El Big Data se refiere al gran volumen de datos que las empresas extraen, recopilan y analizan, generando información y conocimientos. Estos datos provienen de fuentes como redes sociales, interacciones con páginas web, formularios, departamento de atención al cliente, etc. A diferencia de las fuentes de datos tradicionales, el Big Data abarca una variedad de formatos, incluidos texto, imágenes, vídeos y datos de sensores.
Piensa en los datos tradicionales que provienen de fuentes como hojas de cálculo y bases de datos, conocidos como datos estructurados. El Big Data va más allá al incluir fuentes no estructuradas y es dinámico, cambiando todo el tiempo.
Lo que distingue al Big Data no es sólo su volumen, sino también su velocidad y variedad. Se genera constantemente a altas velocidades y proviene de diversas fuentes, lo que dificulta su gestión y análisis mediante sistemas de bases de datos tradicionales.
En esencia, el Big Data es un tesoro de información que espera ser desbloqueado. Contiene información valiosa que puede ayudar a las organizaciones, y más específicamente a los especialistas en marketing, a conocer el comportamiento de los clientes, predecir las tendencias del mercado y optimizar las campañas de marketing para obtener mejores resultados.
Sin embargo, aprovechar el poder del Big Data requiere las herramientas, técnicas y estrategias adecuadas. A continuación, exploramos las oportunidades y desafíos de aprovechar el Big Data en marketing.
Las 3 V del Big Data
Big Data es más fácil de entender en términos de las 3 V: volumen, velocidad y variedad.
- Volumen
Piensa en el volumen como la cantidad de datos que inunda el panorama digital. Estamos hablando de un volumen incomprensible que crece exponencialmente minuto a minuto.
Tomemos como ejemplo Instagram: tiene 800 millones de usuarios activos mensuales y se cargan 70 millones de fotos diariamente. Esta actividad crea una reserva cada vez mayor de datos listos para la exploración y explotación y entra en la categoría de Big Data.
- Velocidad
La velocidad es la velocidad a la que se generan los datos, y en el mundo hiperconectado de hoy, es nada menos que asombrosa. Enfatiza la rapidez con la que se crean, recopilan y comparten datos a través de diferentes canales, como interacciones online, redes sociales y sensores.
Este rápido flujo de datos requiere un procesamiento y análisis rápidos en tiempo real o casi en tiempo real para descubrir información importante y reaccionar rápidamente ante tendencias o eventos cambiantes. Piensa en ello como la necesidad de rapidez para comprender y actuar sobre el flujo constante de información que llega de diversas fuentes.
- Variedad
Cuando hablamos de las diferentes variedades de datos, nos referimos a tres tipos principales: estructurados, no estructurados y semiestructurados.
- Los datos estructurados son los más sencillos de analizar y abarcan información como datos demográficos, transacciones contables o datos de ubicación de dispositivos inteligentes.
- Los datos no estructurados, por otro lado, son más difíciles de recopilar y analizar porque no siguen el modelo tradicional de filas y columnas. Este tipo incluye fotografías, vídeos, contenido de redes sociales, contenido de páginas web, respuestas abiertas a encuestas y transcripciones de centros de llamadas.
- Los semiestructurados no encajan perfectamente en las categorías tradicionales estructuradas o no estructuradas. A diferencia de los datos estructurados, que están organizados en formato tabular con campos y tipos de datos predefinidos, y los datos no estructurados, que carecen de un modelo de datos predefinido, los datos semiestructurados exhiben cierta estructura pero no se ajustan a un esquema estricto. Ejemplos de datos semiestructurados incluyen archivos XML, archivos JSON y archivos de registro.
Con avances en tecnología como la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático, casi cualquier persona puede procesar y utilizar de manera efectiva incluso los datos no estructurados. ¿Alguna vez te has preguntado por qué cuando buscas un producto en Amazon aparece como un anuncio en Facebook? Eso es remarketing. Y sólo es posible porque tanto Amazon como Facebook han recopilado tus datos y los han distribuido en consecuencia.
Entonces, ya sea un médico que publica un artículo que ofrece nuevos conocimientos sobre biomedicina, un usuario de Instagram que sube una bonita foto de su perro, alguien que envía correos electrónicos a los principales clientes minoristas o simplemente alguien que ha tomado una nota en su teléfono para comprar pan después, son todos datos que se pueden recopilar, analizar, utilizar o almacenar de una forma u otra.
El valor del Big Data para los especialistas en marketing
Desde desbloquear conocimientos más profundos de los clientes hasta crear campañas personalizadas y análisis predictivos, el Big Data ofrece enormes beneficios a los especialistas en marketing:
- Conocimientos más profundos del cliente: el Big Data permite a los especialistas en marketing obtener conocimientos más profundos sobre su público objetivo. Al analizar grandes cantidades de datos de los clientes, incluidos datos demográficos, preferencias y patrones de comportamiento, los especialistas en marketing pueden conocer mejor las necesidades y preferencias de sus clientes. Esta información les permite adaptar sus campañas y mensajes de marketing de manera más efectiva, lo que genera una mayor tasa de participación y conversión.
- Campañas de marketing personalizadas: con el análisis del Big Data, los especialistas en marketing pueden segmentar su audiencia con mayor precisión y ofrecer campañas de marketing personalizadas. Al aprovechar los datos sobre las preferencias de los clientes, el historial de compras y el comportamiento online, pueden crear ofertas y contenidos muy específicos y relevantes. Este enfoque personalizado no sólo mejora la experiencia del cliente sino que también aumenta la probabilidad de conversión.
- Análisis predictivo: el Big Data permite el análisis predictivo, lo que permite pronosticar tendencias y comportamientos futuros. Al analizar datos históricos e identificar patrones, los especialistas en marketing pueden anticipar las necesidades y preferencias de los clientes, así como las tendencias del mercado. Este conocimiento predictivo permite ajustar proactivamente sus estrategias, asignar recursos de manera más efectiva y mantenerse por delante de la competencia.
- ROI de marketing mejorado: al aprovechar el análisis de Big Data, los especialistas en marketing pueden medir la eficacia de sus campañas de marketing con mayor precisión. Pueden realizar un seguimiento de KPI, como el coste de adquisición de clientes, el retorno de la inversión y el valor de vida del cliente. Este enfoque basado en datos permite optimizar la inversión en marketing, asignar recursos a los canales más eficaces y maximizar el retorno de la inversión.
- Experiencia del cliente mejorada: el Big Data permite ofrecer una experiencia al cliente más personalizada y fluida en todos los puntos de contacto. Al analizar los datos de los clientes en tiempo real, los especialistas en marketing pueden adaptar sus interacciones y comunicaciones para satisfacer las necesidades y preferencias específicas de cada cliente. Este enfoque personalizado no sólo mejora la satisfacción del cliente sino que también fomenta la lealtad y la promoción de la marca.
