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El blog de Mikel Niño
Industria 4.0, Big Data Analytics, emprendimiento digital y nuevos modelos de negocio

Servitización basada en datos: escenarios business-to-consumer (B2C)

Dentro del contexto de impulso de la servitización para transformar los modelos de negocio de las empresas industriales, la adopción de un enfoque de servitización basada en datos puede encontrarse tanto en escenarios de venta de un producto fabricado para consumidores finales (business-to-consumer, B2C) como en escenarios business-to-business (B2B) donde la prestación de servicios de valor añadido basados en explotación y análisis de datos se realiza en torno al producto (activo industrial) que un fabricante implanta en la cadena de fabricación de empresas industriales. En esta serie de entradas voy a centrarme en desarrollar las características principales de estos últimos escenarios de B2B industrial, aunque antes de ello en esta entrada haremos un breve repaso de algunos ejemplos relevantes de escenarios B2C que podemos encontrar en tres sectores industriales específicos.

La fabricación de electrodomésticos, junto con diversas aplicaciones de domótica y control de consumos, es quizá uno de los campos donde más noticias han venido apareciendo ligadas al concepto de “hogar inteligente”, impulsado por el despliegue masivo de la conectividad en los hogares y la disponibilidad de smartphones en manos de los consumidores que permitían acceder a apps para el control de dichos aparatos. Durante los últimos años hemos venido recibiendo información de cómo los principales fabricantes transformaban los frigoríficos o las lavadoras en electrodomésticos conectados con diversas prestaciones en función del caso. Dentro de las grandes perspectivas de crecimiento en el sector, una de las tendencias más recientes apunta a las “cocinas inteligentes” donde la conectividad habilitará el acceso a información externa que guiará el proceso de cocinar cualquier tipo de receta.

El mercado de la automoción ha sido también uno de los sectores bandera de este enfoque de servicios al consumidor basados en datos. Esta entrada del blog de Cartelligent hace un repaso de las marcas de fabricantes de coches que facilitan sus propias apps para el móvil que, gracias a la sincronización de datos entre la app y el coche, ofrecen una serie de servicios al propietario del coche. Como se indica en dicho blog, el rango de servicios ofrecidos varía entre los diferentes fabricantes, e incluye aspectos como: gestionar la apertura y cierre de puertas, compartir información de destinos con el sistema de navegación del coche, localizar la ubicación del vehículo, gestionar los diagnósticos en tiempo real del estado de diferentes componentes del coche, solicitar asistencia enviando la localización vía GPS, localizar centros de servicio y gestionar citas para solicitar mantenimiento, etc. Las opciones en este sentido no se limitan a las soluciones ofrecidas directamente por los fabricantes, y existe también todo un abanico de soluciones que pueden conectarse y extraer datos del sistema interno del vehículo gracias a adaptadores específicos.

La industria textil, principalmente en cuanto a la confección de ropa deportiva, ha seguido la estela del progresivo despliegue durante los últimos años de artículos ligados a la monitorización del ejercicio físico mediante la captura y análisis de datos a través de apps sincronizadas con dichos artículos. Si bien este último tipo de dispositivos se ha venido enfocando a un mercado mucho más amplio de consumidores, centrándose en registrar y mostrar información sobre cuenta de pasos, actividad física general o patrones de sueño, recientemente se han venido creando soluciones más sofisticadas para el mercado del deporte profesional. Estamos hablando de toda una línea de “ropa inteligente” gracias a la cual, mediante el uso de un conjunto de camiseta y pantalón especialmente diseñados y sensorizados (como ejemplo de proveedor en esta línea, podemos citar a Athos, entre otros), se nos ofrece la capacidad de monitorizar pormenorizadamente la actividad física y analizar el uso de diferentes músculos para optimizar su rendimiento
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