Hoy en día, no es extraño escuchar sobre el “Big Data” y la revolución que ha supuesto para el sector, pero ¿qué significa realmente esto y cómo podemos aprovecharnos de él? ¿Te interesa? Pues echa un vistazo a este artículo que hemos preparado para que te salga con una idea más completa y con diferentes formas de poder implementarlo en tus proyectos.
Vamos a profundizar un poco más en este tema para que tengamos una idea más clara de a qué nos referimos.
¿Qué es el Big Data y por qué es importante?
Imagina que podemos ver y analizar el comportamiento de las personas en diferentes sitios web que visitan. Desde qué videos ven en YouTube hasta qué productos ojean o compran. Todo esto es lo que llamamos Big Data. Básicamente, cuando hablamos de Big Data en marketing, nos referimos a grandes volúmenes de datos sin contexto que son imposibles de manejar e interpretar sin herramientas dedicadas. Todos estos datos desordenados se actualizan constantemente y en tiempo real, por lo que es imposible de manejar por una sola persona.
Gracias a estos datos, podemos conocer al detalle intereses, comportamientos y necesidades que tienen los usuarios que visitan nuestras páginas web. Con todo esto, un equipo de marketing es capaz de generar campañas personalizadas al detalle, lo cual se traduce en mejores resultados y, por lo tanto, en mayores ventas.
Las tres V: Volumen, Velocidad y Variedad
Si queremos entender al 100% qué es el Big Data, es importante que comprendamos las “tres V”:
Volumen
Cuando hablamos de volumen, hablamos de cantidad de datos. Imagina millones de compras, posts, comentarios o visitas a páginas web. Antaño, estos datos se solían almacenar en hojas de cálculo, pero hoy en día, debido a toda la información que se genera, esto sería imposible. Por eso se requieren infraestructuras completas para almacenar toda esta información.
Velocidad
Hay que tener en cuenta que cada vez que entramos en una web, dejamos una huella en forma de datos. Toda esta información se tiene que poder almacenar de forma rápida y eficiente. En el sector del marketing es necesario contar con los datos en tiempo real para poder generar campañas lo más efectivas posibles, modificándose en base a la información más actualizada. Por ejemplo, lanzando una oferta o ajustando una campaña publicitaria.
Variedad
La variedad se refiere a que es importante guardar toda la información, pero esta es muy diversa y no siempre es fácil estructurarla de una manera lo más entendible posible. Estos datos normalmente se dividen en dos grupos:
Datos estructurados: Estos son los más fáciles de almacenar, ya que por norma general se pueden guardar en una tabla de forma sencilla y suelen ser fáciles de interpretar por un ser humano. Estos datos podrían ser, por ejemplo, los números de ventas de un producto, la cantidad de visitas que recibe una página en concreto o la cantidad de veces que un usuario ha interactuado con un CTA haciendo click en un botón.
Datos desestructurados: Estos datos son los que realmente suponen un reto para las empresas, ya que por norma general no son datos cuantificables. En este apartado se ha avanzado mucho últimamente gracias a las inteligencias artificiales, ya que ayudan más o menos a interpretar datos como los comentarios en un video, imágenes o videos subidos a una plataforma.
¿Por qué integrar Big Data en tu Estrategia de Marketing? ¿Y cuáles son las ventajas clave?
Implementar estas herramientas y datos en nuestras estrategias de marketing nos va a permitir conectar de forma muchísimo más precisa y efectiva con nuestros clientes. De esta forma, seremos capaces de generar más oportunidades de venta a través del análisis de todos estos datos.
Estas son algunas de las ventajas de integrar “Big Data” en nuestras estrategias de marketing:
Optimización del ROI (Retorno de la inversión): Gracias al análisis de datos en tiempo real, podemos identificar las campañas que están funcionando mejor. Así podemos potenciar las campañas que dan mejores resultados, minimizando las pérdidas.
Toma de Decisiones Basada en Datos: Una de las ventajas más importantes que nos ofrece el Big Data es la capacidad de tomar decisiones apoyándonos en datos y no en intuiciones. El análisis de datos respalda nuestras estrategias, siendo más fácil definir objetivos más precisos y, sobre todo, disminuyendo el riesgo de nuestras campañas.
Personalización y Segmentación Precisa: Con Big Data, puedes dividir a tu audiencia en segmentos muy específicos y diseñar mensajes adaptados a cada uno. Esto significa que puedes ofrecer contenido relevante a cada grupo, aumentando las probabilidades de conversión y mejorando la experiencia del usuario.
Mejora de la experiencia del cliente: Gracias a todos los datos de comportamiento que almacenamos, podemos detectar y adaptar partes de nuestra web para que se adecuen a las necesidades o preferencias de cada uno. Como, por ejemplo, personalizar recomendaciones de productos en un e-commerce en base a tus gustos personales.
Detectar tendencias: Analizando grandes cantidades de datos, podemos detectar patrones o cambios de comportamiento en los consumidores. Estos datos nos permiten anticipar las tendencias y estar preparados para el futuro. Estos datos se pueden conseguir analizando redes sociales, compras en línea, registros de búsquedas…
Una buena estrategia de marketing cimentada en el Big Data no solo mejora los resultados a corto plazo, sino que también nos ayuda a fortalecer una relación a largo plazo con los clientes.
Desafíos y planteamiento de una estrategia de Big Data
Todo suena muy fácil, pero plantear una buena estrategia es esencial. Además, la implementación no está exenta de desafíos a los que tendremos que enfrentarnos a la hora de crear una campaña sólida, ya que gestionar y extraer valor de un gran volumen de datos no es sencillo. Aquí vamos a repasar algunos de los puntos más importantes:
Privacidad y normativas
Muchas veces la información que almacenamos es sensible, ya que puede incluir información privada como nombres, direcciones, cuentas de correo electrónico… En Europa, por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) obliga a que los datos personales se manejen con responsabilidad y transparencia. Si no cumplimos estas normativas, esto conlleva asumir multas, sanciones legales o la pérdida de nuestra reputación.
Gestión y almacenamiento
La cantidad de datos que generamos hoy en día es enorme, por lo que os podéis imaginar el tamaño que suelen tener estas bases de datos. Esto complica su gestión, y si no tenemos una infraestructura adecuada, los datos podrían perderse o volverse inaccesibles…
Calidad de los datos y qué hacer antes de analizarlos
Volviendo a lo que decíamos sobre montar una infraestructura adecuada, también tenemos que tener en cuenta la calidad de los datos que almacenamos. Muchas veces guardamos información de diferentes fuentes y guardamos todo, aunque sean datos que no necesitamos, erróneos o datos duplicados como nombres, direcciones, correos electrónicos… Los datos erróneos pueden llegar a afectarnos a la hora de interpretarlos, por lo que es necesario limpiar y preparar toda la información antes de utilizarla.
Interpretar estos datos y cómo hacer campañas de calidad
Interpretar y sacar una estrategia sólida de toda esta información requiere de conocimientos especializados en análisis y ciencia de datos, gestión de bases de datos… Por eso, muchas empresas, al no contar con experiencia en este sector, optan por contratar una empresa externa capaz de aprovechar el valor de todos los datos que almacenan. Como hemos repetido varias veces en esta entrada, muchos datos sin talento no sirven para nada.
Conclusión
El Big Data llegó para quedarse y hoy en día se intenta implementar en la medida de lo posible en todos los ámbitos de una forma u otra. El análisis de datos nos permite ver oportunidades que antes nos eran imposibles de detectar y, además, son aplicables en prácticamente todos los sectores. Además, estas estrategias son escalables, por lo que a mayor cantidad de datos, más notaremos el impacto del Big Data en nuestro proyecto, y será más sencillo detectar nuevas oportunidades de negocio.
