Cada vez más empresas se suman al mundo del Big Data, y ¿cómo no?

No es secreto para nadie que todos buscan la mayor cantidad de información posible que les permita identificar al cliente ideal.

Y por supuesto, crear estrategias en base a ello para aumentar el número de ventas. 

En marketing, los grandes datos comprenden la recopilación, el análisis y el uso de grandes cantidades de información digital para mejorar las operaciones comerciales, como:

Obtener una visión de 360 ​​grados, de los clientes

El concepto de «conoce a tu cliente» (KYC) se concibió inicialmente hace muchos años para evitar el fraude bancario.

«KYC» proporciona información sobre el comportamiento del cliente que alguna vez estuvo limitado a las grandes instituciones financieras.

Ahora, gracias a la accesibilidad de Big Data, los beneficios de KYC están disponibles incluso para las pequeñas y medianas empresas.

Además, se ve aumentado el compromiso del cliente, específicamente cómo tus clientes ven e interactúan con tu marca, es un factor clave en sus esfuerzos de marketing.

El análisis de Big Data proporciona la inteligencia empresarial que necesitas para lograr un cambio positivo y como mejorar los productos existentes o aumentar los ingresos por cliente.

Aumentar el conocimiento de la marca

La vista de 360 grados de Big Data permite a los especialistas en marketing identificar información específica del cliente.

Todo esto se arealiza para determinar la forma más efectiva de mejorar el reconocimiento y la recordación de la marca en línea y en la tienda. 

Mejorar la adquisición

La adquisición mejorada de clientes es otro gran beneficio que los grandes datos aportan al marketing.

Una encuesta de McKinsey encontró que «las empresas que más invierten en el análisis de clientes tienen 23 veces más probabilidades de superar claramente a sus competidores en términos de adquisición de nuevos clientes».

Aprovechar la nube permite la recopilación y el análisis de datos consistentes y personalizados de múltiples fuentes, como web, aplicaciones móviles, correo electrónico, chat en vivo, e incluso interacciones en la tienda.

Análisis en tiempo real

Big Data puede ayudar a los especialistas en marketing a aprovechar los datos de la nube en tiempo real.

Ninguna otra tecnología puede igualar la capacidad de los grandes datos para adquirir, procesar y analizar datos en tiempo real con la suficiente rapidez y precisión para tomar medidas inmediatas y efectivas.

Esto es crítico cuando se analizan datos de GPS, sensores IoT, clics en una página web u otros datos en tiempo real.

El análisis de Big Data es un componente esencial de Big Data. Proporciona inteligencia empresarial que resulta en ahorros de tiempo y costos al optimizar el rendimiento de marketing.

BIG DATA PARA BUSINESS INTELLIGENCE

Big Data es una herramienta que de la mano con Business intelligence pueden contribuir en la toma de decisiones con miras a tener mayores garantías de éxito para el negocio.

Por un lado, Business intelligence brinda datos históricos e información que junto a las funcionalidades de Big Data tendrá una mayor capacidad predictiva.

Por ende, mediante esta herramienta se pueden administrar datos históricos de todo tipo acerca del usuario, como los datos demográficos, hábitos de consumo, consumo por cliente, etc.

Estos datos se analizan y procesan para rescatar información valiosa para los negocios y empresas.

El Big Data permite que los tiempos de análisis de los datos sean reducidos, lo que permite tomar decisiones tácticas y estratégicas de manera más eficaz.

Lo que anteriormente se demoraba días en analizar datos ahora toman segundos.

Los especialistas en marketing están interesados ​​en tres tipos de big data: cliente, financiero y operativo.

Cada tipo de datos generalmente se obtiene de diferentes fuentes y se almacena en diferentes ubicaciones.

Los datos del cliente ayudan a los especialistas en marketing a comprender a su público objetivo.

Los datos obvios de este tipo son hechos como nombres, direcciones de correo electrónico, historiales de compras y búsquedas en la web.

Es importante que las indicaciones de las actitudes de audiencia se puedan recopilar de la actividad en las redes sociales, encuestas y comunidades en línea.

Los datos financieros ayudan a medir el desempeño y a operar de manera más eficiente.

Las estadísticas, costos y márgenes de ventas y marketing de su organización se incluyen en esta categoría, además de los datos financieros de los competidores, como los precios.

Los datos operativos se relacionan con los procesos comerciales.

Puede estar relacionado con el envío y la logística, los sistemas de gestión de relaciones con el cliente o los comentarios de los sensores de hardware y otras fuentes. El análisis de estos datos puede conducir a un rendimiento mejorado y costos reducidos.

BIG DATA PARA MARKETING 

Las ventajas que brinda la Big Data en el área de marketing y venta es significante.

En el área de marketing cuantos más datos se tengan sobre los clientes, mejor los vamos a conocer.

De esta manera, será más efectiva la relación con el cliente, ya que se le podrá ofrecer una atención personalizada.

Así mismo, mientras más se conozca al cliente se podrán crear campañas específicas que satisfagan sus necesidades.

Aspectos importantes

El análisis del comportamiento del usuario en las redes sociales y todo el internet.

El Big Data facilita el análisis en las redes sociales, en el cual se logran identificar datos y temas relevantes que permiten una personalización de campañas publicitarias, precios y toda acción relacionada al cliente final.

A consecuencia de ello, la experiencia del usuario en el navegador será satisfactoria y se aumentará las posibilidades de fidelizarlo.

Big Data tiene la capacidad de descubrir nuevas oportunidades de negocio como potenciales mercados geográficos y oportunidades de producto.

Así mismo, mediante esta herramienta se reducen los riesgos gracias a la capacidad predictiva de la misma, te explicamos como puede usarse en el marketing con el en el siguiente video:

La información interna de un negocio como la entrega de datos, el tratamiento y el almacenamiento, son una de las tareas más complejas de manejar y administrar.

Por ello la Big Data se encarga de mejorar el flujo de la información interna y contribuir a la optimización de los procesos que pueden ser simplificados y re diseñados.

Ahora bien, la Big Data, proporciona una cantidad de datos extensa la cual muchas veces no es muy sencilla de analizar si no implementamos los medios correctos para la obtención de resultados.

Es por ello, que se han desarrollando diversas herramientas para manejar y optimizar el Big Data, pero, lo cierto es que saber cuál de ellas implementar puede convertirse en una decisión difícil de tomar, puesto que la estrategia a trazar depende netamente de sus resultados.

Así que, para hacértelo más sencillo, te vamos a contar sobre 5 de las mejores herramientas que lideran el mundo del Big Data y que debes conocer:

1. MongoDB

 

Es una de las herramientas principales de las bases de datos NoSQL (Not Only SQL), y se utiliza para recopilar datos de aplicaciones móviles, sistemas de gestión de contenidos, aplicaciones web, entre otras.

Es importante mencionar que MongoDB es una base de datos que está orientada a documentos.

Eso quiere decir que, guarda los datos en registros y no en documentos, como suelen hacerlo las bases de datos relacionales.

Cabe destacar que, MongoDB se caracteriza por la velocidad y la óptima eficiencia del sistema de consulta del contenido de la base de datos.

Con lo cual, crea un balance perfecto entre rendimiento, productividad y funcionalidad.

2. Apache Hadoop

Se puede decir que Apache Hadoop es la herramienta más cotizada en el Big Data, ya que, es sinónimo de calidad, funcionalidad y velocidad

Todo esto le ha otorgado un puesto en la lista de las mejores herramientas para Big Data en el mercado, pero ¿A qué se debe su auge?

Bien, Apache Hadoop es capaz de proporcionar una cantidad lo suficientemente vasta de datos, además, permite analizarlos y procesarlos de forma muy eficiente, mediante el uso de modelos simples de programación.

Esta herramienta también supone una reducción de gastos, puesto que se puede implementar en modelos de computadoras de bajo costo.

3. Python

Python, es otra de las herramientas más cotizadas en el Big Data, puesto que cuenta con la gran ventaja de que está diseñada para que cualquier persona que no sea un experto o profesional en el área pueda utilizarla.

Sin embargo, es importante tener conocimientos y nociones básicas en informática, debido a que maneja un lenguaje de programación un poco más avanzado.

Python, puede procesar datos que no requieran grandes cálculos, debido a que su proceso de ejecución suele ser un poco más lento que otras herramientas similares, a pesar de ello, es una muy buena opción.

4. Elasticsearch

Elasticsearch es una herramienta bastante conocida, la cual es capaz de facilitar el proceso de análisis de datos a gran escala.

Cuentacon un factor diferencial que permite llevar a cabo este proceso en tiempo real.

Además, es de gran ayuda cuando se requiere buscar textos con dificultad de lectura o para conocer el estado en que se presentan los nodos.

También proporciona gráficos que facilitan la comprensión de la información recolectada.

Es importante mencionar que esta herramienta puede expandirse con un paquete de productos denominado Elastic Stack, el cual aumenta las prestaciones de Elasticsearch.

5. Lenguaje R

Lenguaje R, es un lenguaje de programación que se enfoca mayormente en el análisis estadístico por su gran parecido con el lenguaje matemático.

Esta herramienta es tan versátil que se suele emplear también para realizar cálculos estadísticos y el análisis de gráficos en Big Data. También es bastante beneficiosa para crear un gran número de librerías que son de mucha utilidad.

Es importante mencionar que dispone de una serie de herramientas complementarias de gran calidad que ayudan a completar los aspectos del día a día.

Estas 5 herramientas son las más conocidas y utilizadas en las grandes empresas por los profesionales del Big Data y representan calidad en la gestión de datos. ¿Has probado alguna de ellas?