27 septiembre, 2019
El Big Data pronto reemplazará al Oro como el activo más importante para la humanidad, su uso adecuado ha transformado la búsqueda de información.
Para no perderse, la mayor de las tecnologías impactantes sea Internet Of Things, Machine Learning o incluso las aplicaciones descentralizadas, Big Data las impulsa a todas.
Esto es lo que las tendencias han estado haciendo este año en el Big Data.
1.- Chatbots se volverá más inteligente desafiando los sistemas de soporte en vivo existentes
Starbucks ha implementado Chatbots para tomar pedidos en texto, mientras que MasterCard les permite responder a sus consultas transaccionales.
Son excelentes ejemplos de conversaciones automáticas con los visitantes del sitio web de una manera más personalizada, de modo que los humanos no adivinen si están chateando con un robot.
Los chatbots se procesan con posibles combinaciones de palabras en el lenguaje natural y sus diferentes significados, logrando así una mejor experiencia de comunicación.
Las nuevas herramientas analíticas de negocios han visto más allá de Siri hacia una comunicación más orgánica entre humanos y máquinas, e insinuando una asistencia virtual confiable.
Tales niveles mejorados de Experiencia del Cliente (CX) tienen Big Data como el motor subyacente que procesa volúmenes de datos.
También, produce la respuesta más relevante basada en las palabras clave de la consulta, según lo publicado por el usuario.
Además, mantenerse enfocado al punto sin perder el interés del cliente.
Los chatbots se transmiten ininterrumpidamente, recopilan y analizan los datos de los clientes como una base de conocimiento enriquecida para diferentes canales.
Además, están aprendiendo a negociar también.
En 2016, Facebook permitió a los clientes integrar Chatbots a sus servicios de mensajería.
Desde 30,000 bots desplegados en los primeros 6 meses hasta más de 100,000 en la actualidad.
La plataforma está procesando 2 millones de mensajes cada mes.
Duplicando la interacción entre las empresas y los clientes, el uso de bots cuenta con Facebook a otras plataformas para el próximo año.
Una nueva opción para las empresas que buscan reducir drásticamente los recursos de soporte.
2.- Búsqueda precisa de productos, compras más rápidas y muchos más
El comercio electrónico tiene un inmenso potencial para los datos exponenciales de los clientes a los que tiene acceso directo.
Y no podría haber una plataforma más lucrativa para que las aplicaciones de Big Data liberen su capacidad.
Una de las mayores tiendas minoristas en línea Rockher.com tiene la implementación de AI más comentada respaldada por IBM Watson.
ROSI, el motor de búsqueda integrado hace más que una búsqueda habitual al computar los datos de diamantes en el inventario.
Y produce resultados precisos según los detalles de forma, ocasión, tamaño y presupuesto dados por el usuario.
La tienda de moda en línea más grande de la India, Myntra, está trabajando para obtener ropa personalizada sin intervención humana.
Además, la marca quiere recomendaciones automatizadas para los usuarios que hacen preguntas sobre moda.
Una vez más, la herramienta AI rastreará los datos de años de tendencias y predecirá las tendencias de moda para los usuarios con anticipación.
La aceptación crecerá constantemente a lo largo de 2018 y aumentará en 2019 .
Con una creación tan agresiva y compartiendo contenido en tiempo real, Big Data Science encabezará las tendencias.
Y permitirá que AI desarrolle aplicaciones interesantes; algo más crítico que simplemente operar remotamente nuestros electrodomésticos a través de teléfonos.
En 2017, más del 60% de las empresas globales utilizaron datos analizados de dispositivos conectados para optimizar procesos y ahorrar millones.
Las empresas se han dado cuenta de la necesidad imperativa de un sistema de seguridad cibernética impecable y las aplicaciones habilitadas para IA lo harán.
3.- La inteligencia artificial será más accesible
El grupo de PYMES se ha beneficiado al máximo de la era de la nube, pudiendo utilizar la mejor de las aplicaciones con un coste de hardware insignificante y la inteligencia artificial es la última incorporación a su lista de objetivos.
Desarrollar funcionalidades de IA ya no es un juego de los gigantescos conglomerados, ya que las aplicaciones de AI preconstruidas y listas para desplegar ya tienen una gran demanda y uso.
Desde Chatbots de pequeña escala hasta pensadores críticos de búsqueda, AI está en todas partes.
Para fines de 2018, el 75% de los desarrolladores integrarán funcionalidades habilitadas para IA de una forma u otra en sus proyectos.
Tendencias de Marketing Digital aplicadas al Big Data
El panorama del mundo actual del marketing es completamente diferente en la actualidad de lo que era hace solo varias décadas (incluso años atrás).
Claro, el marketing digital es una industria relativamente nueva, sin embargo, ya ha recorrido un largo camino desde sus humildes comienzos.
En sus primeras etapas, hubo muchas conjeturas e intuición involucradas en la creación de una campaña.
Mientras que en la actualidad, el proceso de toma de decisiones se basa casi exclusivamente en los datos.
Si bien aún requiere mucha creatividad y toma de decisiones de alta presión, se está convirtiendo cada vez más en un juego de números orientado a la tecnología, que no es un entorno que todos puedan manejar.
Con esto en mente, aquí hay algunas formas en que las tendencias de marketing digital están evolucionando bajo la influencia del análisis de big data. ¡Vamos a conocerlas!
1.- Enfoque basado en la proximidad
Según un hallazgo interesante de datos, aproximadamente 78 de las búsquedas móviles locales eventualmente se convierten en ventas fuera de línea.
En otras palabras, las pequeñas empresas podrían utilizar esta información para dirigirse a los usuarios cercanos.
Este enfoque garantiza un índice de conversión mucho más alto que, en este caso, no representa simplemente una métrica de vanidad, sino que muestra un índice de eficiencia increíble de su sistema de divulgación.
John Wannamaker se quejó una vez de que mientras desperdicia la mitad del dinero que invierte en marketing; él nunca puede saber qué mitad.
Con un enfoque del marketing digital basado en datos, especialmente con un enfoque basado en la proximidad, esto ya no es cierto.
Si bien esto puede parecer un simple juego de números, el hecho de que su demográfico objetivo pertenezca a la misma ubicación geográfica conlleva otras ventajas.
En primer lugar, obtienes un trabajo mucho más fácil al atraerlos, ya que se trata de cómo procedes de un contexto relativamente similar (si no el mismo).
En segundo lugar, le permite comercializar su empresa como una pequeña empresa local, preocupada por los problemas de la comunidad local y ser completamente genuina al respecto.
De esta manera, no solo gana en ventas y en eficiencia de alcance sino que también puede hacer una reputación sólida.
2.- Experiencia de usuario personalizada
En la sección anterior, hicimos extensos esfuerzos para analizar cómo la orientación de los anuncios localizados afecta la tasa de éxito de su campaña.
Sin embargo, esto es solo una parte menor de la personalización general de la experiencia del usuario.
En el pasado, los mercadólogos creían que una división masiva en el alcance de la comercialización solía reducirse a B2B (business to business) frente a B2C (business to customer).
Hoy en día, un enfoque más íntimo, el enfoque P2P (persona a persona) se considera superior a ambos.
La desventaja de este enfoque radica en el hecho de que requiere que usted conozca todas las partes a las que se dirige a nivel personal.
Con el análisis de big data de su lado, tal cosa podría ser posible.
Muchos estudios se ocupan de los patrones de comportamiento del usuario, lo que los hace llegar a varias conclusiones.
Como que el lado izquierdo de la pantalla recibe más atención que el derecho o cómo los diferentes colores de los botones afectan los índices de conversión.
Por otro lado, las estadísticas pueden ser engañosas, lo que significa que, al enfocar el panorama general, puede olvidar que cada uno de sus usuarios tiene sus propias preferencias individuales.
Para un vendedor humano, una cantidad tan abrumadora de información y posibilidades sería imposible mantener un seguimiento de, pero para un software analítico basado en una gran base de datos, las reglas son diferentes.
3.- Software de Inteligencia Artificial
La analítica es una función que mencionamos varias veces, sin embargo, aún no logramos mencionar una tendencia increíblemente importante.
Sin el software de AI, el análisis de datos en tal escala sería completamente imposible.
Piénselo, cuando tiene sensores y contenido generado por el usuario (UGC) en tales volúmenes, es increíblemente difícil diferenciar los datos útiles de los inútiles (aunque algunos pueden argumentar que no existen datos inútiles).
Con el software de AI, puede tener acceso constante incluso a los datos que no encuentra útiles en este momento, lo que significa que puede consultarlos más adelante, en caso de que surja una nueva tendencia.
Claro, algunos de los mejores comercializadores humanos crean sistemas de alerta basados en los cuales podrían concebir una estrategia similar, sin embargo, la brecha de eficiencia es simplemente asombrosa en favor del software de AI.
Lo digital dejó de ser parte del futuro, ya es el presenta… Estás preparado para afrontarlo.
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