Big Data, una nueva dimensión para el márketing digital

Big Data, una nueva dimensión para el márketing digital

No cabe duda, vivimos en la era del Big Data. Esta nueva tecnología está cambiando el mundo y ha venido para quedarse. El reto del uso del Big Data no radica en la obtención de los datos, sino en la forma en la que los explotamos. La captura de datos es importante, pero no es suficiente. Por tanto, el elemento diferenciador es la generación de ideas que mejoren la toma de decisiones y aporten valor al negocio.

El Big Data genera grandes retos, pero también grandes oportunidades. Los campos de aplicación son innumerables, pero existe un interés especial, por parte de las compañías digitalizadas, en su uso en torno al márketing digital. Cada empresa es capaz de generar millones de registros al día con la información de sus clientes. Estos datos provienen de fuentes internas, tales como CRM, call centers e interacciones y transacciones, entre otras, y de fuentes externas (o de terceros), como redes sociales o buscadores, en las cuales los usuarios crean otra ingente cantidad de datos. Con este mix de información, no solo podemos perfilar a cada uno de nuestros clientes, sino también llegar a conocer sus gustos, afinidades y comportamientos fuera y dentro de nuestros servicios. La capacidad de acceder, integrar y analizar cada uno de los conjuntos de información ofrece una oportunidad sin precedentes para el márketing digital.

Existe una ventaja inherente al márketing digital respecto al offline. En el márketing y la publicidad offline resulta casi imposible obtener datos fiables de nuestras campañas: ¿cuántas personas han visto una valla publicitaria?, ¿cuántas han escuchado un mensaje en radio?...

En contraposición, en el márketing digital todo es medible: podemos saber cuántas personas vieron un banner o cuántas visitaron una web. Cada usuario deja una huella que se registra en logs de servidores o bases de datos. De cualquier manera, al crear un mix de los datos disponibles de ambos mundos enriquecemos nuestros algoritmos con nuevas variables que aportan un valor añadido y nuevas posibilidades de análisis.

 

APLICACIONES DEL BIG DATA

Una de las principales aplicaciones del análisis Big Data para el márketing digital es la definición de modelos de atribución más complejos y eficientes. Un modelo de atribución determina cómo se asignan las ventas a los puntos de contacto que el cliente tiene con los diferentes canales; es decir, permite dar un peso o valor a cada uno de los canales con los que el cliente interactúa antes de realizar una compra. De esta forma, podemos distribuir nuestra inversión publicitaria en función del peso de cada uno de los canales que participan en el modelo. Otro uso destacado de la analítica mediante el Big Data en el márketing digital es el análisis de sentimiento de los clientes y prospectos en redes sociales.

Aunque esta táctica está siendo utilizada por algunas empresas desde hace unos años, el rápido avance de las tecnologías Big Data proporciona nuevas formas de explorar el sentimiento a través de nuevos algoritmos. Las redes sociales son un punto de encuentro entre clientes, prospectos y marcas. Allí se generan conversaciones que se transforman en una fuente de datos enriquecida. La realización de estos análisis se articula con técnicas tan avanzadas como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la inteligencia artificial. Con esta tipología de análisis podemos llegar a conocer y predecir, entre otros muchos factores, el sentimiento que nuestros clientes tienen hacia nuestra marca. Esto da la posibilidad de iterar en nuestra estrategia o anticiparnos a posibles eventualidades.

El Big Data ofrece nuevos modelos de análisis de cliente, mucho más enriquecidos y con más valor para el negocio. Con esta tecnología se pueden analizar los datos generados por los clientes, aportando una visión de 360 grados de los mismos. El análisis es solo el principio de un conjunto de técnicas avanzadas de márketing digital. Con el Big Data se pueden generar audiencias complejas en función de los múltiples datos de los que disponemos.

Pero ¿por qué es importante la segmentación? Es fundamental para la identificación de nuestro público objetivo. Con la segmentación podemos enfocar nuestros esfuerzos e invertir los recursos de forma inteligente, optimizando los resultados del negocio. Con el Big Data se ha creado un cambio de paradigma en este campo. Se ha pasado de la segmentación clásica, basándose en simples variables sociodemográficas, a una segmentación avanzada que contempla millones de dimensiones, estados, escenarios, situaciones... Buen ejemplo de esto es Facebook Ads, que ofrece distintas opciones de segmentación que van más allá de lo tradicional: padres primerizos, aniversario en treinta días, lejos de la familia, nivel de formación o afinidades étnicas o políticas, entre otras.

Llegados a este punto, una de las posibilidades que ofrece la segmentación es la personalización de campañas publicitarias. Imaginemos por un instante que somos propietarios de un comercio electrónico de flores a domicilio. ¿No sería maravilloso enfocar nuestros esfuerzos publicitarios en parejas recién casadas el día de San Valentín? Y si fuéramos propietarios de un comercio electrónico de cochecitos premium para bebés, ¿qué tal si orientáramos nuestras campañas a padres primerizos con alto poder adquiadquisitivo? Hasta hace pocos años, conocer a los clientes de esta forma era prácticamente imposible; ahora es una realidad gracias al Big Data. Otro de los usos más valiosos de la segmentación es la personalización del contenido. Esta genera una experiencia de usuario única y singular que agrada a los clientes y genera engagement, lo que fomenta la afinidad con la marca y aumenta las probabilidades de recomendación. Un ejemplo de buen uso de la personalización es Amazon. La compañía liderada por Jeff Bezos no solo es puntera en ofrecer unas de las mejores soluciones de infraestructuras para Big Data (Amazon AWS), sino que además es puntera en su uso. Amazon es capaz de analizar los gustos y preferencias lectoras de sus clientes y ofrecer un contenido único y personal para cada uno de ellos.

Pero esto es solo el principio de una amplia estrategia de personalización automatizada. En procesos de compra, Amazon es capaz de recomendar productos relacionados (venta cruzada) basándose en historiales de compra, gustos y afinidades, compras de otros clientes... Pero aún puede llegar más lejos. Y es que, mediante un modelo de predicción, es capaz de conocer el tiempo de lectura que sus clientes dedican a cada uno de los libros y enviar un e-mail personalizado, cuando finalizan su lectura, con las recomendaciones extraídas de su algoritmo. El análisis, la segmentación y la personalización son solo la punta del iceberg de una increíble unión entre el Big Data y el márketing digital, que, en un futuro muy cercano, verá un crecimiento sin igual.

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