Marketing de Big Data

Qué es y por qué es importante

Los macrodatos hacen referencia al volumen, la velocidad, la variedad, la variabilidad y la complejidad cada vez mayores de la información. Para las organizaciones de marketing, el big data es la consecuencia fundamental del nuevo panorama del marketing, nacido del mundo digital en el que ahora vivimos.

El término "big data" no se refiere tan sólo a los datos en sí; se refiere también a los retos, capacidades y competencias asociados con el almacenamiento y el análisis de estos enormes conjuntos de datos para hacer posible un nivel de decisión que es más preciso y oportuno que cualquier cosa que se haya intentado antes – toma de decisiones basada en big data.

Es posible que muchos expertos en marketing sientan que los datos siempre han sido voluminosos – y en algunas formas, lo han sido. Pero piense en los datos de clientes que las empresas recopilaban hace 20 años – datos de transacciones de puntos de venta, respuestas a campañas de correo directo, reembolso de cupones, etc. Luego piense en los datos de clientes que se recopilan hoy día – datos de compras en línea, proporciones de clics en campañas publicitarias, modos de navegación, interacciones en medios sociales, uso de dispositivos móviles, datos de geolocalización, etc. En términos comparativos, no hay comparación. Y tomando prestada una frase antigua, "Aún no has visto nada".

Por qué interesa el big data al marketing

Tener big data no genera automáticamente un mejor marketing – pero el potencial existe. Piense en el big data como su ingrediente secreto, su materia prima, su elemento esencial. No son tan importantes los datos por sí solos. Más bien, son los insights derivados del big data, las decisiones que usted toma y las acciones que emprende los que hacen toda la diferencia.

Combinando big data con una estrategia integrada de gestión del marketing, las organizaciones de marketing pueden producir un impacto sustancial en estas áreas clave:

Interacción con clientes. El big data puede aportar insight no sólo de quiénes son sus clientes, sino también de dónde se encuentran, qué desean, cómo y cuándo desean ser contactados.
Retención y lealtad de clientes. El big data puede ayudarle a descubrir qué influencia la lealtad de sus clientes y qué hace que regresen con usted una y otra vez.
Optimización/desempeño del marketing. Con big data, usted puede determinar el gasto óptimo en marketing a través de múltiples canales, además de optimizar de forma continua programas de marketing a través de pruebas, medición y análisis.

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Tres tipos de Big Data que son de gran ayuda para el marketing

Clientes: La categoría de big data con la que está más familiarizado el marketing puede incluir métricas conductuales, de actitud y transaccionales de fuentes tales como campañas de marketing, puntos de venta, sitios Web, encuestas a clientes , medios sociales, comunidades en línea y programas de lealtad.

Operacionales: Esta categoría de big data suele incluir métricas objetivas que miden la calidad de procesos de marketing en relación con operaciones de marketing, distribución de recursos, gestión de activos, controles presupuestales, etc.

Financieros: Generalmente alojada en sistemas financieros de una organización, esta categoría de big data puede incluir ventas, ingresos, utilidades y otros tipos de datos objetivos que miden la salud financiera de la organización.

Retos

Los retos relacionados con el uso eficaz de los macrodatos pueden ser especialmente desalentadores para el marketing. Esto se debe a que la mayoría de los sistemas de análisis no están alineados con los datos, procesos y decisiones de la organización de marketing. Para el marketing, tres de los mayores retos son:

Saber qué datos recopilar. Datos, datos por doquier. Tiene volúmenes enormes de datos de clientes, operacionales y financieros a los cuales enfrentarse. Pero más no es necesariamente lo mejor – tienen que ser los datos correctos.
Saber qué herramientas analíticas utilizar. Conforme aumenta el volumen de big data, se reduce el tiempo disponible para tomar decisiones y actuar en consecuencia. Las herramientas analíticas le pueden ayudar a agregar y analizar datos, así como también a distribuir insights y decisiones relevantes de manera apropiada por toda la organización – ¿pero cuáles se deben usar?
Saber cómo pasar de los datos a los insights para generar impacto. Una vez que tiene los datos, ¿cómo los convierte en insights? ¿Y cómo utiliza esos insights para producir un impacto positivo en sus programas de marketing?

Tres pasos para pasar de Big Data a un mejor Marketing

El big data es de gran ayuda en el marketing. Empero hay algunas cosas que todo experto en marketing debe tener presentes para asegurarse de que ese big data le genere un gran éxito:

Use big data para obtener insights más profundos. El big data le brinda la oportunidad de profundizar cada vez más en los datos, extrayendo capas profundas para obtener insights más valiosos. Los insights que usted obtiene de su análisis inicial se pueden explorar más a fondo, con insights más valiosos y profundos que van saliendo a la luz cada vez que cava más profundo. Este nivel de insight puede ayudarle a formular estrategias y acciones específicas para impulsar el crecimiento.
Obtenga insights de big data para quienes puedan aprovecharlos. No hay duda al respecto – Los directivos de marketing necesitan los insights significativos que el big data puede proporcionar; pero también los gerentes de tiendas, y el personal de los centros de atención telefónica, y los asociados de ventas, etc., etc. ¿De qué sirven los insights si se quedan dentro de los confines de la sala de juntas? Póngalos en las manos de quienes puedan actuar con ellos.
No intente salvar al mundo – al menos no al principio. Obtener big data puede parecer a veces abrumador, de modo que comience enfocándose en unos cuantos objetivos clave. ¿Qué resultados desea mejorar? Una vez que lo decida, puede identificar qué datos necesita para sustentar el análisis relacionado. Cuando haya completado ese ejercicio, pase a su siguiente objetivo. Y luego al siguiente.