que estarán pensando en productos frescos y otros productos de alimentación), de tal manera que pueden almacenar y distribuir a una velocidad récord sin dañar la calidad del producto.

Imagínense un partido del Athletic, algo muy local para los de Bilbao. Amazon podría desplazar su almacén móvil zeppelin a cualquiera de los montes de alrededor de Bilbao. Aquí las previas de los partidos suelen requerir la dotación de muchos productos de alimentación y bebida. Para cualquier grupo de amigos, pedir que venga un dron de Amazon a distribuirles prácticamente en tiempo real, sería una cuestión de minutos.

¿Ciencia ficción? No me lo parece. Amazon ya lleva mucho tiempo haciendo innovaciones en esta línea. Nada de lo que no haya hablado antes. Quizás el mayor reto que se vaya a encontrar Amazon es una cosa que cada vez se escucha y lee más en foros especializados en la materia. Esta complejidad de sistemas y objetos que pudiéramos ver a futuro por el aire, introducirá un espacio aéreo nuevo que hay que controlar. He puesto el ejemplo de Bilbao, pero piensen ustedes en la ciudad desde donde están leyendo este contenido.

No solo se trata de que el cielo está saturado. Sino también de hacer el sistema de Amazon compatible con las condiciones atmosféricas (¿qué pasa cuando lleva? ¿qué pasa con la velocidad del viento?) y con la diferente tipología de transporte que podamos ver por el aire en el futuro. Aquí nuestros representantes políticos, esperemos estén bien atentos a lo que va sucediendo.

Independientemnete de las reflexiones que aquí podamos hacer, lo que parece claro es que Amazon está adelantándose a todos. Que está yendo más rápido que el resto. Y que eso le va a dar muchos réditos a buen seguro para que el mundo del comercio electrónico, y su integración con canales físicos (acordémonos de su primera tienda física inteligente), sea liderado por Amazon. Por lo tanto, la reflexión que el mundo del retail debe hacer es que tenemos que hacer algo. Que el mundo digital va muy rápido, y sus tecnologías también. Y que no nos podemos quedar atrás. Y que esto de las estrategias omnicanal no es solo ya una idea. Sino también, realidades que se van conformando.

Por eso decía en el título eso de que “con los drones, todo está por hacer“. Esto mismo, lo podemos generalizar a que con la tecnología, todo está por hacer.

La conquista tecnológica del mundo empresarial: un crecimiento imparable

Hace unos días, me invitaron desde Innobasque (agencia vasca de la innovación), Estrategia Empresarial (revista especializada) y Gobierno Vasco, a hacer un breve recorrido por lo que está suponiendo el dato como eje transformador de las economías desde el año 2006 al 2016. Se cumplía 10 años de la publicación de la guía de la innovación, así que nada mejor que hacer ese recorrido con una de las palancas de cambio de las que más se habla en estos momentos.

Sin embargo, abrí la breve conferencia con esta imagen que os adjunto a continuación. Luego, en el cocktail, y pese a que realmente fui a hablar de datos, fue el tema que más me comentaron.

Un nuevo mundo en las empresas: las tecnológicas pisan fuerte (Fuente: The Economist)
Un nuevo mundo en las empresas: las tecnológicas pisan fuerte (Fuente: The Economist)

No es la primera vez que hablo de cómo las grandes empresas del mundo ahora mismo son tecnológicas. Lo hice también el pasado mes de febrero. Es un tema que me fascina, ver cómo el mundo tecnológico genera cada vez más valor, de manera imparable, y muchos todavía están reflexionando si realmente va a transformar las economías o no.

No es la primera vez en la historia que ocurren estas cosas. A comienzos del Siglo XX, también aparecieron unas empresas industriales con un paradigma nuevo (la electricidad), que conquistaron el valor del mundo. Ahora hablamos de tecnologías digitales, que sobre infraestructuras como Internet, los datos, la conectividad y la movilidad, no paran de transformar cadenas de valor. Algunas de estas empresas son nuevas (Alphabet, Facebook o Amazon), pero otras se transforman -de ahí su valor y resiliencia- con cada nuevo paradigma tecnológico (Apple, Microsoft, etc.). Sin embargo, todas entienden la capacidad transformadora que tienen estas tecnologías digitales.

¿Cuánto valor están generando? Me gusta responder a esta pregunta aparentemente tan abstracta a través de indicadores. Concretamente, a través de la cantidad de dinero líquido en caja que amontonan. En EEUU, estas empresas tecnológicas, tienen el 10% del PIB americano (casi nada). Pero es que en Japón, tienen un 47% del PIB (impresionante). Según McKinsey, un 10% de estas empresas que cotizan en bolsa en el mundo, generan el 80% de los beneficios de todo el mundo. No es difícil deducir que muchas de ellas son tecnológicas.

Sin embargo, todas estas cifras, son, obviamente, a escala mundial. Pero, Europa, nosotros, debemos preocuparnos. Según PwC, de las 100 empresas más grandes del mundo, en 2009 había 19 (menos ya del 20% del que nunca jamás en la historia había bajado). Hoy, en el 2016 que estamos cerca de cerrar, son ya solo 17. Y cayendo en valoración bursátil. No es difícil deducir que Europa, con sus enormes problemas (económicos, sociales, culturales, políticos, etc.), está quedándose atrás.

Tampoco es difícil imaginar que esta tendencia de crecimiento de la empresa tecnológica digital no dejará de crecer. Básicamente, por una cuestión de naturaleza y arquitectura. Las tecnologías digitales, por su constitución, tienden a crear efectos de red y facilitar enormemente el crecimiento global y la exportación. Por lo tanto, no tengo muchos indicios para pensar que esto acaba de empezar.

Por otro lado, cabe también reflexionar sobre lo que está suponiendo esta transformación y orientación a la economía digital a efectos de estructuras organizativas. Algunas de estas grandes empresas (quizás Exxon y Johnson&Johnson como grandes ejemplos), todavía atesoran grandes activos en sus balances. Es decir, tienen grandes infraestructuras, un volumen de empleados realmente grande para su tamaño, etc. Pero esto con las tecnologías digitales no pasa. Como señala este artículo de The Economist, y como ejemplo ilustrativo, en 1990 los tres fabricantes de vehículos de Detroit (General Motors, Ford y Chrysler) facturaban conjuntamente 250.000 millones de dólares, capitalizaban en bolsa con 36.000 millones de dólares y tenían 1.200.000 empleados.

¿Saben qué ocurre ahora? Las empresas empresas más grandes de Silicon Valley (las que se consideran el paradigma del valor digital generado: Apple, Alphabet -Google- y Facebook), facturan una cifra parecida (250.000 millones de dólares), pero valen en bolsa más de 1.000.000 millones de dólares, solo empleando a 137.000 personas. Sobre esto último, también hemos escrito mucho últimamente, así que entiendo que poco más que añadir.

¿Por dónde creemos que podrá ir el devenir de esta economía digital tan transformada? Entiendo que veremos transformarse muchas industrias. Muchos sectores. Algunos de esos que piensan que esto del digital no va con ellos y ellas. Pero, como hemos visto a lo largo de las cifras expuestas, es peligroso tener esa actitud. La historia ha dejado numerosos casos donde esa lógica de “a mí no me va a afectar”, ha llevado a la quiebra a negocios históricos.

Una última gráfica para concluir. La valoración en bolsa de los retailers “físicos”. Es decir, puntos de distribución minorista con tiendas en EEUU. Todos han caído. Salvo Walmart (que ha hecho muchos pinitos en esto del digital), y salvo Amazon. Que, ahora mismo, no es el “mayor centro comercial del mundo“, sino que además, es la sexta empresa de mayor valor bursátil del mundo. Lo que tiene hacerte grande, optimizar procesos, y ofrecerlos como servicios para terceros. Eso sí es brillante.

Capitalización bursatil de las principales empresas del retail (Fuente: Yahoo Finance)
Capitalización bursatil de las principales empresas del retail (Fuente: Yahoo Finance)

 

La desaparición de los trabajos rutinarios: los e-sports, oferta y demanda, y el valor humano añadido

Sigo muy preocupado por todo lo que tenga que ver con la automatización del trabajo. Básicamente, porque creo que seguimos bastante expectantes. Sin mucha acción. Quizás tengamos que pensar mucho aún. Diseñar la estrategia. Y luego actuar. No lo sé. También quizás pudiéramos empezar a probar alguna política, acción o programa, que ayude a lo que cada vez parece más evidente. Ya lo comenté en el anterior artículo.

Un ámbito en el que me voy a interesar a corto plazo es el estudio de los tipos de ocupación y su mayor o menor susceptibilidad a la automatización. Básicamente, para pasar de un “discurso generalista” a un discurso más concreto. Que pueda contribuir a la reflexión y acción en las sociedades que tengo el placer de vivir (Euskadi, España).

Es complicado comenzar a hablar de la automatización del trabajo y no hablar de los trabajos rutinarios. Tiene ya unos dos años, pero esta gráfica habla por sí sola:

Auge de los trabajos no rutinarios y caída de los trabajos rutinarios (Fuente: wsj.net)
Auge de los trabajos no rutinarios y caída de los trabajos rutinarios (Fuente: wsj.net)

Como se puede apreciar, desde la “gran irrupción de las tecnologías digitales” (que tampoco tienen una fecha de comienzo, pero vamos a fijar en 2001), el empleo se ha venido creando en trabajos no rutinarios. Es decir, en aquellos donde el valor añadido de nuestro trabajo no es mover objetos, introducir información, computarla o recoger órdenes y actuar en consecuencia. Es decir, en aquellos trabajos donde tenemos que hacer algo más que esto último. Pensar, diseñar, construir de la nada, etc. El cerebro y nuestras capacidades cognitivas, ahí no tienen rival (al menos hasta que la computación cognitiva nos pueda dejar atrás también en eso).

Pero, en los trabajos rutinarios, los robots, cada vez son mejores que el propio humano haciendo esas cosas. Y encima, pueden trabajar sin parar, no tienen ocio personal, ni familia, etc. Podría aquí yo introducir un discurso social y ético; pero que entiendo no aporta nada a lo obvio. Si un robot lo hace mejor y encima sin parar, mejor centrarnos en otra cosa.

Uno, intuitivamente, podría pensar que la principal razón de esta caída del empleo rutinario es la propia automatización. Es la hipótesis que muchos han venido manejando. Incluso mi razonamiento anterior podría llevar a pensar eso. Sin embargo, las causas y efectos son siempre mucho más complicadas de explicar que la mera intuición. Por eso, me he puesto a investigar un poco sobre el tema. Y me he topado con este artículo, recién publicado (Diciembre de 2016), titulado “Disappearing Routine Jobs: Who, How, and Why?“.

Fuente: http://www.nber.org/papers/w22918
Fuente: http://www.nber.org/papers/w22918

Los autores hablan sobre cómo la desaparición de trabajos rutinarios parece que podría tener poco que ver con la automatización. Tendría más que ver con los deseos de las personas de dejar de hacer esos trabajos. Vamos, una situación de oferta-demanda tradicional, en la que el salario baja tanto por los efectos entre la curva y demanda tradicional, que a las personas, ya no les estaría interesando hacer esas labores. De esta manera, parece que el salto hacia puestos de trabajo de cualificación superior, sería más fácil, al tener también la voluntad del trabajador de hacerlo.

Todo esto, en cierto modo, me recordaba a este otro artículo que leí hace unos meses: “Why more young men are choosing video games over a job“. Un estudio publicado en este septiembre de 2016 por investigadores de la universidad de Princeton, exponía cómo muchos jóvenes con estudios universitarios, optaban por quedarse en casa jugando a videojuegos que ir a trabajar. Muchos pensarían que es por puro ocio; pero no, se trata de otra nueva profesión, de la los e-sports, de la que ya he hablado, y encima con bastante optimismo.

Why more young men are choosing video games over a job (Fuente: http://www.csmonitor.com/layout/set/amphtml/USA/2016/0925/Why-more-young-men-are-choosing-video-games-over-a-job?client=safari)
Why more young men are choosing video games over a job (Fuente: http://www.csmonitor.com/layout/set/amphtml/USA/2016/0925/Why-more-young-men-are-choosing-video-games-over-a-job?client=safari)

Y no, no es tanto un tema de no encontrar “otra oportunidad”, sino que es un tema de preferencia. En el informe “Trends in Psychological Well-Being“, además se muestran más contentos y satisfechos que sus pares desempeñándose en esos trabajos rutinarios que señalábamos al comienzo. Es más, el informe de Princeton dice que, esta tendencia es tan importante, que enre un 20 y un 33% de la reducción de las horas de trabajo se puede atribuir a personas que ya se dedican a los e-sports. ¿Por qué tanto los juegos? Parece que el esquema de incentivos que les propone (que dominan y conocen) es más atractivo, que el de un empleo.

De hecho, en este otro artículo, se puede leer cómo el grupo con menor transición hacia los puestos de trabajo rutinarios son precisamente los jóvenes. Independientemente de sus estudios. Esto hace que podamos pensar que las alternativas que tienen hoy en día frente a los trabajos rutinarios, les está haciendo valorar esas otras oportunidades, que, encima, les motivan más.

El declive de los trabajos rutinarios entre los jóvenes (Fuente: http://www.voxeu.org/sites/default/files/image/FromMay2014/cortes%20fig1%201%20oct.png)
El declive de los trabajos rutinarios entre los jóvenes (Fuente: http://www.voxeu.org/sites/default/files/image/FromMay2014/cortes%20fig1%201%20oct.png)

Como hemos podido comprobar, estudiar los “porqué” del declive de los trabajos rutinarios no son fáciles de localizar. Y menos aún, en una época en la que gracias a la transformación digital de la economía, no paran de salir oportunidades y alternativas a las que dedicarse. De ahí que el salario (curva de oferta y demanda), no resulte atractivo. Y los e-sports, como un ejemplo ilustrativo, una alternativa realmente buena. Veremos cómo sigue todo esto.

 

Y ahora, Amazon Go: un nuevo concepto de tienda

No sé si han tenido ocasión de leer en las últimas horas alguna noticia que hable sobre Amazon Go. Quizás sí, pues ha tenido bastante eco. Me sorprendió la noticia publicada en medios americanos justo antes de empezar una conferencia sobre el uso de los drones, botones Amazon Dash y el Big Data para la transformación digital del retail. Ni calculado. 30 minutos antes de arrancar la conferencia, tuve que introducir nuevos contenidos, por lo que sale en este vídeo:

En el vídeo lo enfatizan bastante: “No lines, no registers, no self-checkout machines“. Su propuesta de valor parece clara: aumentar nuestra experiencia como consumidores haciendo que tengamos que esperar menos en colas y los enfados derivados de las esperas y demás. Nada muy diferente a lo que he comentado en anteriores ocasiones para hablar de Zume Pizza o Maple. Como digo en numerosas ocasiones en mis conferencias, desde que en la carrera un profesor me dijo que me iba a pasar 6 años de mi vida en colas, me obsesioné. Más allá de la cifra exacta (que intuyo, además, habrá variado), lo que me quedé es con el mensaje. La importancia de reducir colas y esperas a usuarios que, como yo, aprecian y valoran mucho su tiempo.

Esto en la era digital es más fácil que nunca. Amazon Go, una tienda-concepto que ha abierto la gran empresa logística en su casa de Seattle, no hace más que ser el enésimo ejemplo en esta misma línea. Ofrecer al comprador una facilidad sin precedentes. Los Amazon Dash, parecen ya hasta molestos y lentos. ¿Por qué me parece interesante este nuevo vídeo en el enésimo caso de “no hagas colas y cuida tu tiempo“? Primero, por quién lo hace (Amazon). Segundo, por las tecnologías clave sobre las que lo construye (visión artificial, sensores, móvil, Machine y Deep Learning). Y, tercero, por el efecto que podría traer en la transformación del retail.

En primer lugar, que lo introduzca Amazon. Una máquina logística que sigue buscando cómo optimizar procesos críticos (y costosos) a los retailers. Su reciente acuerdo con Día para introducir su supermercado Amazon Fresh en España nos anticipa una era en la que los retailers tradicionales deberán asociarse a Amazon. En este caso, con Amazon Go, un concepto que les aportará eficiencia de costes y mayor “capacidad de atención a clientes a la hora” (throughput). En una era en la que los costes de personas (por desgracia) es un limitante para muchos negocios, que se pueda atender a un mayor número de clientes a la hora y con menor coste gracias a la robótica, creo que no escapará a nadie será un proceso duro, pero que llegará. Creo que la Seguridad Social debería estar reflexionando sobre ello.

En segundo lugar, las tecnologías que emplea. La recién bautizada como “ Just Walk Out“, es una tecnología basada en la visión artificial (para reconocer el producto que ha seleccionado el consumidor), sensores (para detectar la presencia de un consumidor), movilidad (que actúa como caja registradora “en tiempo real” y como cartera para el pago) y los algoritmos de aprendizaje autónomo y cognitivo (deep learning) para ir aprendiendo sobre la marcha y así poder mejorar el sistema a futuro (e incluso, claro, recolectar los datos para activar cualquier estrategia de Big Data de las que hemos hablado en reiteradas ocasiones). De hecho, es una de las primeras reflexiones que he hecho: ahora sí que sabrán a ciencia cierta por dónde nos desplazamos en un supermercado. De ahí, a ofertas personalizadas en todo momento, hay un paso muy pequeño con las posibilidades que trae el Big Data.

Just Walk Out (fuente: Amazon)
Just Walk Out (fuente: Amazon)

Y en tercer y último lugar, el impacto sobre el retail. Un nuevo concepto de “tienda” o de venta, como decía. Vas a la tienda, vas cogiendo los productos que quieres y te vas. Lo pagas, claro, pero sin tener que sacar la cartera, porque todo queda registrado en tu móvil. Las tecnologías que explicábamos en el punto anterior, obviamente, juegan un papel fundamental. Una comodidad sin precedente. Amazon entrando en el mundo de la tienda física. El online, acaba en lo físico, un camino que siempre he creído más fácil que el contrario.

De momento este nuevo concepto de tienda solo está disponible para empleados. En 2017 se espera que abra. ¿Llegará algún día a España? Pues no sé si será Amazon Go o alguien sacará una enseña antes. Pero vamos, que este tipo de cuestiones llegarán, intuyo que sí. Son ya muchos casos los que se apalancan sobre la tecnología para aportarnos mejoras de nuestra calidad de vida y reduccines de tiempos improductivos.

¿El problema que veo? El de siempre, el eterno debate de la destrucción de trabajo. Si bien ya he escrito que hay nuevas evidencias que van en otra línea, que estamos hablando de puestos de trabajo de baja cualificación (cajeros/as, reponedores, etc.) y con alta susceptibilidad a ser automatizados. Por lo tanto, quizás, los más vulnerables a la automatización de procesos. Y por lo tanto, sobre los que más deberíamos estar pensando qué hacer. Los robots no cotizan a la seguridad social. Pero sí que aportan bienestar a la sociedad. Hora de introducir nuevos elementos en el debate sobre cuestiones como la renta mínima.

Como ven, Amazon Go, un nuevo concepto de tienda, que introduce viejas reflexiones. Seguiremos estudiando cómo la tecnología aporta productividad, pero también elementos sociales que no debemos olvidar.