Análisis de Big Data en marketing

Los consumidores digitales están conectados todo el tiempo, a través de sus teléfonos inteligentes, tablets, consolas y prácticamente todas las aplicaciones, servicios y canales accesibles a través de estos dispositivos.

A medida que se mueven entre dispositivos y canales, crean múltiples puntos de contacto con los clientes en diferentes medios: online, offline, propietarios, terceros, redes corporativas, redes sociales, basadas en la ubicación y móviles. Para los vendedores, esta información presenta una gran oportunidad para apuntar mejor a sus consumidores.

Los minoristas han adoptado análisis avanzados como la investigación de operaciones para proporcionar recomendaciones personalizadas a sus consumidores en línea. Los proveedores de telecomunicaciones utilizan técnicas de Big Data para reducir la pérdida de clientes. Los bancos minoristas utilizan análisis de Big Data para la prevención del fraude.

El nuevo contexto de datos en torno a los clientes.

En gran medida, Big Data se refiere al diluvio de datos cada vez mayor en términos de volumen, variedad, velocidad y complejidad que se está generando en el ecosistema digital actual. Los grandes conjuntos de datos se generan alrededor de los clientes en función de sus compras en línea, clics en la web, actividades de redes sociales, dispositivos inteligentes conectados, ubicación geográfica, etc.

Los clientes crean nuevos datos en cada paso que dan, ya sean datos estructurados al hacer clic en sitios web o datos no estructurados al publicar comentarios en Facebook. Utilizando tecnologías de Big Data y métodos analíticos, los especialistas en marketing pueden extraer, combinar y analizar ambos tipos de datos casi en tiempo real.

Esto puede ayudarlos a descubrir patrones ocultos, como la forma en que interactúan los diferentes grupos de clientes y cómo esto lleva a decisiones de compra. Equipadas con estos conocimientos, las empresas pueden desarrollar campañas de marketing dirigidas a las preferencias individuales del cliente.

Los avances tecnológicos, como la programación in-memory y el surgimiento de plataformas paralelas masivas de código abierto, son oportunidades adicionales para aprovechar el análisis del Big Data. Estas plataformas de Big Data facilitan la ingestión rápida de datos de manera rentable y permiten el análisis de datos en tiempo real.

Big Data = Gran oportunidad

No es de extrañar que aprovechar el potencial del Big Data esté en la agenda de los directores de marketing en casi todas las grandes empresas. ¿Cuándo y cómo deberían aprovechar el análisis del Big Data y qué deberían hacer con ellos? ¿Cuál es el mejor enfoque para obtener los beneficios? ¿Cuáles son las oportunidades y los desafíos?

En particular, los líderes de marketing quieren saber cómo monetizar el análisis del Big Data.

Las sofisticadas soluciones de análisis para Big Data proporcionan nuevos enfoques para abordar algunos de los imperativos clave de marketing y ofrecer resultados impresionantes.

Estas soluciones pueden transformar los roles de marketing tradicionales y mejorar la forma de ejecutar funciones de marketing esenciales.

Los especialistas en marketing recopilan los datos producidos a partir de una variedad de puntos de contacto con el cliente en vivo para pintar una imagen completa del comportamiento de cada cliente.

El análisis de esta gran cantidad de datos en movimiento permite a los especialistas en marketing ajustar los modelos de segmentación de clientes y aplicar los conocimientos para desarrollar estrategias de participación del cliente y mejorar el valor de las interacciones con los clientes.

A medida que aumenta el número de canales de clientes, los especialistas en marketing deben asegurarse de ofrecer una experiencia personalizada en todos los canales.

Todos estos esfuerzos ayudan a proporcionar una experiencia altamente personalizada al tiempo que maximizan el retorno de la inversión en marketing.

A largo plazo, los especialistas en marketing pueden retroalimentar estos nuevos conocimientos en tiempo real en la organización para influir también en el desarrollo y el precio del producto.

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De Big Data a grandes resultados de marketing

Múltiples aplicaciones de big data están mostrando un enorme potencial para impulsar el impacto del marketing en el dominio de gestión de clientes. Los siguientes ejemplos ilustran las diversas aplicaciones.

1. Siguiente mejor acción para involucrar a los clientes. El marketing de siguiente mejor acción (NBA – Next Best Action) es un enfoque de marketing centrado en el cliente que considera en tiempo real todas las ofertas potenciales para cada cliente individual y luego determina el óptimo.

La siguiente oferta de mejor acción está determinada por los intereses y necesidades del cliente, así como por los objetivos, políticas y regulaciones comerciales de la organización de marketing. Esto está en marcado contraste con los enfoques de marketing tradicionales: crear una oferta para un producto o servicio primero y luego intentar encontrar prospectos interesados ​​y elegibles.

La siguiente mejor acción se habilita mediante el uso de tecnología de toma de decisiones en tiempo real que aprovecha los datos del centro de llamadas, los datos de transacciones, la información del cliente y un conjunto de reglas comerciales para determinar la una o varias ofertas para las que el cliente es elegible en el momento de la interacción.

Estos se priorizan y optimizan para proponer la mejor oferta al cliente. La priorización está impulsada por un algoritmo que combina análisis avanzados (que calcula la propensión del cliente a aceptar la oferta) y reglas comerciales complejas (que determinan la lógica del tratamiento). Además, las fuentes de grandes datos, como las redes sociales y la secuencia de clics, se pueden utilizar para aumentar significativamente la previsibilidad de los modelos analíticos.

Lo que hace que el análisis de Big Data sea aún más poderoso es que, en muchos casos, permite a las empresas monitorear eventos e incorporar información en la toma de decisiones en tiempo real. Esto permite recomendaciones de decisión contextuales, personalizadas y dinámicas para los clientes en todos los canales.

2. Personalización de compras online. Hace dos décadas, la industria minorista cambió radicalmente con la aparición de minoristas online que usaron Internet para expandir su alcance de mercado y al mismo tiempo reducir los costos de inventario, personal y operativos. Hoy, avanza aún más las compras al convertirlas en una experiencia personalizada mediante la recopilación y el procesamiento de grandes cantidades de datos caracterizados por volumen, variedad, velocidad y complejidad.

Los minoristas en línea utilizan potentes sistemas de Big Data para recopilar información sobre las preferencias de los usuarios, la navegación del usuario y el comportamiento de compra, los atributos del producto, la ubicación geográfica de las compras, los niveles de inventario, las promociones y campañas activas y cualquier otra cosa que pueda registrarse digitalmente.

Estas fuentes de datos, que aumentan varios terabytes a diario, se convierten en información y conocimientos mediante algoritmos inteligentes de aprendizaje automático, que identifican los intereses de los clientes y las afinidades de los productos, rastrean las peculiaridades geográficas e identifican los efectos estacionales entre otros y, por lo tanto, predicen la corriente y necesidades futuras de los clientes.

Esta información se utiliza para proporcionar una experiencia personalizada a los clientes al ilustrar los artículos de interés, recomendar las ofertas más probables y ayudar a los clientes a encontrar lo que quieren y cuando lo desean al mejor precio posible. Los sitios personalizados ahorran tiempo a los clientes y aumentan su satisfacción junto con el resultado final de los minoristas en línea.

El Big Data ha cambiado las reglas del juego en las compras online.

3. Monetizar Big Data para publicidad dinámica dirigida. La monetización de datos crea oportunidades para organizaciones con volúmenes de datos significativos para aprovechar la información sin explotar y crear nuevas fuentes de ingresos.

El volumen y la riqueza de los datos ahora accesibles de manera única para los proveedores de servicios móviles, ya sea en forma de transacciones, consultas, mensajes de texto o tweets, ubicaciones de GPS o transmisiones de video en vivo, ofrece una verdadera mina de oro de ideas y aplicaciones.

E incluso a medida que los teléfonos móviles se han convertido en el dispositivo principal a través del cual los consumidores obtienen su información, esos mismos dispositivos han comenzado a facilitar nuevos tipos de información, incluida información extremadamente precisa, en tiempo real y de ubicación geográfica.

Los operadores de redes móviles, que se sientan en grandes cantidades de datos de clientes, tienen una oportunidad única de monetizar los datos que están recopilando sobre sus clientes.

Dadas sus relaciones directas con los clientes, es probable que tengan la información de cliente más precisa y completa. Pueden generar información de comportamiento basada en análisis basada en la participación móvil, la ubicación y la información demográfica, creando una vista de 360 ​​grados del consumidor.

Para los anunciantes al aire libre, por ejemplo, estos conocimientos pueden medir la efectividad de las unidades de publicidad al aire libre, validando el impacto y el alcance de campañas publicitarias específicas. Las empresas de publicidad exterior pueden tener acceso a información sobre los hábitos de las audiencias a las que desean llegar y los lugares en los que pueden llegar mejor a ellos.

Los datos ayudan a los anunciantes a convertir cada cartelera en una entidad específica que llega a la audiencia correcta en el lugar correcto en el momento correcto, y finalmente da nueva vida a lo que anteriormente se consideraban “tableros muertos”.

4. Análisis de máquina a máquina (M2M) para mejorar la gestión del ciclo de vida del producto. Ha habido un tremendo avance en la tecnología de sensores que se aplica a máquinas, automóviles, dispositivos móviles, redes de servicios públicos y redes empresariales. Esto ha llevado a la generación de datos de máquina a máquina (M2M) a una velocidad sin precedentes y en tiempo real.

Las empresas pueden usar los datos emitidos por los sensores de una amplia variedad de aplicaciones para analizar y mejorar la eficiencia de los procesos de fabricación, predecir fallas en los dispositivos e identificar el momento oportuno para vender nuevos productos al cliente.

Los datos también pueden proporcionar información para el desarrollo de productos, atención al cliente y equipos de ventas que utilizan la información para, por ejemplo, mejorar las características del producto, aumentar los ingresos y reducir los costos.

El gran escape de datos proveniente de los sensores en los dispositivos representa una gran mina de oro para que los científicos de datos descubran patrones ocultos y proporcionen información profunda que pueda beneficiar a las empresas, el gobierno y la sociedad en general.

Las empresas están utilizando técnicas avanzadas de modelado estadístico para analizar los datos del sensor y proporcionar información en tiempo real sobre correlaciones de eventos, análisis de causa raíz, pronosticar riesgos potenciales y visualizar posibles escenarios.

Esto se puede aplicar para redes de grandes empresas para analizar los datos de registro de la máquina que provienen de varios dispositivos de red en tiempo real para predecir qué dispositivos de red tienen una mayor propensión a fallar e identificar posibles interrupciones de red por adelantado y, por lo tanto, iniciar acciones de remediación proactivas para mejorar niveles de servicio al cliente y experiencia.

Otra aplicación importante es monitorear el uso de dispositivos y productos por parte de los clientes y proporcionar alertas y activadores proactivos al equipo de ventas en el momento adecuado para contactar al cliente para una actualización / actualización del producto. Esto puede ser muy efectivo para construir una relación 1-2-1 con el cliente y ayudar a la venta cruzada y al vendedor.

Consideraciones clave respecto al Big Data

El análisis de Big Data es un viaje que ayuda a las organizaciones a resolver problemas comerciales clave mediante la conversión de datos en información para influir en las acciones comerciales e impulsar resultados comerciales críticos. A medida que las empresas intentan aprovechar la oportunidad de Big Data, no necesitan verse abrumadas por los diversos desafíos que les esperan.

Los líderes de marketing deberán comenzar su viaje haciéndose algunas preguntas importantes para maximizar el ROI de su inversión en big data:

  • ¿Cómo debería ser nuestra hoja de ruta de análisis de Big Data para lograr nuestros objetivos de marketing?
  • ¿En qué resultados comerciales nos gustaría influir aprovechando el Big Data en torno a los clientes?
  • ¿Qué capacidades y servicios deberíamos desarrollar aprovechando el Big Data que permita una fuerte ventaja competitiva?
  • ¿Qué opciones tecnológicas permitirán nuestro viaje de análisis de Big Data?
  • ¿Tenemos las habilidades y los recursos apropiados en la empresa para embarcarnos en el viaje del Big Data?

Las oportunidades del Big Data son enormes y dependerán en gran medida de la visión y el liderazgo proporcionados por los principales líderes de la organización. Los líderes superiores deben permitir la cultura de la experimentación y el aprendizaje al conducir importantes pilotos y puntos de contacto utilizando Big Data.

Basado en los pequeños éxitos, estos allanarán el camino para la adopción a gran escala de enfoques de Big Data en marketing, haciéndolo más innovador e impactante para los clientes.

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