La recomendación personalizada "one to one": Big Data y la nueva era del márketing

Colaboración

La recomendación personalizada "one to one": Big Data y la nueva era del márketing La recomendación personalizada "one to one": Big Data y la nueva era del márketing

Los departamentos de Márketing que antes se adapten al Big Data disfrutarán de ventaja competitiva, más capacidad de crecimiento y mejor margen de respuesta a los cambios. Esta afirmación es una realidad en el mundo online, donde ya hay ejemplos claros en los que el Big Data y los algoritmos de machine learning están superando todas las tácticas y estrategias tradicionales. Actualmente, un usuario no dedica más de unos segundos a leer una newsletter o a navegar por una tienda online. Por ello, en los entornos de e-commerce son cruciales las estrategias orientadas a reducir el esfuerzo del usuario para encontrar productos de su agrado, ya que es fundamental para incentivar la compra y facilitar que se puedan localizar, de forma rápida y ágil, aquellos productos que más se adaptan al perfil del potencial cliente. Cada vez más se busca la experiencia de anticipar la oferta al usuario antes de que este tenga clara su necesidad o deseo de comprar. Este nuevo escenario implica a todos los departamentos de la empresa, desde el Márketing hasta el de Logística. Grandes pioneros como Amazon ya llevan años aplicando el valor de utilizar el Big Data en su día a día no solo como una herramienta de trabajo más para la toma de decisiones, sino como un elemento clave en la cultura empresarial. El conocimiento está en los datos y las respuestas están allí; la clave es saber qué preguntas hacer a los datos.

En el e-commerce, la optimización es una ventaja competitiva clave, y uno de los grandes retos para los portales es la alta rotación de productos: aparecen muchas ofertas nuevas cada día y están activas durante un período de tiempo muy limitado. Muchos de estos e-commerce son únicamente portales de venta, no controlan el stock del producto e incentivan las ventas a través del envío de newsletters diarias de fidelización.

El contenido de los e-mails y comunicaciones, históricamente, se ha intentado segmentar en función de las características básicas de cada usuario, pero es ahora –con la explotación de las nuevas técnicas del Big Data– cuando se puede ir un paso más allá en la personalización.

Los sistemas clásicos de recomendación están pensados para catálogos extensos, posiblemente homogéneos, de productos en los que la rotación es baja y en los que se acumula un gran histórico de ventas para cada ítem.

El problema aparece cuando estos supuestos no pueden cumplirse. Los famosos portales de flash sales, las cadenas d...