¿Cómo Big Data está revolucionando el marketing? ¿Se lo ha preguntado?
¿Cómo Big Data está revolucionando el marketing? ¿Se lo ha preguntado? Hace unos días reflexionaba sobre el volumen y la variedad de datos que debemos manejar en marketing digital últimamente, en cómo el cumplimiento de las 3 vs del Big data no permite que un ordenador promedio analice o compute la información y nos entregue resultados para la mejor toma de decisiones. La inteligencia artificial viene a rescatarnos, el machine learning acude en nuestro auxilio.
Introducción
El sector del marketing siempre ha estado muy abierto a las nuevas prácticas y las tecnologías emergentes tienen su lugar.
A los comerciantes les resulta difícil diseñar una estrategia de marketing efectiva para su empresa. La buena noticia es que Big Data abre muchas puertas para mejorar estas estrategias. A través de varios softwares, las compañías pueden usar los datos para estar más informados sobre sus clientes. En cifras, el mercado de Big Data se estima en alrededor de 203 mil millones de dólares en 2020, y el progreso va aún más lejos en lo que respecta a la predicción.
Atraer la atención del cliente
Para un emprendedor, el marketing es vital para el crecimiento de su empresa. Uno de los mayores problemas en el marketing actual es llamar la atención de los clientes. Dada la afluencia de información en nuestra sociedad, los clientes tienden a estar más distraídos que nunca y tienen una amplia gama de opciones a la hora de comprar un producto u ofrecerse el servicio que tienen. necesitar. Por lo tanto, llamar la atención es crucial para el éxito de una campaña. Una de las mejores formas de capturar a un cliente es anunciar las necesidades reales de un cliente. Aquí es donde Big Data puede tener una gran ventaja para el negocio. Usar Big Data significa comprender mejor a los usuarios y sus necesidades, de modo que pueda ejecutar una campaña que capte la atención y el interés del cliente.
Un enfoque centrado en el cliente.
Si desea iniciar su negocio y funciona, es esencial centrarse en el cliente. Muchas compañías promovieron su deseo de enfocarse principalmente en el cliente, pero en realidad muchas de ellas se enfocaron únicamente en sus ganancias. La ventaja de Big Data es que esta falta de conocimiento del cliente se superará porque la cantidad de información recopilada será más importante que nunca. Por lo tanto, esto significa que los productos vendidos y los servicios ofrecidos serán muy adecuados para las necesidades de los clientes.
Un pragmatismo más desarrollado en torno a los datos.
Saber leer e interpretar datos es complejo debido a la gran variedad, volumen y multitud de fuentes de datos. Los errores del pasado demuestran que una cantidad demasiado grande de datos mal explotados resultó ser tan mala como un volumen de datos demasiado bajo para obtener un nivel de análisis relevante. Por lo tanto, grandes cantidades de datos no conducen automáticamente a mejores decisiones, pero representan cada vez más una sobrecarga y, en consecuencia, también pueden conducir a una pérdida de credibilidad de los hechos. El uso cada vez más intensivo de las tecnologías de Big Data (implementación del lago de datos Hadoop, desarrollo de trabajos de Spark …) tiende a provocar una locura por el almacenamiento masivo de datos a expensas de la veracidad de la información transportada por estas.
Las tecnologías de los ecosistemas están en constante evolución y las perspectivas se multiplican debido al desarrollo, en paralelo, de la inteligencia artificial. Por lo tanto, su inversión en términos de tiempo y dinero es esencial para seguir siendo competitivos con respecto a la competencia.
Tres dimensiones para el uso de Big Data
El uso de Big Data se describe en tres dimensiones o ejes. La primera dimensión es la personalización, en otras palabras, la traducción de Big Data en productos y servicios a medida. La segunda dimensión consiste en automatizar procesos con bajo valor agregado, para brindar mayor eficiencia en la producción de actores. Finalmente, hablamos de integrar la inteligencia artificial como una tercera dimensión, con la combinación de las diferentes fases de análisis: descriptivo, predictivo y prescriptivo.
El análisis descriptivo ayudará a los actores a comprender mejor los datos, combinados con la fase prescriptiva que les permitirá hacer pronósticos a corto y largo plazo basados en datos pasados. Recientemente, el análisis prescriptivo también se ha integrado en este proceso de valoración de datos con el fin de ofrecer alternativas viables sobre las acciones que se llevarán a cabo, a través de herramientas de simulación o soporte de decisiones, para lograr el resultado mejor definido. de acuerdo a los objetivos.
Tendencias de cara al futuro
El marketing tiende a cambiar rápidamente en los próximos años. Cada vez más jugadores se están abriendo a las tecnologías en torno a los datos, haciendo que sus estrategias de campaña sean más atractivas y rentables gracias a un mejor conocimiento del mercado, pero también a una mejor experiencia de usuario. Por lo tanto, debido a su margen de progresión, es natural pensar que la aventura de Big Data para los profesionales de marketing acaba de comenzar y se le promete un futuro brillante.
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