¿Qué es Big Data Marketing?

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En la actualidad, los conceptos de Business Analytics y Big Data van cobrando fuerza e interes entre todas las áreas de la sociedad; las industrias y además en la academia, específicamente en el marketing.

Según IBM, cerca del 90% de toda la información internacional (global data) ha sido creada en los pasados 2 años (2012-2013), recientemente se demandan profesionales que comprendan y puedan llegar a funcionar toda la información generada, brindando una mejoría competitiva a sus organizaciones. El Chief Marketing Officer (CMO) se convierte en Chief Digital Officer (CDO), un “gurú” de la información que se dedica a recolectar información de la compañia y del entorno, trata estructurar esa información con diferentes métodos.

La famosa frase de Peter Drucker: “No se puede administrar, lo que no se puede medir” fue muy sabia al predecir lo que esta pasando en la actualidad, en particular con la información digital generada. Ahora con el Big-Data y con diferentes tools los gerentes pueden medir y saber exactamente de una forma radical lo que esta sucediendo en sus negocios y traducir directamente ese conocimiento en una toma de decisiones renovada y en un rendimiento superior.

Existen 2 conceptos previos que deben ser determinados para alcanzar tener un preferible entendimiento de la temática en conjunto.

  • El 1° de los terminos es ERP (Enterprise Resource Planning) son paquetes de software que soportan la gestión de la compañia por medio de una arquitectura que acepta automatizar e integrar todos o la totalidad de sus procesos de negocio.
  • El 2° concepto es CRM (Customer Relationship Management) que puede ser determinado como “una tactica centrada en el usuario que busca un aumento en servicios a través de proporcionarle un mayor valor” y como “una tactica de negocio que busca edificar pro activamente un sesgo o preferencia por una organización con sus empleados, canales y clientes, que resulta en una mayor retención y un rendimiento economico superior”.

Ambos conceptos son adicionales al desarrollo del presente trabajo.

A continuidad se inicia definiendo el concepto de Inteligencia de Negocios para visualizar la evolución de nuevos conceptos como Analytics, Business Analytics para aterrizar y definir con precisión el término de Big-Data, habiendo determinado a cabalidad este último término se intenta llegar a una aproximación de lo que sería Big-Data Marketing, el proceso que se debe continuar y las capacidades que se deben tener en cuenta para que se pueda aplicar.

Inteligencia de negocios

Para la década de los noventa, la Inteligencia de Negocios ó Business Intelligence (BI) era la panacea dentro de las empresas. Dicho concepto hace referencia a las técnicas informáticas utilizadas en la detección, extracción y analisis de documentos empresariales, tales como ingresos por ventas de productos o servicios, ó por los costos e ingresos asociados. Su objetivo primordial es el de apoyar a optimizar la toma de decisiones empresariales.

Es significativo decir que las tecnologias de Business Intelligence (BI) proporcionan puntos de vista históricos, modernas y de predicción sobre la dinámica empresarial. Las características mas comunes de estas tecnologias son la exposición de informes, los procesos analíticos en línea, el análisis, la extracción de datos, la gestión del rendimiento empresarial, los patrones en referencia, la extracción de textos y los analisis de predicción. El concepto va evolucionando en el nuevo siglo y surgen nuevos conceptos como Analytics y Big-Data, que se explicarán posteriormente.

Analytics, Business Analytics y Big-Data

La frase anglosajona Analytics inicia a cobrar fuerza a princicios de este nuevo milenio para las empresas, entendiéndose la misma, como el descubrimiento y la comunicacion de patrones significativos de la información (data) ó concebido como un procedimiento de analisis lógico de la información; ésta resulta muy valiosa en áreas que registren enormes cantidades de información.

Analytics recae en la app simultánea de la estadística, la programación computacional y la investigación de operaciones. Dentro del concepto de Analytics surge una respuesta para la problemática empresarial: el Business Analytics determinado como la amplia categoría de programas y técnicas para recoger, almacenar, examinar y proveer camino a la información que ayude a los visitantes de la compañia crear mejores negocios y optimizar la toma de decisiones.

La habilidad que las industrias tienen en la actualidad para poder examinar el potencial espacio infinito de información disponible; en otras frases su capacidad de crear Business Analytics se convierte ahora en una mejoría competitiva. Las industrias que usan las Analytics como tacticas clave son llamados: Analytics Competitors. Pueden diferenciarse mediante un preferible entendimiento del consumidor, ahora en la actualidad, donde los productos y las tecnologias se tornan cada dia mas y mas comparables entre sí.

Los Analytics Competitors aplican una modelación predictiva a una amplia gama de áreas empresariales como ser el Customer Relationship Management, Logística y Aprovisionamiento, fijación de precios y además Marketing. A continuidad un resumen de las áreas empresariales donde se pueden aplicar:

  • Customer Relationship Management (CRM).- Predicciones mas apropiadas en la version del relacionamiento con el cliente.
  • •Web Analytics.- Optimización del sitio web(www) de convenio al analisis de la corriente de “clicks”.
  • •Complicidad.- Predicción de comportamientos ilegales como el fraude y el lavado de dinero.
  • •Gestión de Riesgos.- Predicción en la valoración de créditos.
  • •Gestión Estratégica.- Visualización de perfiles de consumidores para un producto en específico ó tacticas de mercado.
  • •Marketing.- Predicciones de la afinidad de los consumidores a ciertos productos.

El término Big-Data se puede comprender como la recolección de documentos tanto de fuentes tradicionales como de fuentes digitales (no tradicionales) que representan una fuente para consecutivos descubrimientos y análisis. Entonces, con la anterior definición expuesta, ¿dónde radica la diferencia entre Business Analytics y Big-Data? Radica en las 3 V’s expuestas a continuación:

  1. Volumen: Es la suma de información recolectada, que incorpora información de fuentes tradicionales y no tradicionales. Las industrias trabajan ahora con petabytes y exabytes.
  2. Velocidad: Es la rapidez en la que la información es generada y fluye hacia la empresa. La rapidez en que la información es creada.
  3. Variedad: Se refiere al tipo de información habilitada para la compañia y para sus equipos de marketing.

Con las diferencias expuestas anteriormente se pueden resumir las mejorías y noticias del Big-Data en 7 puntos:

  1. •Los volúmenes de información son mucho mas enormes de lo que cualquier organización/empresa esta acostumbrada a procesar.
  2. Los volúmenes de información son mucho mas amplios de lo que cualquier base de documentos tradicional de una organización/empresa esta acostumbrada a manejar.
  3. •La información externa es “traída” a la organización/empresa de terceras individuos y fuentes públicas.
  4. •Alguna de la información procede de las redes sociales.
  5. •Una suma significativa de la información puede ser altamente desestructurada (ej. Voz ó video)
  6. •Varios conjuntos de información diferentes están integrados conjuntamente para su análisis
  7. •Análisis en tiempo real ó cercano a tiempo real es requerido.

Otra perspectiva mas social, sin embargo no menos importante, es la que defiende el World Economic Forum acerca del Big-Data, se piensa que puede llegar a tener un enorme choque en 4 sectores principales de la sociedad, creando un ejercicio y habiendo tomado como base el servicio de telefonia móvil, se plantearon los siguientes postulados de mejora humanitaria:

  1. Servicios Financieros: Los documentos de telefonia movil pueden proveer documentos con una perspectiva muy profunda de temas como el gasto y hábitos de ahorro entre sectores y regiones del mundo.
  2. Educación: La información derivada del uso de servicios con precio agregado de la telefonia movil puede ser aprovechado por el sector público con el fin de comprender necesidades de educación y brechas de conocimiento.
  3. Salud: La información recolectada mediante dispositivos moviles puede convertirse en una tool crucial en el entendimiento de las tendencias de la salud poblacional ó cuando surgen desastres.
  4. Agricultura: Los pagos realizados mediante telefonia movil de productos agrícolas, compras de abastecimiento y subsidios pueden apoyar a los gobiernos a predecir tendencias de producción de alimentos e incentivos pertinentes.

Ya con una perspectiva sólida de lo que es Big-Data y los servicios que puede aportar a la compañia y a la comunidad en su conjunto y con lo expuesto anteriormente estamos en posición de definir lo que sería una aproximación al concepto de Big Data Marketing.

Big Data Marketing

También popular como data-driven marketing. Es prudente efectuar una pausa, para examinar esta 1ª definición de Big Data, que resulta contradictoria a la definición que indica que el concepto de data-driven marketing no es mas que la utilizacion de la información (data) de los visitantes para conducir apropiadamente los esfuerzos de las comunicaciones de marketing. El data-driven marketing toma una connotación mas profunda proponiendo indicadores para información tradicional como para información no tradicional: Brand Awareness, Test-Drive, Churn, Customer Satisfaction (CSAT), Take Rate, Customer Life Time Value (CLTV) entre variables para información tradicional y Cost per Click (CPC), Transaction Conversion Rate (TCR), Return on Ad Dollars Spent (ROA), Word of Mouth (WOM) para información no tradicional.

Teniendo en cuenta entrambos posturas, las definiciones preliminares de Big Data, se puede definir al Big Data Marketing como el proceso de recolección, analisis y ejecución de los insights que fueron deducidos del Big Data para alentar el relacionamiento con el cliente, mejoramiento de resultados de marketing y la medición de la fiabilidad (accountability) interna de la empresa. Cabe recalcar nuevamente que Big Data es la información estructurada y no estructurada generada por métodos tradicionales y canales digitales. Es necesario combinar toda esta información con la data empresarial para que de ésta, el Marketing y toda la organización puedan utilizarla mas efectivamente. Es significativo decir que varias fuentes no tradicionales de información para el Marketing son el Digital Messaging entendido como la gama de comunicaciones tecnológicas de marketing que incorporan el email, mensajes de texto (SMS), alertas de programas moviles y “posts ” en las redes sociales.

Otra tool que se va consolidando esta ultima década es el Digital Marketing que todavía no cuenta con una definición oficial de la American Marketing Association (AMA) sin embargo que puede ser determinado como: Enfoque de marketing tecnologico en doble sentido que actúa como una tool de decisión que involucra y anticipa las necesidades y deseos del consumidor. Esta definición nos muestra una de las áreas para la intervención del Big Data Marketing.

El Big-Data Marketing recae en la gestión de marketing integrado, siendo esta ultima el proceso de combinar y facilitar características externas e internas de marketing, incorporando información (data), procesos, personas, canales y tecnologías. Esta definición que logramos contrastarla con la de Marketing Holístico que puede verse como “la incorporación de las tareas de investigación de valor, generación de precio y entrega de precio con el propósito de producir relaciones de largo plazo mutuamente satisfactorias y una prosperidad compartida entre los interesados clave del negocio”.

Podemos percibir que se vuelve necesario para el Big-Data Marketing una base, un software designado Marketing Operations Management , que será el conjunto de procesos y programas que proveen un marco estructural para sistemáticamente planear, gestionar y ejecutar operaciones de marketing como: presupuestación, planeación de marketing y administración de contenidos. Algunas maneras de gestionar esta información generada por el usuario puede ser mediante el Customer Interaction Management que será la gestión de la información a través de multiples puntos de contacto incorporando el Internet, telefonia móvil, redes sociales y canales offline; definición parecido a lo que es un Customer Relationship Management. Al aplicar analytics mejoradas y nuevas maneras de comunicacion de marketing, el Customer Interaction Management suministra una “conversación” mucho mas notable con los consumidores lo cual se convierte en una relación con el usuario mas rentable, satisfactoria y a largo plazo.

Lo que se busca lograr con el usuario es la generación mediante toda la información procesada un perfil 360° como se muestra en la Figura 1 a continuación:

Big data marketing
Figura 1 – Perfil 360°

Por último, para que se pueda aplicar en una organización/empresa el Big-Data Marketing son imprescindibles 6 capacidades que se deben ir fabricando constantemente (Boston Consulting Group, 2014):

  • Oportunidades.- Construir una cultura de innovación y experimentación.
  • Confianza.- Establecer confianza entre los consumidores, para posibilitar un uso mas profundo de su información.
  • Plataforma.- Sistemas de Información flexibles, escalables y eficientes.
  • Organización.- Desarrollo de capacidades para la implementación y apalancamiento notable de programas de información.
  • Participación.- Identificación de miembros estratégicos que puedan apoyar a desbloquear nuevas posibilidades económicas.
  • Relaciones.- Crear una cultura abierta de apoyo entre miembros y el ser abierto a colaborar información (data).
Fuente: Samuel Israel Goyzueta Rivera; (2015). “Big Data Marketing: una aproximación”. Perspectivas, Año 18-N°35-mayo 2015. pp. 147-158. Universidad Católica Boliviana “San Pablo”, Unidad Académica Regional Cochabamba. – Evaluando CRM

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