¿Qué es Big Data y por qué toda estrategia de marketing necesita este aliado?
Si hay una palabra en el diccionario que constantemente puede provocar escalofríos a muchos profesionales, es “análisis”.
Ya podemos ver a algunas personas corriendo y escondiéndose, cambiando de pantalla, o yendo a tomar un café…
¡Pero no tengas miedo!
Aparentemente, no es solo en el mundo del marketing donde el análisis de datos genera cierta incomodidad.
La analítica está cada vez más presente en las rutinas diarias de diversos segmentos, y una de las principales razones de ello es el constante crecimiento del Big Data.
Más de 2,5 exabytes (o 25.000.000.000.000.000.000 bytes) se crean cada día, y ese número casi se ha duplicado cada 3 años desde 1980.
Cada vez son más las empresas que comprenden cómo y por qué son importantes los macrodatos.y adoptar estrategias que involucren más análisis de datos y conocimientos de ese análisis.
Es hora de que hagas lo mismo.
En este artículo explicaremos qué es el Big Data y otros puntos que constantemente nos llevan a dudas:
¿Estás listo? ¡Empecemos entonces!
¿Qué es Big Data?
Big Data es el conjunto de información presente en los servidores y bases de datos de la empresa, a los que se puede acceder y que tienen interconexiones entre ellos.
Es decir, los datos que están disponibles en la red mundial y se puede acceder a ellos de forma remota.
Para hacerlo más claro, YouTube es un ejemplo de BD, porque hace que varios videos presentes en una base de datos estén disponibles para que los usuarios accedan.
Otro ejemplo es Wikipedia, con artículos disponibles en bases de datos para consulta en línea.
Sin embargo, Big Data no se trata solo de bases de datos e información en línea.
Según la colaboradora de la revista Forbes, Lisa Arthur, muchos CMO y CIO están de acuerdo en que Big Data son todos los datos que se pueden recopilar sobre una empresa o un tema.
Es una recopilación de información de fuentes tradicionales y digitales, dentro y fuera de su empresa., que representa una fuente de descubrimiento y análisis continuos.
Aunque los medios digitales son los que dominan la acumulación de datos, las empresas más grandes del mercado afirman que no deben dejar de lado:
- Información de ventas no digital.
- Registros financieros.
- Canales de interacción, como call center e incluso telemarketing.
Todas esas cosas pueden ser fuentes de datos que podrían ayudar a que su negocio crezca.
¿Cuál es la historia de Big Data?
Aunque el término «Big Data» es relativamente nuevo, la premisa de recopilar y almacenar información es bastante antigua.
Piense en las bibliotecas, por ejemplo.
Sin embargo, el concepto adoptó un nuevo enfoque a principios de la década de 2000, cuando el analista Doug Laney escribió un artículo que hoy es la definición más conocida de Big Data.
Doug separó su idea en 5 V, que veremos a continuación.
La creciente cantidad de datos disponibles y los modelos comerciales just-in-time han hecho que sea esencial tener una forma de analizar grandes cantidades de datos en tiempo real.
Esa es precisamente la principal diferencia entre aplicar la idea de BD en tu empresa y almacenar información sin ningún tipo de organización o análisis.
¿Cuáles son las 5 V de Big Data?
Actualmente, podemos dividir Big Data en 5 Vs que forman la base para implementar el concepto en cualquier empresa.
Son: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.
Explicaremos cada uno de ellos en detalle a continuación.
Volumen
El volumen es el punto de partida para comprender BD.
Los 2,5 trillones de datos que se crean cada día aportan una cantidad impresionante de información de las fuentes más diversas.
Como interacciones en redes sociales, sitios web y blogs, historial de compras, clics e incluso desde el seguimiento de clientes potenciales y clientes.
El volumen de datos influye en dos puntos principales: almacenamiento y análisis.
Con la expansión diaria de los servidores, se hizo mucho más fácil almacenar grandes cantidades de datos, especialmente con la compresión de archivos y la posibilidad de hacer que los datos estén disponibles en la nube.
El análisis, por otro lado, se vuelve cada vez más simple, especialmente con el uso de herramientas hechas a medida para Big Data.
Velocidad
Los datos se transfieren, almacenan y descargan a la velocidad del rayo.
Y no estamos hablando de la velocidad de su conexión a Internet, sino de cómo se trabaja, actualiza y expande este contenido rápidamente.
Cada vez son más las fuentes que aportan datos, lo que hace necesario gestionar esta información en tiempo real, de forma rápida y segura.
Variedad
Los datos vienen en todas las formas, colores y tamaños.
Pueden ser hojas de cálculo, datos estructurados o simplemente documentos de texto, videose imágenes.
Es necesario comprender las variedades existentes y cómo se debe analizar y almacenar cada una.
Veracidad
La velocidad y la variedad de los datos aumentan constantemente, pero estos elementos también cambian y no son necesariamente consistentes.
Imagínese las redes sociales: ¿cómo generan información de forma regular?
Dependen totalmente de las acciones del usuario y, aunque pueda parecerlo, no estamos conectados las 24 horas del día.
La idea de veracidad también se puede aplicar a datos diarios, estacionales y específicos de eventos, lo que genera un gran volumen de información y puede resultar en desafíos de gestión.
Valor
Con una cantidad tan grande de datos, es probable que pierda la pista de todo cuando realmente lo necesite.
Una de las principales razones de esto es lo difícil que es conectar y transformar la información en diferentes plataformas.
Por tanto, es necesario conectar y correlacionar los elementos, crear jerarquías y vínculos múltiples a los datos; en otras palabras, crear vínculos entre ellos.
¿Por qué se creó Big Data?
El increíblemente alto volumen de información que se genera a diario, y que se acumula en los últimos años, se ha convertido en una fuente de información y no solo como un montón de datos.
Por tanto, era necesario pensar en un modelo de análisis que ayudara a las empresas a encontrar ideas valiosas entre tantos bytes.
Big Data fue esa solución.
Permite a las organizaciones descubrir oportunidades no solo donde están claras, sino también mediante la correlación y la referencia cruzada de datos complejos, y mediante el decoupage de datos estructurados, no estructurados y multiestructurados.
¿Cómo interpretar los datos?
Probablemente ya haya entendido la importancia de los datos para Big Data. Después de todo, los datos se han mencionado aquí varias veces.
Pero hay más de un tipo de datos.
Básicamente, cualquier información se puede definir así, pero existen diferentes formatos que pueden facilitar, dificultar o dirigir el análisis que realizan las empresas.
Los datos se dividen en dos tipos: estructurados y no estructurados. Conozcamos un poco más de cada uno de ellos.
Datos no estructurados
A lo largo de los años, las bases de datos se han vuelto capaces de interpretar datos con mayor facilidad.
Esto sucedió en gran parte debido a que estas bases de datos almacenan información similar, como hojas de cálculo, cálculos, funciones y números, lo que facilita la forma en que se analiza este contenido.
Sin embargo, han llegado nuevos formatos de datos, y no se interpretan tan fácilmente como antes.
Estos se denominan datos no estructurados, información que no está organizada o que no se comprende fácilmente. por bases de datos tradicionales y formatos de datos conocidos.
En general, estos elementos son predominantemente textos. Los metadatos, las imágenes y los tweets de blogs son ejemplos de datos no estructurados.
Datos estructurados (o multiestructurados)
Por otro lado, algunas bases de datos pueden reconocer fácilmente algunos formatos de datos, lo que facilita el análisis y el procesamiento.
Se denominan datos estructurados (o multiestructurados).
Estos tipos de datos se derivan de interacciones entre personas y máquinas., como aplicaciones web y redes sociales.
Un buen ejemplo son los datos que resultan del comportamiento de los usuarios en la web, también conocidos como registros.
Es una mezcla de texto, imágenes y datos estructurados como formularios o información transaccional.
El avance digital ha transformado gran parte de estos datos, aportando aún más formatos a los considerados estructurados.
Con la constante evolución de las relaciones entre marcas, consumidores y plataformas, la tendencia es que este tipo de datos seguirán evolucionando y cambiando.
¿Cómo es el mercado laboral de Big Data?
La inserción de Big Data en las empresas generó la necesidad de profesionales especializados en inferencias a partir de datos, principalmente en el área de la estadística.
Sin embargo, especializarse solo en estadísticas no es exactamente lo que prefieren las empresas.
Una de las principales características de BD es la posibilidad de encontrar oportunidades para incrementar las ventas; por lo tanto, los analistas deben tener conocimiento del área en la que están trabajando.
Un analista de Big Data que trabaja en marketing, por ejemplo, debe estar familiarizado con:
Si el profesional es parte del equipo de ventas, entonces debe comprender los ciclos de ventas, el valor de vida útil del cliente (CLTV) y todos los demás procesos involucrados.
Lo más probable es que esta sea la razón por la que existen varios MBA en Big Data, que no solo se enfocan en los aspectos técnicos y teóricos, sino que también abordan cuestiones relacionadas con la administración, el marketing, la logística y varios otros segmentos.
Entonces, si desea ingresar al mercado o está buscando profesionales calificados – Recuerda que la pluralidad es una de las claves para hacer bien en Big Data.
¿Cuál es la conexión entre Big Data y marketing?
No se equivoque: el marketing (y las ventas) pueden beneficiarse de Big Data tanto como cualquier otro sector.
Quizás incluso más que cualquier otro.
Eso se debe a que las empresas que basan su marketing en datos, también conocido como marketing basado en datos -, sin lugar a dudas, son los que dominan el mercado.
Los equipos de marketing más efectivos son aquellos que recopilan datos recopilados de los clientes potenciales, el comportamiento del usuario y las experiencias del equipo, y los convierten en acciones que ayudan a lograr resultados.
Hemos separado 5 aspectos del marketing que se favorecen con el uso de Big Data.
¡Échale un vistazo!
Interpretación de datos
Las empresas que toman decisiones basadas en datos son más felices.
¡Es cierto!
Están más contentos porque sus resoluciones se basan en análisis, datos e informes. que les ayuden a ser eficaces.
Es más probable que una decisión produzca los resultados esperados cuando se basa en datos que prueban su eficiencia proyectada.
Un estudio realizado por KPMG Capital mostró que 99% de los encuestados cree en Big Data como una parte importante de la toma de decisiones.
Sin embargo, 85% de ellos afirman que tienen dificultades para interpretar los datos y solo 25% aplicar los conocimientos adquiridos a través del análisis de datos.
Por lo tanto, se necesita un profesional calificado para interpretar correctamente los datos y ayudar a la empresa a tomar las decisiones correctas.
Para ello, las herramientas son tan importantes como los profesionales.
La mayoría de ellos son plataformas de organización de datos y decoupage., que facilitan su inferencia en un futuro próximo.
Análisis de mercado
La intuición y la experiencia de los profesionales han llevado a las empresas al éxito.
Sin embargo, el camino no siempre ha sido tan sencillo. Se gastaron muchos errores, pruebas y dinero en el proceso.
Esto sucedió porque no puede adivinar lo que quiere su audiencia, y Big Data es útil en este momento.
Personas – perfiles semificticios – son indispensables para una estrategia de marketing digital de calidady para crear buenas personas, necesita información sólida sobre lo que les gusta, dónde están y qué contenido quieren consumir.
Ahí es cuando sería muy interesante encontrar patrones de comportamiento entre los clientes de su empresa y cómo actúan en el mercado, ¿no?
Análisis descriptivo de eventos, correlaciones e ideas generadas a partir de datos. son las fuentes de conocimiento que proporciona Big Data para su estrategia de marketing.
Experiencia de compra
El proceso de toma de decisiones detrás de las compras puede ser un gran misterio.
¿Qué hace que una persona elija su empresa?
Puede haber muchas razones, y si está involucrado en el mundo del marketing comercial, la venta directa o el marketing multinivel, Big Data puede ser su mejor amigo, y es posible que ni siquiera lo sepa.
El análisis de datos ayuda a su empresa a encontrar el mejor medio de distribución de productos., técnicas de punto de venta (PoS) y proporcionar la experiencia de compra que el cliente espera.
En los mercados de varios niveles, existe una gran demanda de personalización y necesita conocimientos estratégicos para satisfacer las necesidades de su persona.
Más fuentes de datos para su empresa
En los primeros días de Big Data, las fuentes de datos se limitaban a la información generada por unas pocas empresas en unos pocos programas.
Claramente, hemos visto cómo el volumen de referencias ha aumentado exponencialmente a lo largo de los años. Y eso no es nada negativo.
Por supuesto, ahora hace falta un experto para obtener las estadísticas realmente relevantes de los datos disponibles, pero al mismo tiempo, la variedad de estos elementos es cada vez mayor.
Twitter Facebook, Instagramy varias aplicaciones proporcionan datos a diario.
Un minorista puede utilizar los datos meteorológicos para comprar los productos adecuados en el momento adecuado.
Un planificador de eventos puede elegir la mejor fecha para una acción en función de las previsiones meteorológicas, etc.
Todas las fuentes de información ayudan a su empresa a tomar las mejores decisiones, encuentre las mejores soluciones para sus clientes e impulse las ventas.
Los weblogs se han expandido para convertirse en contenido de redes sociales, datos de herramientas de Business Intelligence (BI), informes, indicadores macroeconómicos y mucho más.
Cada vez son más las fuentes que brindan información relevante para las empresas.
Automatización de marketing
La buena y vieja automatización del marketing no es indispensable solo para las estrategias exitosas de marketing de contenidos e inbound marketing.
También es una fuente de datos adicional y puede realizar análisis interesantes para las empresas.
Si lo pensamos bien, las plataformas de automatización almacenan información sobre el usuario, características de comportamiento e incluso métricas de ingresos de campañas y acciones.
Por lo tanto, es otra parte del Big Data que es muy relevante para su empresa.
Además, las herramientas de automatización de marketing tienen muchas integraciones. que le ayudan a tener una visión cada vez más amplia del material que tiene disponible para su análisis.
¿Qué es Big Data Analytics?
Seguro que ya has entendido que necesitas analizar para crecer.
De hecho, fue este razonamiento el que motivó tanto el crecimiento del concepto de Big Data. Por tanto, no se puede dejar de lado el lado analítico.
Big Data es el conjunto de datos dentro de conjuntos de datos, mientras que Big Data Analytics se trata de ponerse manos a la obra y encontrar información sobre las tendencias del mercado, el comportamiento del consumidor y sus expectativas.
Lo que hace la analítica es tomar todas las fuentes de datos que hemos visto antes – la materia prima de todo esto – y crear correlaciones, inferencias y vínculos entre los datos.
Por lo tanto, puede encontrar métricas relevantes para su empresa, usar números para tomar decisiones y crear estrategias más eficientes.
Esto es lo que necesita saber:
Identificando patrones
Los patrones son muy importantes. Los patrones de tu audiencia te ayudan a construir tu personalidad.
Los usuarios que se comportan de manera similar y se convierten en clientes le brindan información en las acciones que debe realizar para obtener más clientes similares.
El remarketing es un buen ejemplo de estos patrones y análisis.
Después de interesarse por un libro, ¿cuántas ofertas similares ha recibido después de eso? Esta es una de las aplicaciones del conocimiento obtenido a través de este diagnóstico.
Competencia
Conocer y comprender lo que hace su competencia es muy importante para el éxito de su empresa.
No necesariamente atacará a todos sus competidores, pero la ventaja real radica en aprender de sus errores.
El análisis de datos es una excelente herramienta para encontrar los mejores caminos a seguir, basado en las acciones de sus competidores que no obtuvieron los resultados esperados.
La mayoría de estos conocimientos provienen del comportamiento de su audiencia y lo ayudan a crear promociones específicas para su mercado.
Análisis de big data en marketing y ventas
Las métricas son muy importantes para ambos equipos.
El marketing debe comprender qué acciones generan la mayor cantidad de resultados, en términos de clientes potenciales, ROI y tráfico, y el equipo de ventas necesita encontrar las acciones y procesos que conviertan la mayor cantidad de clientes potenciales en clientes.
El análisis ya forma parte del día a día de la mayoría de estos equipos, pero si no forma parte del equipo de su empresa, ¡es hora de empezar!
Big Data ayuda a las empresas a comprender los patrones de comportamiento y las respuestas a las acciones realizadas.
Muchas empresas utilizan este análisis para:
- Reducir su costo de adquisición de clientes (CAC).
- Incrementar el valor de por vida del cliente (CLTV).
- Optimice los precios y descuentos.
El secreto de las empresas de éxito es hacer de Big Data Analytics una parte activa de la vida diaria de los equipos.
Walmart creó Walmart Global Tech, que ayuda a la empresa a crear herramientas para conectarse con el público a través de los datos recopilados sobre los clientes.
El MIT utilizó el MIT Media Lab para mapear cuántas personas estaban en el centro comercial más grande de EE. UU. En un momento dado durante el Black Friday.
Nike utiliza su aplicación para correr para alentar a los usuarios a practicar deportes y compartirlos en las redes sociales, y recopila información diversa de interés comercial.
Bastante interesante, ¿no?
Resumen: datos como oportunidades comerciales
La idea de Big Data busca transformar todo lo que las empresas recopilan en el día a día de sus clientes, en forma de datos e información, en conocimiento valioso para campañas y estrategias.
Con tanto contenido disponible, tanto de sus propios clientes como de visitantes y extraños, no aprovechar la oportunidad para mejorar su negocio no es la mejor opción.
Pero no es necesario ser parte de una gran organización para aplicar la idea de Big Data.
Las herramientas gratuitas como Google Analytics e incluso la gestión de redes sociales, el marketing por correo electrónico y las herramientas de automatización de marketing pueden generar información interesante.
Por eso hemos preparado una publicación especial para ti con todo lo que necesitas saber. Análisis de marketing y cómo aplicar los datos a las estrategias de marketing.. ¡Feliz lectura y hasta la próxima!
