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¿Cómo el Big Data elimina las barreras entre marketing online y offline?

Publicado por Mailrelay en noviembre 5, 2020

¿Cómo el Big Data elimina las barreras entre marketing online y offline?

En este artículo te darás cuenta que dichas barreras no existen, ya que el Big Data Marketing es trabajado tanto con datos recopilados del mundo online como el offline.

Hay una tendencia a relacionar únicamente el Big Data con el marketing digital, por eso en este artículo repasamos qué es, su importancia para estrategias de marketing online y offline, y cómo elimina las barreras entre ambas áreas.

El Big Data “son activos de información caracterizados por su alto volumen, velocidad y variedad, que demandan soluciones innovadoras y eficientes de procesado para la mejora del conocimiento y toma de decisiones en las organizaciones”.

Simplificando, el Big Data son grandes volúmenes de información recopilados de forma estratégica. Es importante, como se menciona en la cita: el volumen, la velocidad y la variedad, y también, dos características más agregadas recientemente a este concepto: la veracidad y el valor.

El volumen tiene que ver con la cantidad; la velocidad con lo aproximados que estamos al tiempo real de los datos, la variedad con las fuentes, la veracidad con la fidelidad que tenga la información y el valor con la importancia que tenga para nuestra estrategia.

Estas características son importantes pues son las que ayudan a discriminar la información y entender cuáles son los datos valiosos de acuerdo al propósito por el cual se está recopilando y analizando.

Veamos algunos ejemplos de datos que se transforman en Big Data. Pueden ser tanto los mensajes que compartimos públicamente en una red social, fotografías o videos, como una base de datos amplia y compleja de los productos vendidos de una cadena de supermercados.

Pero en términos técnicos las fuentes de información del Big Data, se tipifican de otra manera. Según las fuentes los datos pueden ser: estructurados; semiestructurados y no estructurados, siendo los datos estructurados aquellas piezas de información que tienen un formato y longitud definida, por ejemplo la coordenada precisa de una localización gps.

Los datos semiestructurados y no estructurados son aquellos que necesitan una interpretación para poder definir las características de la información que contiene. Un ejemplo de estos, justamente son los textos, la fotografía y el vídeo.

Y ¿Cómo se recopila toda esta información de la que hablamos? puede ser recopilada tanto por personas, por máquinas, sensores o por sistemas de gestión empresarial como el CRM (Customer Relationship Management) o el ERP (Enterprise Resources Planning).

En el caso de la información recopilada por las personas o por las máquinas, por supuesto es importante que después sea digitalizada para que pueda pasar por el proceso del Big data: almacenamiento, procesamiento, distribución (en diferentes procesadores si es necesario), aplicación de algoritmos y resultado.

Veamos ahora para qué sirve, aparte de los populares usos de algoritmos en facebook, youtube, spotify y google para mejorar nuestras búsquedas y elecciones… ¡El Big Data tiene mucho más para brindar!

El Big Data puede ser usado para:

Las aplicaciones y usos pueden ser muy variados, mencionaremos algunos ejemplos de forma ilustrativa para entender su alcance y la variedad.

  • Identificar patrones de comportamiento en una compra.
  • Predicciones de compra, destino de viaje a elegir, votación electoral.
  • Mejoramiento de un plan de estudios académico con el relevamiento histórico de aquellas materias que tienen mayor deserción.
  • Mejoramiento del tráfico gracias a la identificación de las rutas habituales de las personas.
  • Mejoramiento de la red inalámbrica de internet gracias a la identificación de las zonas que tienen menor y mayor velocidad de navegación.
  • Identificación de nuevas oportunidades de negocio.
  • Decodificación de las cadenas de adn.
  • Entre otros.

Como vemos, la aplicación es extensa y abarca áreas de salud, ciencia, política, educación y telecomunicaciones. Solo basta con imaginar qué información estamos generando de forma masiva y para qué serviría sistematizar y analizarla.

Otra forma de agrupar el tipo de datos recopilados (de acuerdo a los datos más relevantes agrupados por la consultora IBM en el 2014) es en estas 4 categorías:

  • Web and social media
  • M2M (Machine to Machine)
  • Big Transaction Data
  • Biometrics
  • Human generated

 

Ahora sí. Teniendo toda  esta contextualización, veamos:

Porqué el Big Data Marketing puede ayudar a integrar las estrategias de marketing digital y offline.

La primera razón por la cual el Big Data Marketing elimina las barreras entre estas dos áreas es porque trabaja con una fuente común: datos. Los datos pueden ser recopilados tanto de un comportamiento offline como online.

Dos ejemplos sencillos, estoy generando datos tanto cuando voy a un banco a hacer una transacción (por la transacción en sí misma y otro dato más si tengo activado el gps de mi celular) como cuando uso mi dispositivo móvil para realizar una búsqueda.

Otra razón es porque está comprobado que el usuario, acompaña su proceso de compra offline a partir de una búsqueda online en la que investiga y evalúa el producto o servicio en el que está interesado.

Y la razón más importante es porque usando el Big Data Marketing en estrategias que integren el marketing online y el marketing offline se puede tener una evaluación más integral de las acciones de los usuarios. Veamos un ejemplo final de una estrategia integral:

Supongamos que una empresa de telecomunicaciones cruza los datos que tiene de reclamos de clientes (tanto los que llegan al call center como las menciones de reclamos encontradas en la web) con los datos de la facturación de los mismos.

Haciendo este análisis de datos tanto de áreas online como offline, la empresa puede identificar cuáles son los motivos de reclamos más comunes y además crear estrategias para monitorear y cuidar a sus clientes de mayor facturación sabiendo cuáles son las necesidades que no están siendo satisfechas.

Cerraremos este artículo contándote sobre algunas herramientas Big Data que puedes explorar: InfoAD ofrece una plataforma para el análisis de información relacionada con los contenidos publicitarios en tiempo real.

Por supuesto, también puedes explorar Apache Hadoop usada por Facebook o New York Times por su gran capacidad de almacenamiento de datos, o Elasticsearch usada por Mozilla y Etsy.

Y si quieres un paso más sencillo, te recomendamos Python ¡Con algunos conocimientos mínimos en informática podrás usarla!

Existen muchos más beneficios en el uso del Big Data Marketing. ¡Esperamos que este artículo te haya servido para comprenderlo más y su aplicación tanto en estrategias online como offline!

Alexandra Betancourt

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