El Big Data Marketing es una de las herramientas más útiles hoy en día, ¿pero cómo puedo aplicarla para mi negocio? Sigue leyendo para saber lo que es, que puedes hacer con ellos y los desafíos que presenta que deberás superar. 

¿Qué es Big Data?

Como ya sabemos, es la ciencia que gestiona, analiza e informa sobre el conjunto de datos que producen las personas al utilizar diferentes tipos de dispositivos móviles, aplicaciones o herramientas.

Al igual, es un volumen de datos tan grande que se mide desde megabytes hasta petabytes, y que, en consecuencia, debe ser extraído por analistas expertos y almacenado en bases de datos empresariales.

Mientras más complejos son los procesos que queremos analizar, más especializada se ha vuelto esta tecnología que usamos para analizar los datos. Por ello, El Big Data se ha transformado en una ciencia muy útil para realizar análisis predictivos relacionados con el funcionamiento que tiene un negocio y su proyección en el futuro.

¿Qué podemos hacer con los datos?

Analizar el comportamiento de nuestros clientes mientras navegan en nuestro sitio web, interactúan con nuestras publicaciones en las redes sociales, o compran en el e-commerce son solo algunas de las acciones posibles de hacer.

¿Cómo saber si estamos sacándole provecho al Big Data?

Una vez que comencemos a extraer datos, podemos preguntemos lo siguiente:

¿Qué datos tenemos disponibles?

Hagamos un listado con KPI del Big Data Marketing, como tasas de rebote, leads generados por mes, tiempo de estancia, y subrayemos otros datos que propulsen nuestro business intelligence.

¿Podemos clasificar la información a profundidad?

Si poseemos varios gigabytes de información, pero no sabemos por dónde empezar, será de ayuda investigar sobre especialistas de Data Science.

Un analista de Data Science nos puede ayudar a organizar la Big Data de diferentes formas, como veremos a continuación:

Según su tipo, puedes estructurar los datos de esta manera:

  • Datos estructurados. Tienen una estructura definida y siguen un modelo de datos estandarizado (fechas, direcciones, números de tarjetas de crédito).

  • Datos semiestructurados. Un poco más difíciles de acoplar a una estructura (hojas de cálculo, software, informes).

  • Datos no estructurados. Complicados de clasificar (videos, audios, archivos de texto).

Según las condiciones, te conviene analizarlos así:

  • Velocidad (los flujos de datos en tiempo real).

  • Volumen (el peso y espacio de almacenamiento que ocuparán).

  • Variabilidad (cambios en los flujos de datos).

  • Complejidad (fuentes de los datos).

  • Variedad (formatos numéricos, de geolocalización, video, audio, texto, etc.)

¿Cuáles son los riesgos de los datos?

Si recopilamos información de muchas fuentes distintas y formatos sin filtrarla apropiadamente, podría incorporarse a nuestra base de datos información proveniente de fuentes riesgosas, o archivos corrompidos y datos no adecuados. Así que es importante no mezclar datos que no son de las mismas fuentes o fechas, sino verlos como un conjunto de datos distinto para describir o dar un insight distinto. Aunque, si quieres definir un contexto concreto, los distintos grupos de datos te pueden dar a entender un comportamiento en general y “the big picture” que buscas, así que usa tu conocimiento y sentido común para cada situación.

¿Cuál es el ciclo de vida de la información?

Una vez extraída, la información podría perderse en la base de datos empresariales, así que está condicionada al periodo en que es útil; es decir, al tiempo en el que está actualizada y podemos emprender acciones de business intelligence.

Un ejemplo sería la tasa de conversión de un e-commerce durante Navidad. Su análisis será muy útil en los meses previos y durante diciembre, pero no tanto al año siguiente, sino que necesitarías los datos nuevos, de una nueva campaña.

Por lo tanto, ejecutemos revisiones periódicas y ajustemos la clasificación y análisis de datos frecuentemente según la temporalidad del año.

Ahora, apliquemos el Big Data en la empresa

Todo suena muy bien en teoría; ahora hay que ponerlo en marcha. Por ejemplo, una buena gestión de bases de datos empresariales promovería que obtengamos un reporte sobre el índice de rebote que tiene nuestra web (se refiere el porcentaje de usuarios que entran y salen inmediatamente)

Lo anterior nos puede permitir concluir que se debe cambiar la apariencia o funcionalidad de dicha página, buscando conservar por más tiempo a los potenciales usuarios. 

Junto con lo anterior, será más sencillo si desglosamos la cadena de valor de una empresa, ubiquemos los pain points o los desafíos que enfrentamos y, a partir de allí, definamos a qué información darle prioridad y sobre cuál actuar.

¿Por qué es importante tener una cadena de valor de una empresa?

La cadena de valor es la estructura de la empresa, la manera en que el negocio se divide en eslabones, tal como el departamento de logística, el de operaciones, marketing y ventas, recursos humanos, etc.

Si tenemos bien identificados los componentes de dicha cadena, sabemos qué problemas los aquejan y, analizando el Big Data, veríamos maneras de solucionarlos u oportunidades para mejorarlos.

¿Y la cadena de valor enfocada al usuario?

Se refiere a todos los pasos que la clientela realiza, desde averiguar sobre tu producto o servicio, hasta comprarlo, utilizarlo y opinar sobre este.

Un caso de uso es el ejemplo de Casa del Libro, una cadena de librerías que aprovecha el análisis en tiempo real de los usuarios en su plataforma y su patrón de navegación para hacer recomendaciones relacionadas, mejorando así la experiencia del cliente y potenciando la posibilidad de aumentar ventas.

Como ves, el Big Data podría ser la clave para que tu negocio se mantenga a la vanguardia y en el futuro siga creciendo. Así que conoce los cursos que tenemos disponibles para ti como empresa y emprendedor en nuestro programa de Learn sobre Fundamentos de Python empresarial.