LA REVOLUCIÓN DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN: TRANSFORMANDO LOS NEGOCIOS Y LA ADMINISTRACIÓN

Contra la sobrecarga de información: nace un nuevo negocio

Si efectúa una búsqueda en la Web, en muchos casos encontrará miles de referencias que lo dejarán abrumado y casi sin saber qué hacer. El exceso de información -o sobrecarga de información- se ha convertido en un problema gigante, y la batalla para resolverlo avanza a paso de tortuga. La sobrecarga de información es la obtención de más información de la que se puede leer, absorber o usar; es un subproducto de la computarización y las telecomunicaciones. La cantidad de datos que podrían ser valiosos ha hecho explosión y ahora es posible usar las computadoras e Internet para obtener, almacenar, buscar y comunicar esos datos. Se puede seguir el desarrollo del problema y ver cómo se ha comenzado a atacar, examinando la carrera de Ron Bienvenu, fundador y presidente ejecutivo (CEO) de SageMaker Inc.

La carrera de Bienvenu en el campo del abasto de información se inició en 1988 cuando él, siendo un hombre joven, entró a trabajar con SNL Securities de Hoboken, Nueva Jersey. Ésa fue la época de la crisis de los ahorros y préstamos, la cual costó a los contribuyentes estadounidenses cientos de miles de millones de dólares. Aunque la información acerca de la crisis y los bancos específicos implicados era indispensable para muchos, era muy difícil de obtener. Bienvenu se convirtió en editor del boletín ThriftWatch de SNL, que contenía abundantes datos sobre trámites ante la Securities and Exchange Commission, pertinentes para la industria bancaria. Su público consistía en analistas, inversionistas y ejecutivos de la industria bancaria. Bienvenu señala que: "No se añadía valor a la información; sólo se estaba dando otra presentación." En otras palabras, SNL se limitaba a reunir los datos y a transmitirlos sin esforzarse por hacerlos pertinentes para clientes individuales. Así, los clientes recibían montañas de datos que en su mayor parte no podían usar. Además, puesto que los datos se distribuían en papel, no era posible efectuar búsquedas ni reorganizarlos o combinarlos.

Durante dos años, a partir de 1989, Bienvenu cofundó y publicó el boletín Energy Alert. Su concepto era similar al de ThriftWatch, pero iba dirigido a analistas y ejecutivos de la industria de la energía, no de la bancaria. Su estrategia era similar: reunir y pasar a los clientes todos los datos que podrían ser pertinentes, con la esperanza de que suscriptores individuales convirtieran algunos de ellos en información útil. Los datos provenían principalmente de trámites ante la SEC y se enviaban por fax diariamente a los suscriptores. Bienvenu no examinaba el valor de los datos ni estudiaba las necesidades de información de los suscriptores individuales. Puesto que él imprimía todo lo que tenía apariencia de ser pertinente, a veces cometía errores garrafales. Por ejemplo, durante meses publicó datos financieros detallados sobre Oil-Dri, porque el nombre semejaba los vocablos ingleses para perforación petrolera (oil drilling). Tuvieron que pasar meses para que

un suscriptor le informara que la compañía no era del ramo de la energía, sino que fabricaba arena para gatos. El boletín no tuvo éxito.

En 1991, Bienvenu entró a trabajar en John S. Herold Inc., una compañía de investigación y consultoría en la industria del petróleo. Ahí se le encargó automatizar lo más posible la recolección de datos para un boletín existente de la industria petrolera. En la preparación del boletín, el personal usaba un método muy repetitivo de obtención manual de datos digitalizados. Los mismos datos se recolectaban otra vez manualmente el siguiente mes o trimestre, un proceso lento, costoso y propenso a errores. Además, los datos se publicaban después en papel. Una vez más, no se hacía ningún esfuerzo por personalizar los datos para cada suscriptor.

Estando en este trabajo, Bienvenu comenzó a entender que los clientes no querían toda la información disponible en la industria; sólo querían los datos que para ellos eran importantes. Además, Internet ya estaba teniendo un impacto sobre la obtención y abasto de información. Muchos suscriptores ya no querían datos en bruto, pues esos los podían conseguir ellos mismos. También, muchos clientes estaban objetando los datos en papel, por ejemplo, en revistas o faxes. Así pues, en 1993 Bienvenu dejó su empleo y fundó SageMaker en Fairfield, Connecticut.

SageMaker desarrolló software que localiza y reúne automáticamente información relacionada con la energía, a partir de publicaciones de la industria, a través de computadoras para clientes individuales, con base en criterios que los mismos clientes definen. Los datos provienen de varios miles de fuentes. Una vez que Bienvenu estableció su compañía, varias casas editoriales, como McGraw-Hill, acudieron a SageMaker y le pidieron poner versiones digitalizadas de sus publicaciones a disposición de los clientes de SageMaker, y pagaron a esta última por ese privilegio.

Puesto que las publicaciones provenían de diferentes tipos de sistemas de computación y estaban en diferentes formatos digitales, SageMaker tuvo que crear cinco productos frontales diferentes para proporcionar las publicaciones a todos sus clientes. Los clientes de SageMaker pronto le hicieron saber que la obtención de la información requerida era demasiado difícil por la necesidad de aprender cinco interfases distintas. Bienvenu llegó a la conclusión de que, en lugar de aliviar la sobrecarga de información, estaba haciéndola crecer otra vez. Rápidamente, Bienvenu transformó SageMaker en un sistema de software que presentaba datos a los clientes en un solo formato. El sistema reúne datos de muchas fuentes distintas de la misma manera, pero los clientes usan sólo una interfase, y el sistema ahora es fácil de usar. Los suscriptores pueden acceder al sistema por Internet, empleando el mismo software estándar que usarían para acceder a información de la Web.

Según el sitio Web de SageMaker, "SageMaker combina, clasifica y organiza contenido interno y en línea en una sola plataforma de empresa". El software

permite a los usuarios combinar fuentes de información internas y externas. Para coadyuvar en este proceso, la compañía indiza y organiza los documentos para poder efectuar búsquedas. Una descripción de ejemplo ayudará a entender el valor de este sistema. Un usuario podría buscar información acerca de un país, Indonesia por ejemplo, y el sistema buscaría todas las fuentes de datos y produciría una gama muy amplia de información que incluiría, entre muchas otras cosas: los campos de la compañía indagadora en producción en ese país, las exploraciones en curso de esa compañía o de otros en ese país, el desempeño de la moneda de Indonesia en correlación con la inversión en capital de la compañía, el más reciente análisis de la estabilidad política del gobierno indonesio y un análisis de la posición y actividades de sus competidores. Los documentos fuente, como boletines, siguen estando disponibles en su forma original (es decir, los usuarios pueden leer los artículos completos de los boletines).

Bienvenu enfrentaba un problema más: la competencia. "La acumulación de información se está convirtiendo en un negocio no diferenciado", observa él, "porque proveedores como Dow Jones y Reuters tienen más o menos las mismas 4,000 fuentes en la industria petrolera". Además, compañías como InfoMation Publishing Corp. ofrecen herramientas que filtran y agrupan estos datos. Por ello, Bienvenu se preguntó: ¿qué podría hacer SageMaker para obtener una ventaja estratégica? La solución es un módulo de auditoría llamado Information Management Program (IMP). IMP monitorea el número de personas que leen y usan los datos de cada publicación. Este módulo permite a los clientes determinar qué publicaciones deben renovar y cuáles deben desechar. Así, las compañías pueden comparar el costo con la utilización y reducir sus costos eliminando las fuentes que no se usan lo suficiente. J. Stephen Putnam, presidente de Robert Thomas Securities, explica que: "Determinar con exactitud el rendimiento que obtenemos de la información ha sido algo que no habíamos podido lograr desde hace años." Bienvenu mismo señala que sus clientes típicos son compañías Fortune 100 que gastan $160 millones al año en información. SageMaker podría ahorrarles un 20% distribuyéndola y auditándola. Por otra parte, las editoriales pueden verificar que las corporaciones no estén sobreutilizando sus suscripciones. Según Phil Lynch, vicepresidente de ventas de Reuters America Inc., la función de auditoría de SageMaker "la distingue de todos los demás".

Se estima que los ingresos de SageMaker crecieron a $5.8 millones en 1999. Una fuente de ingresos es que las editoriales pagan a SageMaker regalías de suscripción del 7 al 15%. Por otra parte, la compañía ha vendido su servicio a cerca de 150 clientes corporativos, con un total de 60,000 usuarios. Sus clientes incluyen gigantes del campo de la energía como Amoco Inc., ARCO, Conoco y Royal Dutch Shell. Para la industria de la energía, SageMaker usa más de 4,000 fuentes de información comercial, que incluyen revistas, boletines y bases de datos financieras y de la industria.

El combate contra la sobrecarga de información parece ofrecer a SageMaker un futuro brillante. Bienvenu planea expandirse ofreciendo software similar, específico para la industria, en otros campos, y en 1998 recaudó $3 millones en capital para esta expansión. La industria que sigue es la financiera y luego podrían venir la farmacéutica, la médica y la de telecomunicaciones.

PREGUNTAS DEL CASO DE ESTUDIO:

¿Cómo está usando SageMaker Internet para comercio electrónico?

¿Qué retos de administración, organización y tecnología tuvo que resolver Bienvenu al tratar de crear un negocio de información exitoso?

Cite algunos problemas que SageMaker enfrenta y que la tecnología no puede resolver.

Algunos observadores han comentado que Internet ha modificado drásticamente lo que significa ser un buen proveedor de información. Explique por qué.

La Revolución de los Sistemas de Información:Transformando los Negocios y la Administración.

UPS Compite Globalmente con Tecnología de Información.

United Parcel Service, la compañía de distribución de paquetes por aire y tierra más grande del mundo, se inició en 1907 en una diminuta oficina en un

sótano. Jim Casey y Claude Ryan -dos adolescentes de Seattle con dos bicicletas y un teléfono- prometían “el mejor servicio y las tarifas mas bajas”. UPS ha usado esta fórmula con éxito durante más de 90 años.

UPS sigue cumpliendo esa promesa y entrega más de 3,000 millones de paquetes y documentos cada año en Estados Unidos y en más de 200 países y territorios. Algo crucial para el éxito de la compañía ha sido su inversión en tecnología de información avanzada. La tecnología ha ayudado a UPS a mejorar el servicio a los clientes sin elevar los costos y a agilizar todas sus operaciones.

Con la ayuda de una computadora de mano llamada dispositivo para capturar información de entrega (DIAD, del inglés Delivery Information Acquisition Device), los conductores de UPS capturan automáticamente la firma de los clientes, junto con información de recolección, entrega y tarjeta de tiempo. Los conductores colocan el DIAD en el adaptador de su vehículo, un dispositivo transmisor de información conectado a la red de teléfonos celulares que transmite información de rastreo de paquetes a la red de computadoras de UPS en Mahwah, New Jersey. Ahí se puede acceder a la información desde cualquier parte del mundo para demostrar al cliente que se hizo la entrega. El sistema también genera una respuesta impresa a las consultas de los clientes.

Mediante su sistema automatizado de rastreo, UPS puede vigilar los paquetes durante todo el proceso de entrega. En diversos puntos de la ruta entre el remitente y el destinatario, un dispositivo de código de barras lee la información de embarque de la etiqueta del paquete; la información se alimenta luego a la computadora central. Los representantes de servicio a clientes pueden verificar la situación de cualquier paquete desde sus computadoras de escritorio, que están conectadas a la computadora central, y responder de inmediato a las preguntas de los clientes. Estos también pueden acceder a esta información directamente desde sus propias computadoras, utilizando la World Wide Web o Internet, o software de rastreo de paquetes especial provisto por UPS.

Cualquiera que tenga un paquete que enviar, puede acceder al sitio Web de UPS para ver las rutas de entrega, calcular los cargos por envió y programar la recolección. En el futuro, las personas podrán usar la Web para pagar sus embarques, utilizando una tarjeta de crédito o una cuenta de negocios que siga la pista a las órdenes de compra en línea de los clientes regulares grandes. Los datos recolectados en el sitio Web de UPS se transmiten a la computadora central y se devuelven a la computadora del cliente después de ser procesados. Hace poco, UPS inicio un nuevo servicio llamado UPS Document Exchange para entregar electrónicamente documentos de negocios, utilizando Internet. El servicio ofrece un alto nivel de seguridad para estos documentos importantes, así como el rastreo de los mismos.

El Inventory Express de UPS, lanzado en 1991, almacena los productos de los clientes, los envía y los entrega al día siguiente a cualquier destino que el cliente solicite. Quienes usan este servicio pueden transmitir órdenes de embarque electrónicas a UPS a la 1:00 a.m. y confiar en que la entrega se hará antes de las 10:30 de esa misma mañana. UPS esta ampliando las capacidades de su sistema de información para poder garantizar que un paquete determinado, o grupo de paquetes, llegará a su destino a una hora especifica. Si el cliente lo solicita, UPS podrá interceptar el paquete antes de su entrega y devolverlo, o enviarlo a otro destino.

Preguntas del caso:

1.   ¿Cuáles son las entradas, el procesamiento y las salidas del sistema de rastreo de paquetes de UPS?

2.    ¿Cuáles tecnologías se usan?

3.   ¿Qué relación tienen esas tecnologías con la estrategia de negocios de UPS?

4.   ¿Qué sucedería si no se contara con esas tecnologías?

El Rol Estratégico de los Sistemas de Información.

Compañías Británicas de Productos de Consumo Comparten Datos.

Para los fabricantes de bienes de consumo británicos solía ser fácil llegar a sus clientes. Al haber sólo cinco canales de televisión, bastaba con poner un comercial en las telenovelas diurnas de la televisión británica para tener la seguridad de estar llegando a un gran porcentaje de las amas de casa

británicas. Ahora más de 200 canales, además de las computadoras personales e Internet, compiten por espectadores, y muchas más mujeres están trabajando fuera del hogar, lo que hace muy difícil localizar a los consumidores.

Unilever, la compañía matriz de Lever Brothers, Birds Eye, T.J. Lipton y otras compañías de comestibles y productos de consumo, que tiene oficinas centrales gemelas en Londres y Rótterdam, quería asegurarse de que su presupuesto de marketing de 3,600 millones de libras esterlinas (aproximadamente $6,000 millones de dólares) no se estuviera desperdiciando en campañas sin un claro objetivo. Después del notorio fracaso de productos como Persil Power, un detergente para ropa tan potente que hacía agujeros en algunas telas, la compañía quería evitar perder contacto con sus clientes.

En enero de 1997, la gerencia de Unilever decidió compartir datos de clientes con Kimberly–Clark, Cadbury-Schweppes y Bass Brewers, tres compañías de productos de consumo no competidoras. Estas empresas se dieron cuenta de que probablemente tenían un conjunto similar de clientes y podrían beneficiarse si agrupaban sus productos en promociones conjuntas, por lo que formaron el Consumer Needs Consortium, que posteriormente recibió el nombre de Jigsaw Consortium, y comenzaron a probar la factibilidad de crear una base de datos de consumidores nacionales.

Los grandes detallistas, como las de las cadenas de supermercados, tienen datos de transacciones de compra que obtienen en las cajas registradoras, pero la gran diversidad de sus mercancías provoca que sea difícil rastrear y analizar los datos de clientes con  el nivel de especificidad que se requiere para las campañas de marketing dirigidas. Antes de formar el consorcio, cada compañía miembro había obtenido sus propios datos a partir de promociones, llamadas a los centros de atención a clientes y encuestas por escrito. Unilever  tenía una base de datos de 1.5 millones de hogares británicos; Kimberly-Clark había reunido datos acerca de madres que acababan de tener bebés, para vender sus pañales Huggies, y Bass había comenzado a construir una base de datos regional de bebedores de cerveza. Cadbury todavía no tenía una base de datos, pero estaba ansiosa de colaborar. Todas estas compañías se dieron cuenta de que podían beneficiarse compartiendo sus datos de clientes y cooperando en la adquisición y análisis de datos de consumidores del Reino Unido.

Los miembros del consorcio juntaron sus datos acerca de los clientes de una región de Inglaterra y comenzaron a probar diferentes tipos de cupones, enviados por correo, para ver si las ofertas de múltiples marcas eran más eficaces que las de una sola. Los resultados del estudio piloto confirmaron que los hogares grandes con niños solían consumir cantidades notables de detergente, chocolate, jabón y pañales. Este conocimiento del tipo de hogares con mayor probabilidad de comprar sus productos ayudó a los miembros del consorcio a dirigir sus campañas de correo directo.  Envíos de

prueba, dirigidos a hogares específicos, tuvieron una tasa de canje de cupones hasta 10 veces mayor que la que tenían los envíos aleatorios, y esto fue una prueba más de que la combinación de datos de clientes podía ofrecer un rendimiento favorable de la inversión.

También hubo hallazgos desconcertantes. El consorcio descubrió que los matrimonios cuyos hijos se han ido ya, consumen cantidades extraordinarias de té, sopa, chocolate y helado, y que los hombres de 18 a 24 años no compran casi las marcas de los otros miembros del consorcio. Bass abandonó el consorcio por esta razón, pero siguió efectuando marketing cruzado con el consorcio en su sitio Web para la cerveza Carling.

Consodata, con sede en París, construyó la base de datos final, que consolidó datos de miembros del consorcio y proporcionó datos adicionales recabados mediante encuestas. El nuevo sistema puede efectuar análisis detallados, como cuántos Huggies usan las familias que tienen dos niños, una mascota, leen el Times y tienen ingresos anuales de 40,000 libras esterlinas. Luego, es posible tabular de forma cruzada la información para determinar cuáles otros productos podría querer este grupo de consumidores. Con información más precisa, los miembros del consorcio son capaces de desarrollar promociones de marketing más eficientes.

Preguntas del caso:

1.    ¿Qué beneficios gerenciales tiene la formación de un consorcio para compartir datos de clientes con otras compañías?

2.    ¿Hay desventajas?