¿Qué es Big Data para el marketing?

¿Qué es Big Data para el marketing?
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Antes de ver lo que es Big Data para el marketing y los cambios que introduce e introducirá progresivamente en el futuro, nos situamos en contexto:

Big Data define una situación en la que los conjuntos de datos han crecido hasta tamaños tan enormes que las tecnologías de la información convencionales ya no pueden tratarlos de forma efectiva, ya sea por el tamaño del conjunto de datos, o por el grado de escalabilidad y crecimiento del conjunto de datos.

En otras palabras, el conjunto de datos ha crecido tanto que es difícil de manejar y aún más difícil el obtener valor del mismo.

¿Qué es Big Data para el marketing?

El caso es que extraer valor del Big Data resulta mucho más fácil decirlo que hacerlo. El Big Data está lleno de desafíos, que van desde lo técnico a lo conceptual, pasando por los operativos, cualquiera de los cuales puede descarrilar la capacidad de descubrir valor y aprovechar los beneficios que pudiera ofrecer el Big Data.

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Retos que plantea el Big Data

Las principales retos en el tratamiento del Big Data son los siguientes:

Adquisición

Se refiere a los métodos de identificación automática de objetos, recolección de datos sobre ellos y su introducción en sistemas informáticos, sin implicación humana.

Almacenamiento

Sobre todo en cuanto a capacidad y rendimiento de los sistemas de almacenaje

Búsqueda

Capacidad de búsqueda entre grandes volúmenes de información. Accesible a los métodos de búsqueda habituales. Implica desarrollo e implantación de algoritmos de machine learning, búsqueda semántica, y personalización en tiempo real.

Compartición

Accesible desde diferentes sistemas

Análisis de datos

Es el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil, sugerir conclusiones y apoyar la toma de decisiones.

Visualización

Implica la creación y estudio de la representación visual de los datos

Las 4 Vs que definen lo que es el Big Data

Hay cuatro características, las cuatro Vs, que definen el Big Data y que nos ayudarán a entender un poco mejor lo que es Big Data: volumen, velocidad, variedad y valor.

De esta forma, tal vez sea mejor pensar en Big Data en términos multidimensionales, en los cuáles cuatro dimensiones se relacionan con los aspectos primarios del mismo. Estas dimensiones pueden definirse como sigue:

Volumen

El Big Data viene en un sólo tamaño: Grande. Las empresas están inundadas con datos, acumulando fácilmente terabytes e incluso petabytes de información.

Variedad

El Big Data se extiende más allá de los datos estructurados para incluir datos no estructurados de todas las variedades: texto, audio, video, flujos de clics, archivos de registro y más.

Veracidad

Las enormes cantidades de datos recopilados por el tratamiento del Big Data pueden dar lugar a errores estadísticos debido a una interpretación errónea de la información recopilada. La pureza de la información es crítica para el valor.

Velocidad

A menudo, el Big Data es sensible al tiempo y los datos deben utilizarse tal cual llegan a la empresa con el fin de maximizar su valor para el negocio, pero también deben estar disponibles en las fuentes de archivos.

Estas 4 Vs definen lo que es el Big Data y establecen el camino hacia la analítica, con cada uno de ellos portando valor intrínseco en el proceso de descubrir información relevante y operativa.

Sin embargo, la complejidad del Big Data no termina con sólo esas cuatro dimensiones. Existen otros factores que intervienen también: los procesos que impulsan el Big Data. Estos procesos son un conglomerado de tecnologías y análisis de datos usados para definir el valor de las fuentes de datos, los cuales se traducen en elementos accionables, prácticos, que hacen avanzar a las empresas.

Dado que las cuatro Vs del Big Data están creciendo continuamente, se crea la necesidad de crear tecnologías de datos nuevas e innovadoras para tratar el problemas de los datos.

Siempre que surja la duda, utiliza los criterios de las 4 Vs, que definen y explican lo que es Big Data, para determinar si tienes en tus manos un problema de Big Data o de datos regulares.

Tipos de datos en el Big Data

El tamaño general del conjunto de datos y el volumen de los mismos son sólo una parte de la ecuación de datos. Debe tenerse en cuenta que las fuentes de datos, tanto semiestructurados como no estructurados, contienen información crítica para la empresa y por tanto, deben hacerse accesibles tanto para las necesidades de los sistemas BI como para los operacionales. Tambien está claro que la cantidad de datos no estructurados relevantes para la empresa crece y seguirá creciendo en el futuro previsible.

Los datos se pueden clasificar en varias categorías:

Datos estructurados

Normalmente se encuentran en bases de datos tradicionales (SQL u otras) donde se organizan los datos en tablas basadas con reglas de negocio definidas. Los datos estructurados suelen ser el tipo de datos más fácil de trabajar, simplemente porque los datos están definidos e indexados, facilitando el acceso y filtrado.

Datos no estructurados

Al contrario de los anteriores, normalmente no tienen BI detrás de ellos. Los datos no estructurados no se organizan en tablas y no pueden ser utilizados de forma nativa, tal cual vienen, por las aplicaciones o interpretados por una base de datos. Un buen ejemplo de datos no estructurados podría ser una colección de archivos binarios de imágenes.

Datos semiestructurados

Los datos semiestructurados se encuentran entre los datos no estructurados y los estructurados. Los datos semiestructurados no tienen una estructura formal como en una base de datos con tablas y relaciones. Sin embargo, a diferencia de los datos no estructurados, los datos semiestructurados tienen etiquetas u otros marcadores para separar los elementos y proporcionar una jerarquía de registros y campos que definen los datos.

Fuentes del Big Data

El Big Data es generado de forma continua por seres humanos, máquinas y sensores en todas partes. Algunas de las fuentes típicas incluyen:

  • Datos de medios sociales
  • Transacciones financieras
  • Registros de salud
  • Click-streams. Ruta que sigue el visitante a través de un sitio web
  • Correos electrónicos
  • Archivos de registro
  • Internet de las cosas. Una red de conexiones digitales que reúne a las una serie de dispositivos electrónicos que utilizamos en nuestra vida cotidiana.

Finalmente.. Qué es Big Data para el marketing

Muchas personas creen que el gran marketing es una forma de arte, pero últimamente el Big Data ha añadido una dosis seria de ciencia al MIX. Se empieza a confiar en los datos más que nunca para informar, probar e iterar las estrategias.

Y aunque los datos y la analítica nunca reemplazarán a las mentes creativas que están en el trabajo detrás de las mejores campañas de marketing, ciertamente pueden proporcionar a esas mentes una serie de herramientas y conocimientos increíbles que pueden ayudarles a realizarlo aún mejor.

El Big Data y el análisis de datos pueden mejorar tus esfuerzos de marketing de muchas maneras, incluyendo las siguientes:

Identificación de nuevos clientes

Los grandes datos, especialmente la información almacenada por las redes sociales, proporcionan al marketing con gran detalle del comportamiento e intereses de los consumidores. Esto permite agregar más variables a un determinado público objetivo e identificar más clientes que estarían interesados en comprar tu producto y dirigirte a tu audiencia con mucha más precisión que antes.

Definir más claramente el Buyer Persona

Los productos necesitan actualizaciones constantes y un gran análisis de datos puede proporcionar al marketing patrones que se pueden utilizar para mejorar sus segmentos o características existentes y encontrar nuevas oportunidades de comercialización.

Mejorar la retención y lealtad del cliente

La retención y la lealtad del cliente es una preocupación constante en los esfuerzos de marketing. Los clientes respetan el esfuerzo que realiza una empresa al presentarles nuevos productos de su interés. Amazon es el mejor ejemplo cuando se trata de recomendaciones de productos. Eso es principalmente porque sus vendedores utilizan el Big Data de este sitio web para dar a sus clientes ofertas que no pueden rechazar. Las estadísticas de Amazon señalan que más del 35% de las ventas en su web provienen de recomendaciones alimentadas por su motor de búsqueda.

Campañas de anuncios más rentables

Ya hemos hablado de las oportunidades mejoradas de segmentación de audiencia que ofrece la gran analítica de datos, pero hay mucho más en esto. La información obtenida de las redes sociales y de los motores de búsqueda puede utilizarse para crear campañas publicitarias más atractivas y eficaces. Esto es utilizado con frecuencia por plataformas publicitarias como Google AdWords y Facebook Ads.

Si un vendedor sabe lo que los consumidores buscan, puede crear anuncios más adecuados. Así, por ejemplo, si tu público objetivo está haciendo investigaciones frecuentes sobre vuelos de bajo coste, puedes agregar precios de billetes promocionales a tus anuncios.

Mejor administración de presupuestos

También se puede utilizar el Big Data para medir el rendimiento de las campañas y la efectividad de los canales de medios individuales. Los resultados precisos de la campaña pueden ahorrar un montón de fondos de la compañía destinados a futuras campañas, dirigiéndolos a los canales de medios y anuncios que ofrezcan el mejor rendimiento.

Refinamiento de la personalización en tiempo real

El Big Data combinado con algoritmos de aprendizaje para máquinas, machine learning,  dan al marketing la oportunidad de personalizar sus ofertas a clientes individuales en tiempo real. Piensa, por ejemplo, en la sección los clientes también compraron de Amazon o en la lista de películas recomendadas y programas de televisión de Netflix.

Las empresas pueden personalizar qué productos y promociones recibe un cliente en particular, incluso hasta el punto de poder enviar cupones y ofertas personalizadas por teléfono a los clientes cuando se encuentren en una ubicación física determinada.

Mejora del marketing de contenidos

El ROI de una entrada de blog solía ser extremadamente difícil de medir, pero ahora, gracias a la analítica de datos, los entornos de marketing pueden analizar fácilmente qué partes de contenido son más efectivas para mover a los clientes potenciales a través del embudo de ventas. Incluso las empresas muy pequeñas pueden permitirse herramientas para implementar la puntuación de contenido, lo cual permite resaltar las piezas de contenido que influyen decisivamente en el cierre de las ventas.

Puntuación predictiva de los prospectos

Los equipos de ventas han utilizado durante mucho tiempo la puntuación de los prospectos para calificar a sus clientes potenciales más prometedores, pero ahora se puede aplicar el análisis predictivo para generar un modelo que pueda predecir con éxito el comportamiento del comprador y las ventas.

Mayor eficiencia en la investigación de mercado

Las empresas pueden llevar a cabo una investigación de mercado cualitativa y cuantitativa de manera mucho más rápida y económica que nunca. Las herramientas de encuestas en línea permiten dirigirse a grupos de enfoque y obtener retroalimentación de forma fácil y con una implementación a bajo costo, y, el análisis de datos, logra que los resultados sean más fáciles de analizar, facilitando la toma de decisiones.

Optimización del manejo de la reputación

Con el Big Data, las compañías pueden monitorizar fácilmente las menciones de su marca en muchos sitios web y canales sociales diferentes para encontrar opiniones, comentarios y testimonios sin filtrar sobre su organización y productos. También pueden utilizarse las redes sociales para proporcionar servicio al cliente y crear una presencia de marca de confianza.

Análisis de la competencia más efectivo

Las nuevas herramientas de monitoreo social facilitan la recolección y el análisis de datos sobre los competidores y sus esfuerzos de marketing. Las empresas que puedan utilizar esta información tendrán una clara ventaja competitiva.

Herramientas y habilidades requeridas

Los entornos de marketing seguirán incorporando de forma progresiva el siguiente tipo de herramientas con capacidad de tratar el Big Data:

Herramientas de inteligencia de negocios. Deben permitir al entorno de marketing recuperar, analizar y transformar datos en información de marketing útil.

Herramientas de análisis predictivo. Que ayuden al entorno de marketing a extraer información valiosa, determinar patrones y hacer predicciones.

Herramientas de visualización de datos. Con la capacidad de crear gráficos informativos y vistosos al mismo tiempo.

Herramientas de automatización de marketing. Utilizadas para la ejecución de campañas de marketing a través de muchos canales diferentes.

Conclusión

A medida que el análisis y la investigación se han ido aplicando a grandes conjuntos de datos, los científicos llegaron a la conclusión de que más es mejor, en este caso, más datos, más análisis, entonces mejores resultados. Los investigadores comenzaron a incorporar en el proceso junto a los conjuntos de datos relacionados, datos no estructurados, datos de archivo y datos en tiempo real, lo que a su vez dio a luz a lo que ahora llamamos Big Data.

Para el mundo laboral significa el auge y (re)surgimiento de nuevos perfiles, científico de datos e ingeniero de datos (data scientist y data engineering). Serán protagonistas en las bolsas de trabajo en los próximos años.

Para los entornos de marketing y ventas, el Big Data, al unificar las diferentes fuentes de datos, les permitirá estar un paso más cerca de su Santo Grial: la vista única del cliente.

En el mundo de los negocios, el Big Data trata de oportunidades. Tiene la capacidad de crear una ventaja competitiva perdurable y al mismo tiempo se convierte en una barrera de entrada de costosa superación.

Sin embargo, el uso del Big Data no es el único requisito previo para el éxito. Sólo los vendedores hábiles con amplio conocimiento en psicología y sociología pueden implementarlo de manera que les permitirá crear campañas de marketing atractivas y flanquear a su competencia.

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