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¿Cómo podemos utilizar el Big Data para mejorar nuestras estrategias de marketing?

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Detectar el fraude, mejorar el análisis de costes, encontrar nuevos clientes u obtener una visión completa de las campañas en tiempo real son solo algunas de las posibilidades que el Big Data abre para los responsables de martketing.

Os contábamos en nuestro especial sobre tendencias de Big Data de comienzos de año que solo en 2015 se generaron nada menos que 145 Zettabytes, con la previsión de que las personas, máquinas y objetos conectados a Internet hagan lo propio con 600 Zettabytes de datos en 2020.

De ellos, se calcula que aproximadamente el 10% son datos útiles (es decir, 60 Zettabytes en 2020). Y, de ese total solamente otro 10% de datos (es decir, 6 Zettabytes) serán procesados y convertidos en valor de negocio mediante analítica de Big Data.

Una tendencia general pero que afecta sobremanera al mundo del marketing. Y es que, a la hora de poner en marcha campañas que tratan de atraer a los consumidores hacia un determinado producto o servicio, la clave pasa por conocer al destinatario para personalizar el anuncio al máximo y poderle ofrecer ofertas que le resulten realmente interesantes.

Mucho se ha hablado de las implicaciones del Big Data en este terreno, pero existe un sinfín de posibilidades concretas que escapan todavía al conocimiento de muchos responsables de marketing. Más allá de la creación de estrategias de comunicación adaptadas a nuestros clientes, según sus gustos, sus datos geográficos y toda clase de información, los datos pueden ayudarnos a hacer grandes avances en los mercados.

He aquí algunos ejemplos de cómo podemos aplicar el Big Data en nuestro día a día:

  • Segmentar a los clientes: anteriormente analizábamos los clientes y veíamos cómo se clasificaban según sus características, y se realizaban estrategias que se aplicaban durante meses para comparar los resultados del principio con los del final. Ahora, podemos ir viendo semana a semana como los clientes van evolucionando y enfocar así las estrategias sobre la marcha mucho mejor.
  • Visión de negocio más precisa: tradicionalmente las empresas funcionaban con tablas Excel (hoy todavía lo hacen) que contenían los datos recopilados y que se enviaban a todos los departamentos. Por el camino, cada departamento hacia una aportación y en muchas ocasiones se perdían los daros entre unos y otros. Actualmente el Big Data permite crear una estructura de datos única, sin que se pierdan datos entre departamentos.

Tendencias en Big Data para 2018

  • Cazar oportunidades en ventas: a partir de las segmentaciones podemos ver en más detalle cómo cambian los clientes y localizar las oportunidades de negocios en base a ello. Por ejemplo, podemos ver qué productos ha
    visitado el cliente o ha comprado y recomendarle otro producto similar o complementario (venta cruzada).
  • Tomar decisiones en tiempo real: si pongo un producto a la venta en una hora determinada, en un lugar determinado, con el real time y el Big Data puedo ver cómo ese producto se está vendiendo y tomar decisiones en base a los resultados.

  • Detectar y evitar la pérdida de clientes: podemos ver con patrones cómo los clientes se comportan y detectar qué va a hacer que el cliente abandone la compra o la termine realizando.
  • Detectar fraudes: se puede ver cómo hacen el pago las personas y ver en qué frentes somos vulnerables a nivel de seguridad. También podemos utilizar el Big Data para entender muchas clases de riesgo, ya sea relacionados con el abandono del cliente, con los métodos de pago o con estrategias de comunicación, entre otras.
  • Seguimiento de tendencias del mercado: gracias a los datos podremos ver cómo las personas desarrollan sentimiento sobre nuestra marca, positivos o negativos, cómo se mueven en el mercado, qué lanzamientos gustan más, qué productos son los más vendidos…
  • Planificación y predicción: podremos predecir cómo va a ir el negocio con más probabilidades de acertar, gracias a la inmensa cantidad de datos podremos tener una planificación más exacta.
  • Mejorar el análisis de costes: causa y efecto de lo anterior. Si tenemos mejor predicción y planificación también veremos mejor los costes que nos va a representar.
  • Analizar el comportamiento de los clientes: ver cómo se comportan los clientes en el momento de la venta, en la interacción con la marca, la comunicación que le enviamos, etc.

*Fuente de referencia: CEREM Business School y Cisco

Sobre el autor de este artículo

Alberto Iglesias Fraga

Periodista especializado en tecnología e innovación que ha dejado su impronta en medios como TICbeat, La Razón, El Mundo, ComputerWorld, CIO España, Kelisto, Todrone, Movilonia, iPhonizate o el blog Think Big, entre otros. También ha sido consultor de comunicación en Indie PR. Ganador del XVI Premio Accenture de Periodismo y Finalista en los European Digital Mindset Awards 2016 y 2017.