Aunque solo una minoría de empresas en España aprovecha realmente el potencial del análisis de datos, compañías como Netflix, Amazon o Spotify demuestran que convertir la información en decisiones estratégicas es clave para innovar, personalizar y crecer.
En España, el uso masivo de datos es utilizado por el 31% de empresas, mientras que el 38% realiza análisis de datos. En este contexto, fijarse en algunos casos de éxito de cómo algunas compañías de referencia han explotado sus datos puede mostrar a otras empresas cómo adoptar una filosofía 'data driven'.
La personalización y creación de contenidos de Netflix
Con más de 301,63 millones suscriptores en todo el mundo a finales de 2024, Netflix es uno de los ejemplos de cómo el 'big data' puede favorecer el éxito de una plataforma de 'streaming': recopila y analiza las interacciones de los usuarios, rastreando detalles como los hábitos de visionado, las pausas y las valoraciones de los usuarios para tomar decisiones que van desde la recomendación de contenidos hasta la creación de programación original.
Un ejemplo paradigmático del uso de los datos en Netflix ocurrió hace una década. En febrero de 2013, la plataforma sorprendió lanzando de una sola vez los primeros capítulos de la que hoy es una de sus series más vistas, 'House of Cards'. Pero ¿por qué decidieron invertir en reinventar esta serie, originalmente británica? Porque su éxito estaba garantizado. Gracias a los datos que recogen sus algoritmos, Netflix creyó que la serie combinaba ciertos elementos para triunfar.
Netflix dispone de un apartado en su página web en el que registra las películas y series más vistas por país y fecha. Globalmente, las diez series de habla inglesa más vistas de su plataforma son producciones originales de la compañía. Una muestra más de la importancia que tiene el análisis de las preferencias de sus usuarios para ofrecer nuevas series.
El rendimiento de la compañía responde positivamente a esta estrategia. Los ingresos en el cuarto trimestre de 2024 crecieron un 16% interanual, hasta superar los 10 millones de dólares.
Las recomendaciones de Amazon
El gigante del comercio electrónico también utiliza el 'big data' para lograr una segmentación óptima de sus usuarios. Así, recopila, almacena, procesa y analiza la información de los compradores o su plataforma, entre la que se encuentra el seguimiento de los artículos comprados, el historial de visitas, las direcciones de envío y las opiniones.
Por ejemplo, la compañía utiliza el análisis de los macrodatos para ajustar de forma dinámica los precios de los productos en función de diversos factores, como la actividad en el sitio web, la exclusividad del producto o los patrones de compra. Así, los precios se actualizan cada 10 minutos, lo que supone unos 2,5 millones de cambios al día.
Amazon también aprovecha todos los datos de sus usuarios para ofrecer recomendaciones de productos personalizadas. Tanto si un cliente compra, añade al carrito o simplemente ojea un producto, el gigante del comercio electrónico utiliza esa información para recomendar artículos similares. De hecho, “el 35% de lo que compran los consumidores en Amazon procede ya de recomendaciones de productos basadas en este tipo de algoritmos”, como recoge McKinsey & Company.
El programa de recompensas de Starbucks
Starbucks opera más de 32.000 tiendas en 80 países y procesa casi 100 millones de transacciones a la semana. Así, emplea estratégicamente el 'big data' para mejorar la personalización y la experiencia general de sus clientes, como explica Big Data Analytics News. Pero ¿cómo recopila la información? A través de su aplicación móvil, que incluye un programa de recompensas para los clientes. Con ella, la cadena de bebidas también adapta sus menús y productos a las preferencias de sus consumidores.
Gracias al análisis de macrodatos, la compañía también ofrece una respuesta dinámica a factores externos, como el tiempo, la estación del año y la ubicación del cliente. Asimismo, utiliza esta herramienta para volver a captar a los clientes que no han visitado sus tiendas en varios días, enviándoles correos electrónicos con ofertas personalizadas.
Por otro lado, el éxito de Starbucks al abrir varias sucursales en zonas cercanas sin comprometer el negocio se atribuye también a su uso del 'big data', pues este les permite estimar con precisión la tasa de éxito de cada nueva ubicación.
Las estadísticas de escucha en Spotify
Spotify, servicio de 'streaming' de audio con más de 678 millones de usuarios en todo el mundo a julio de 2025, emplea diferentes prácticas de análisis de 'big data' para mejorar la experiencia de su plataforma. Dos funciones clave, 'Discover Weekly' y 'Wrapped', ejemplifican el compromiso de la plataforma con la personalización y la generación de conocimiento.
'Discover Weekly', que se actualiza semanalmente, adapta las listas de reproducción a las preferencias únicas de los usuarios analizando su historial de escucha e identificando patrones en la elección de canciones. Por su parte, 'Wrapped' realiza resúmenes de las canciones, artistas y géneros más escuchados por los usuarios, ofreciendo información sobre las tendencias mundiales a final de año.
La compañía también afina continuamente sus algoritmos utilizando los comentarios de los usuarios en tiempo real y las métricas de participación. Asimismo, colabora con los artistas en su versión 'Spotify for Artists', con la que pueden obtener información sobre las reproducciones de sus álbumes o canciones para conocer cuáles son sus temas más populares, los países donde son más escuchados o las principales características demográficas (edad, sexo) de sus oyentes. De este modo, pueden conocer mejor a su audiencia.
Los datos demuestran el éxito de su estrategia. Solo en 2025, los usuarios activos mensuales de Spotify crecieron un 10% con respecto al año anterior y sus suscriptores aumentaron un 12%, hasta los 268 millones, según un informe de la compañía de finales de año. Además, sus ingresos aumentaron un 15%, hasta un total de más de 4.200 millones de euros en el trimestre.
El reconocimiento de estilos de Etsy
Este 'marketplace' de artesanía cuenta, a julio de 2025, con más de 8 millones de vendedores y más de 95 millones de compradores activos alrededor del mundo. Para enfrentarse a la singularidad de su inventario (la mayor parte de sus artículos son hechos a mano), la compañía empezó a aprovechar el 'big data' entrenando modelos de aprendizaje automático para identificar estilos de artículos mediante análisis de texto e imágenes.
De esta forma, el equipo de ciencia de datos de Etsy identificó 42 estilos con impulso en la plataforma, como "boho" y "romántico", como explica el Digital Data Design Institute de Harvard. Combinaron el análisis de texto y el reconocimiento de imágenes para mejorar la precisión de la búsqueda, reconociendo estilos incluso cuando no se mencionan explícitamente en las descripciones de los productos. El éxito del algoritmo se validó mediante pruebas que revelaron correlaciones entre los estilos etiquetados y las tendencias estacionales.
Asimismo, la plataforma hace uso del 'big data' para personalizar la experiencia de todos sus usuarios. Para ello, recoge y analiza sus datos demográficos y de ubicación, así como sus compras más recientes y les muestra después productos afines a sus intereses y hábitos.
Netflix, Amazon, Starbucks, Spotify y Etsy son algunas de las grandes compañías que han logrado el éxito gracias al 'big data' y que pueden inspirar a muchas otras empresas que quieran sacar valor a sus datos.