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¿Cómo usar Big Data en tu Marketing?

noviembre 7, 2016
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El analista de datos es una profesión que cada vez más piden las empresas ya sea para saber más sobre ellas mismas, sobre sus clientes o sobre su competencia. Antes de meternos a entender cómo podemos usar Big Data para el Marketing es necesario comenzar por unos conceptos básicos relacionados.

¿Qué es el Big Data?: Son un conjunto de datos muy difíciles de procesar con los sistemas de gestión disponibles o las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos. Cada vez disponemos de más recursos nuevos de los que sacar más y más datos, y crece la velocidad a la que recibimos estos datos y eso dificulta la tarea de verificar su veracidad.

Para haceros un resumen, Big Data son los datos que podemos sacar de las redes sociales, datos en la red que las empresas dejan libres para su uso. Mediante unas herramientas analizamos unos “datos externos a nuestra empresa” para sacar el máximo partido de ellos y saber que es lo que está por llegar en un futuro próximo.

Junto con el Big Data y muy relacionado en cuanto a gestión y herramientas está el Business Intelligence. Estos son los “datos internos de nuestra empresa” que debemos analizar para tener una mejor idea sobre que pasa dentro de ella y si vamos o no por buen camino.

Usar Big Data en Marketing

El Big Data puede ayudar mucho a los expertos en Marketing en los siguientes aspectos:

  • Nos puede ayudar a la segmentación de clientes: Según sus características, como por ejemplo socio demográficas y enfocar así las estrategias. 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:  Según los productos que ven, si interaccionan en las redes sociales, etc.
  • Elaborar estrategias de marketing personalizado: Acabamos de ver en el punto anterior que no todos los clientes son iguales, por tanto debemos crear estrategias de comunicación adaptadas a nuestros clientes, según sus gustos, sus datos geográficos y toda clase de información.
  • Tomar decisiones más acertadas: Si ponemos un producto a la venta en una hora determinada, en un lugar determinado, con el real time y el Big Data podemos ver cómo ese producto se está vendiendo y tomar decisiones en base a los resultados.
  • Cazar oportunidades en ventas: Con una buena segmentación podemos ver en más detalle cómo cambian los clientes y localizar las oportunidades de negocios en base a ello. Podemos ver qué productos ha visitado el cliente o ha comprado y recomendarle otro producto similar o complementario.
  • Detectar y evitar la pérdida de clientes: Detectar qué va a hacer que el cliente abandone la compra o la termine realizando.
  • Tendencias del mercado: Cómo se mueven en el mercado, qué lanzamientos les gustan más a los clientes, qué productos son los más vendidos…
  • Análisis del comportamiento de los clientes: Cómo se comportan los clientes en el momento de la venta, en la interacción con la marca, la comunicación que le enviamos, etc.
  • Para mejorar el análisis de costes:  Si tenemos mejor predicción y planificación también veremos mejor los costes que nos va a representar.

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. La clave está en saber cuándo y dónde te escuchan los clientes para ir allí a dirigirnos a ellos. Las empresas han de poder identificar si el cliente quiere o no quiere recibir un correo y esa información para no perder tiempo y dinero en la búsqueda de clientes que no quieren ser encontrados.

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