¿Para qué sirve y cómo aplicar el Big Data en el marketing?

El Big Data, a pesar de ser algo que suene más bien propio de los expertos en tecnología, física y matemáticas, es en realidad la mayor y mejor herramienta que los especialistas en marketing pueden usar para sus campañas y estrategias. A continuación veremos una lista de los usos que se le puede hacer al Big Data en el marketing:

  • Elaborar estrategias de marketing personalizado: crear estrategias de comunicación adaptadas a nuestros clientes, según sus gustos, sus datos geográficos y toda clase de información.
  • Tener visiones de negocio más precisas: tradicionalmente las empresas funcionaban con tablas Excel que contenían los datos recopilados y que se enviaban a todos los departamentos. Por el camino, cada departamento hacia una aportación y en muchas ocasiones se perdían los daros entre unos y otros. Actualmente el Big Data permite crear una estructura de datos única, sin que se pierdan datos entre departamentos.
  • Ayudar en la segmentación de clientes: anteriormente analizábamos los clientes y veíamos cómo se clasificaban según sus características, sobretodo, socio demográficas, y se realizaban estrategias que se aplicaban durante meses para comparar los resultados del principio con los del final. Actualmente, podemos ir viendo mes a mes y semana a semana como los clientes van evolucionando y enfocar así las estrategias sobre la marcha mucho mejor.
  • Cazar oportunidades en ventas: a partir de las segmentaciones podemos ver en más detalle cómo cambian los clientes y localizar las oportunidades de negocios en base a ello. Por ejemplo, podemos ver qué productos ha visitado el cliente o ha comprado y recomendarle otro producto similar o complementario.
  • Tomar decisiones en tiempo real más acertadas: si pongo un producto a la venta en una hora determinada, en un lugar determinado, con el real time y el Big Data puedo ver cómo ese producto se está vendiendo y tomar decisiones en base a los resultados.
  • Para detectar y evitar la pérdida de clientes: podemos ver con patrones cómo los clientes se comportan y detectar qué va a hacer que el cliente abandone la compra o la termine realizando.
  • Para detectar fraudes: de la misma forma se puede ver cómo hacen el pago las personas y ver en qué frentes somos vulnerables a nivel de seguridad.
  • Cuantificar el riesgo: hay muchas clases de riesgo que se pueden detectar, ya sea relacionados con el abandono del cliente, con los métodos de pago o con estrategias de comunicación, entre otras.
  • Hacer seguimiento de tendencias del mercado: gracias a los datos podremos ver cómo las personas desarrollan sentimiento sobre nuestra marca, ya sean positivos o negativos, cómo se mueven en el mercado, qué lanzamientos les gustan más, qué productos son los más vendidos…
  • En la planificación y predicción: podremos predecir cómo va a ir el negocio con más probabilidades de acertar, gracias a la inmensa cantidad de datos podremos tener una planificación más exacta.
  • Para mejorar el análisis de costes: causa y efecto de lo anterior. SI tenemos mejor predicción y planificación también veremos mejor los costes que nos va a representar.
  • En el análisis del comportamiento de los clientes: ver cómo se comportan los clientes en el momento de la venta, en la interacción con la marca, la comunicación que le enviamos, etc.

Dependiendo del negocio que tengamos las necesidades de análisis serán distintas y podremos encontrar muchos más usos a los datos de los que acabamos de exponer. En cualquier caso es esencial comprender lo qué se quiere para definir bien los datos que más nos interesa conocer. En el video que encontraréis al final del post podéis ver cada sección explicada con más detalle si os interesa alguna en especial.

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El marketing personalizado gracias al Big Data

Con toda la información que nos da el Big Data podemos extraer datos clave sobre el cliente: qué productos le interesan de la marca, qué productos están relacionados con su interés… Con esta información podemos crear estrategias que le vayan guiando en el proceso de compra para asegurarnos que lo complete con éxito o podemos clasificar qué campañas publicitarias enviarle y cuáles no funcionarían.

La clave está en saber cuándo y dónde te escuchan los clientes para ir allí a dirijamos a ellos. Al día, de media, podemos llegar a recibir 10 correos electrónicos promocionales. La mayoría ni los abrimos y van directos a la papelera. Las empresas han de poder identificar si el cliente quiere o no quiere recibir ese correo y esa información para no perder tiempo y dinero en la búsqueda de clientes que no quieren ser encontrados.

La segmentación de clientes es otra de las partes importantes del marketing personalizado. Podemos segmentar a los clientes de muchas maneras y siempre hay que contar con que la segmentación no es estática, sino que se va modificando. Por ejemplo, podemos segmentarlo según:

  • Comportamiento de compra: podemos ver qué compra, con qué frecuencia, cuánto dinero gasta, etc.
  • Comportamiento de consumo: se pueden categorizar los productos y ver si el usuario compra sólo una categoría o varias, probar de hacerle recomendaciones y estudiar si funcionan, etc.
  • Interacción con la marca: no todo el mundo se comporta igual respecto a la marca, debemos clasificar a los clientes según los productos que ven, si interaccionan en las redes sociales, etc.

Otra característica de la personalización gracias al Big Data la encontramos en la creación de las redes de influencia. Consiste en identificar mejor la captación de clientes a través de otros clientes que ya tenemos; analizando las redes sociales y las campañas MGM (un miembro consigue a otro miembro). Con los datos nuevos se pueden detectar qué relaciones tienen nuestros usuarios; si se conocen entre ellos, si actúan diferente ante los mismos estímulos, si son buenos promotores de la marca (es decir, que lo comparten todo en las redes y con sus amigos), etc.

Izaskun Larrea Manzarbeitia,

Assistant Director & Data Scientist

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