Ejemplos de Big Data driven marketing

Esta semana seré el profesor de Data driven marketing del curso de Big data marketing de KSCHOOL. Te confieso que me hace una ilusión enorme participar en una escuela de la que siempre me hubiese gustado ser alumno pero para lo que, por motivos geográficos fundamentalmente, no se han alineado los astros.

Trabajar en el material lectivo me ha permitido realizar algunas reflexiones en un momento donde el uso de big data se ha normalizado tanto que ya ni siquiera nos damos cuenta de que lo usamos.

De hecho ya está al alcance de todos. No con la misma disponibilidad o potencial, claro. Pero cualquier negocio puede explotar desde hace un tiempo el big data a su favor independientemente del tamaño de su mercado, como ya comenté en este post hace ya unos años.

El Big Data es como una mina de oro de información valiosa y profunda, un tesoro oculto en los inmensos océanos de datos generados en nuestro mundo digital. Es el almacén de todos los datos que se generan a diario, desde las redes sociales hasta las transacciones online, pasando por el seguimiento de dispositivos móviles y mucho más. Es un vasto océano de información en constante crecimiento que puede ser analizado y explorado para obtener ideas, patrones y tendencias que de otra manera pasarían desapercibidos.

Imagínate un gigantesco rompecabezas de datos interconectados, donde cada pieza representa un fragmento de información que puede ser crucial para comprender el comportamiento de los consumidores, identificar oportunidades de mercado o mejorar las decisiones empresariales. El Big Data es como una caja de herramientas llena de técnicas y tecnologías avanzadas que permiten extraer, almacenar, procesar y analizar enormes cantidades de datos de diferentes fuentes y formatos.

Una de las características que más lo define es su volumen abrumador. Piensa en la cantidad de datos que se generan cada segundo. Es como una cascada de información sin fin que fluye constantemente, y el desafío radica en encontrar las joyas ocultas dentro de este torrente de datos. Hablar de Big Data es tratar de aprovechar esta vasta cantidad de información para obtener conocimientos valiosos y tomar decisiones basadas en evidencias.

Pero no es solo el volumen lo que hace que el Big Data sea tan fascinante, también es la variedad de datos que se pueden analizar. No se trata solo de números y estadísticas, sino de textos, imágenes, audios y videos. Es la diversidad de formatos y fuentes de datos (muchos no estructurados, ¡ay!) lo que permite una visión más completa y rica de los diferentes aspectos del mundo digital y, por ende, del comportamiento de los consumidores.

Además del volumen y la variedad, el Big Data también se caracteriza por su velocidad. Los datos se generan y se transmiten a una velocidad vertiginosa, y es fundamental poder capturar y procesar estos datos en tiempo real para obtener información valiosa y actuar rápidamente. Las decisiones empresariales ya no pueden basarse solo en datos históricos, sino que deben ser impulsadas por datos en tiempo real para adaptarse a los cambios y oportunidades del mercado. Este es un reto tecnológico que se va superando cada día.

En el campo del marketing el Big Data ha revolucionado la forma en que abordamos nuestra actividad, permitiendo el análisis de enormes volúmenes de datos para obtener valiosos insights y mejorar las estrategias de marketing. En este artículo, exploraré solo algunos ejemplos concretos de cómo el Big Data se utiliza en el campo del data driven marketing para lograr resultados más efectivos y personalizados.

El ejemplo más básico del uso del Big Data en marketing puede ser el de identificar los canales de adquisición más efectivos y asignar tu presupuesto de manera óptima en función de los datos recopilados. Pero verás que hay mucho más que puedes hacer con una herramienta tan increíble.

Segmentación de audiencia precisa

El Big Data ha hecho posible la segmentación de audiencia de manera más precisa y detallada. En lugar de basarse en datos demográficos generales, como edad y género, las empresas ahora pueden utilizar datos enriquecidos para segmentar a su audiencia según intereses, comportamientos de compra, historial de navegación y mucho más.

Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico puede utilizar el análisis del Big Data para identificar a los clientes potenciales que están más inclinados a comprar productos específicos y dirigir campañas personalizadas hacia ellos, aumentando así las posibilidades de conversión.

La inminente desaparición de cookies de terceros acabará con los DMP o Data Management Platform, que se alimentaban de un comportamiento digital basado en cookies, y traslada todo la atención a los CDP o Customer Data Platform, repletas de datos de usuarios de primera y segunda parte.

Personalización de la experiencia del cliente

Gracias al Big Data, las empresas pueden ofrecer experiencias más personalizadas a sus clientes.

Al analizar datos de comportamiento y preferencias, es posible proporcionar contenido, ofertas y recomendaciones específicas para cada usuario. Un ejemplo destacado es el gigante del comercio electrónico Amazon, que utiliza algoritmos de aprendizaje automático basados en el Big Data para ofrecer recomendaciones de productos altamente personalizadas a sus clientes, aumentando así la satisfacción del cliente y las tasas de conversión.

Otros ejemplos de reconocidas y exitosas compañías guiadas por datos son Netflix o Spotify, que usan el big data como combustible principal de sus algoritmos de recomendación.

Mejora de la experiencia del cliente en tiempo real

Al analizar datos en tiempo real, como interacciones en el sitio web, historial de compras y datos de navegación, las empresas pueden proporcionar respuestas rápidas y personalizadas a sus clientes. Por ejemplo, un sitio web de comercio electrónico puede utilizar el análisis del Big Data para ofrecer chatbots o asistentes virtuales que brinden respuestas inmediatas y relevantes a las consultas de los clientes proporcionando una experiencia fluida y sin problemas.

Entrenar un chatbot con todo el conocimiento que haya sido capaz de atesorar tu departamento de atención al cliente en los últimos años es una tarea al alcance de cualquier negocio que pueda permitirse, por ejemplo, una conexión contra la API de OpenAI. Y, créeme, es realmente asequible incluso para negocios pequeños.

Los datos también deberían aportar contexto a las búsquedas internas realizadas en el sitio, ajustando los resultados a cada caso y situación. Una búsqueda de tipo AJAX personalizada puede tener un impacto en la experiencia de cliente durante la compra realmente asombrosa.

Optimización de campañas publicitarias

Como ya he adelantado antes, el Big Data también desempeña un papel crucial en la optimización de campañas publicitarias.

Al analizar datos en tiempo real, las empresas pueden ajustar y optimizar sus campañas en función del rendimiento. Por ejemplo, los anunciantes digitales pueden utilizar el análisis del Big Data para identificar las plataformas, ubicaciones y momentos más efectivos para mostrar anuncios a su audiencia objetivo. Esto ayuda a maximizar el impacto de los anuncios y a optimizar el retorno de la inversión publicitaria.

Veremos lo que nos depara el futuro en este ámbito porque la combinación de big data con IA proyecta una sombra muy oscura sobre aquellos profesionales cuyo objetivo es el aporte de valor en la optimización de campañas. La propia tendencia de uno de los grandes player del sector, Google Ads, parece ir hacia una automatización cada vez mayor.

Predicción de tendencias y demanda del mercado

El Big Data permite a las empresas anticiparse a las tendencias y cambios en la demanda del mercado. Analizar el pasado y el presente debe servirnos para predecir el futuro con ciertas garantías de éxito.

Al analizar grandes volúmenes de datos, incluidos datos sociales, datos de búsqueda y datos de transacciones, las empresas pueden identificar patrones y señales que indican cambios en los comportamientos y preferencias de los consumidores. Por ejemplo, los minoristas pueden utilizar el análisis del Big Data para predecir las próximas tendencias de moda y ajustar su inventario en consecuencia, evitando así el exceso de stock o la falta de productos populares.

Prevención del fraude y gestión del riesgo

El Big Data es una herramienta brutal en la prevención del fraude y la gestión del riesgo en el campo del marketing.

Al analizar grandes cantidades de datos transaccionales, comportamientos sospechosos y patrones de actividad, las empresas pueden identificar y prevenir actividades fraudulentas antes de que causen daño. Por ejemplo, las instituciones financieras utilizan el análisis del Big Data para detectar patrones de fraude en tiempo real, como transacciones inusuales o actividades sospechosas en las cuentas de los clientes, lo que les permite tomar medidas inmediatas para proteger a sus clientes y salvaguardar su reputación.

Obviamente este aspecto nos influye a todos de una forma muy directa. Un ecosistema de negocio digital más seguro y confiable dinamiza la actividad económica.

Mejora de la toma de decisiones basada en datos

Como has podido ver, al analizar grandes volúmenes de datos internos y externos, las empresas podemos obtener información detallada sobre el rendimiento de las campañas, el comportamiento del cliente, las tendencias del mercado y mucho más. Esto nos permite tomar decisiones más informadas y estratégicas para mejorar el ROI y alcanzar nuestros objetivos comerciales.

El Big Data transforma la forma en que hacemos marketing en la era digital. Los ejemplos que he comentado no son más que una pequeñísima muestra de cómo las empresas están utilizando el Big Data para impulsar la toma de decisiones en marketing y lograr resultados más efectivos y personalizados.

Se abre un mundo de posibilidades, de retos y, como no, de nuevos problemas que deberemos resolver en los próximos años, cuando parece que el big data ha pasado a ser el standard data.

Créditos: la fotografía de cabecera es una adaptación de una obra original de Xavi Cabrera retocada con la IA generativa de Photoshop Beta.

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