Como las empresas están utilizando el Big Data en sus estrategias de marketing

En la actualidad muchas compañías se encuentran haciendo cosas altamente innovadoras y creando soluciones que hacen la vida más fácil a través de la tecnología.

Muchas de ellas ya empezaron a probar los beneficios del uso correcto del Big Data no solo en sus estrategias digitales sino también en el desarrollo de nuevos productos. Y es que hay tanta información que puede ser utilizada mediante un buen análisis para obtener resultados favorables paras las empresas.

Si bien estos son siempre buenos puntos de referencia sobre cómo está evolucionando la tecnología, nuestros clientes (y la mayoría de las empresas) no están lidiando con exabytes de datos, muchos de ellos ni siquiera están analizando gigabytes.

La verdad es que, en el mundo real, las compañías están utilizando tecnologías de Big Data para obtener información de cantidades aparentemente pequeñas de datos. Esto nos lleva a crear un enfoque simple y directo para mostrar «cómo las startups pueden aprovechar el Big Data«. Estos son algunos de los aspectos más destacados:

1.- Explorar las 3vs del Big Data

Big Data a menudo se define por las tres V: volumen, velocidad y variedad. Los especialistas recomiendan agregar una cuarta letra a la fórmula: C, por complejidad. Si bien el volumen, la velocidad y la variedad son grandes bases para evaluar su plataforma de datos, cuando se trata de sistemas múltiples, la complejidad de los datos y la forma en que fluye dentro y fuera de los sistemas a menudo es una preocupación adicional.

2.- El volumen se sobrecorta

Las empresas que están en proceso de evolución no deben suponer que las tecnologías de Big Data son dominio exclusivo de las empresas que luchan con gran cantidad de datos. En pocas palabras, el volumen de datos es casi la característica menos importante porque las empresas a menudo comienzan con un pequeño subconjunto de datos y lo hacen crecer a medida que logran el éxito con el análisis. Es importante no calificar para una solución de datos muy necesaria. No uses el volumen como el único factor a la hora de decidir si la tecnología de Big Data es adecuada para su empresa.

3.- Big Data en empresas

Según una encuesta realizada por la empresa Gartner indicó que el 73% de las empresas en EEUU han invertido o planean invertir en Big Data en los próximos dos años. De hecho, solo el 13% de los encuestados informaron tener “proyectos de Big Data implementados en producción». Esa encuesta de Gartner indicó que, si bien casi todas las empresas han identificado el valor de los macrodatos y han asegurado el presupuesto para ejecutarlo, menos de un tercio realmente han lanzado sus iniciativas. Hay innumerables razones para eso, pero la explicación más sencilla es que la complejidad y la naturaleza de rápido crecimiento de la tecnología dificultan que las personas se mantengan al día.

4.- Big Data en la actualidad 

Si bien la tecnología de Big Data ha arrojado algunos resultados sorprendentes, todavía no todas las empresas la han aprovechado al máximo. Se presenta como una fórmula de éxito para obtener mayores conversiones: “Business Intelligence”, que las empresas han de adoptar para no perecer en el entorno digital. Dentro de las redes sociales, esto último, hace referencia a toda aquella información que nos ayude a perfilar al cliente y a conocerlo en profundidad así como lo relativo al tráfico, dispositivos de acceso y actividad en los medios sociales.

5.- Mejora la adquisición de clientes

En nuestra nueva era digital con modelos basados ​​en big data, nos estamos alejando del modelo RFM más transaccional, o valor de actualidad, frecuencia y monetario, hacia un modelo más basado en el comportamiento. Esto te ayudará a optimizar el viaje de los clientes, comprender qué acciones personalizadas se les pueden dar, y descubrir cómo maximizar el valor total de por vida de esos clientes. El primer paso es tomar el modelo de comportamiento del cliente y mapearlo con una segmentación de clientes en función del valor de por vida que estos clientes pueden aportar, no en función de la próxima transacción. Esto permitirá dirigirse a los clientes correctos que pueden maximizar el valor a largo plazo y el gasto que aportan. Con esta información se conocerán todos los atributos y resultados que permitirán dirigir las cuatro áreas clave en la adquisición de clientes.

1. Optimizar la estrategia de canalización 

Lo primero que se debe hacer es optimizar mejor la estrategia de canales para poder encontrar mejores prospectos que cumplan con el perfil deseado. Al comprender mejor esto, se puede dirigir los canales correctos, lo que aumentará las tasas de conversión y también reducir el costo por adquisición.

2. Mapa de comportamiento a resultados

El siguiente paso es encontrar la relación entre el comportamiento con los resultados y las ofertas correctas a las que responderán estos prospectos.

3. Mapa de comportamiento a través de puntos de contacto

Luego, en tercer lugar, se tiene que mapear el comportamiento en todos los diversos puntos de contacto y puntos de interacción que tengo con los clientes para poder hacer un mapa del recorrido general de los clientes que realizan, y ver dónde se está  siendo más efectivo para conducirlos por ese viaje, y dónde se pierden en el camino para poder optimizar la ruta de compra.

4. Crear modelos predictivos

Luego, por último, se toman algunos de estos datos de comportamiento para crear modelos predictivos del comportamiento del consumidor para identificar las probabilidades de compra. En conclusión, podemos ver que el comportamiento del cliente es la la parte más importante en el proceso de adquisición del cliente, ¿verdad? Ya que le permite identificar dónde se pueden encontrar a clientes potenciales y cómo presentar la oferta adecuada a clientes particulares para convertirlos mejor. Además, le permite responder, ¿cuál es el camino o la ruta correcta que necesita para que los clientes se conviertan en los mejores para convertirlos? Y, por último, ¿qué clientes le aportarán más valor?

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