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Por Redacción - 8 Marzo 2016
Hace unos años, un padre llegó a una de las tiendas de una cadena de hipermercados en estado de máxima indignación. No es difícil imaginárselo haciendo llamar al encargado y señalando con gran enfado todo lo que pensaba de la empresa en cuestión. La causa de su enfado estaba en que la cadena de hipermercados había mandado a su hija adolescente un envío publicitario dando por hecho que estaba embarazada y haciendo una captación para convertirla en todos esos productos que necesitan las "nuevas mamás" y que son material para tantas acciones de las marcas (las mujeres embarazadas son uno de los targets más valiosos para las compañías). ¿Por qué la cadena había realizado el envío? La causa estaba en los hábitos de consumo que esa compradora estaba teniendo últimamente y que eran justamente los que tenían las mujeres embarazadas. Cruzar su información con la información que la marca tenía chivaba que tenían que ofrecerle esos datos, aunque el padre no podía comprender cómo habían cometido ese error. Lo cierto era que la marca no había cometido error alguno y que la adolescente en cuestión estaba realmente enfadada. No se lo había dicho aún a sus padres, pero no se le puede mentir al big data.
El caso pasó de la curiosidad y de un mal día en el trabajo para quienes tuvieron que escuchar las quejas del padre a uno de los ejemplos siempre recuperados cuando se habla del big data y de lo que las marcas son capaces de saber ya de sus consumidores.
Otro de los ejemplos que se suelen incluir en este listado, y otra de las historias que se suelen recuperar cuando se habla del poder de la información en el mundo actual, es el de la mujer que decidió ocultar su embarazo a las marcas. Como no quería convertirse en un target publicitario y como no quería que le sirviesen publicidad especial (repitamos: es la publicidad más cara de la red), decidió jugar al gato y al ratón con las herramientas de seguimiento de las marcas. Cookies, redes sociales o extractos de consumo e historiales de navegación fueron combatidos de forma activa. La mujer en cuestión no tuvo que irse a navegar a la deep web, pero poco le faltó. Tuvo que crearse cuentas alternativas, comprar online usando muchos, muchos y muchos más trucos o navegar usando navegadores minoritarios centrados en proteger la privacidad de los consumidores.
Sus dos historias son una especie de punta del iceberg que demuestran el poder de los datos y el poder del big data, al tiempo que descubren que lo que las marcas saben de los consumidores es cada vez más y cada vez mayor. Es una frase que podría usarse posiblemente en todo reportaje sobre el big data, pero no por ello deja de ser menos cierta y es que el big data ahora mismo hace que las marcas tengan el poder de conocernos mejor que nuestros padres. Porque puede que una madre no sepa que regalar a sus hijos adultos cuando llega Navidad o sus cumpleaños y se queje amargamente de ello, pero ese problema nunca lo tendrá Amazon. Su algoritmo ha estudiado tan bien lo que se hace en la web y lo que los consumidores quieren y no quieren que no solo es capaz de recordar lo que se quería comprar y no se ha hecho o mandarnos a un frenesí de clics en productos relacionados sino que además es tan capaz de adelantar lo que despierta el interés que incluso podría saber lo que se va a meter en la cesta de la compra antes de que se haga (y por ahí van ya los tiros)
Esto ha hecho que las marcas conozcan cada vez mejor a los consumidores, hasta un punto que va muchas veces mucho más allá de lo que los propios consumidores esperan o imaginan. El hecho de que cada vez se usen más elementos conectados, el hecho de que cada vez se den más datos y el que cada vez sea más fácil cruzar información de unos y de otros hace que en realidad conectar con unos y con otros sea cada vez más y más sencillo. Para las marcas, es cada vez menos complicado saberlo todo sobre uno e ir más allá de lo que el consumidor posiblemente espera.
Así lo han demostrado en un artículo en Forbes, en el que han hecho un listado con las cosas que las marcas ya saben de los consumidores gracias al big data y que posiblemente los consumidores no son conscientes de que es posible sabe. El listado es amplio y es variopinto. Así, Facebook es capaz de saber el momento en el que se va a romper una relación sentimental y también si el amor va a ser o no "verdadero". No es el único momento de tensión vital que se puede predecir. Una compañía de recursos humanos desarrolló un algoritmo que adelanta cuando van a dejar el trabajo los empleados y sobre todo qué empleados es más probable que lo hagan. También es posible saber qué consumidores son más fiables a la hora de pagar créditos y cuáles no lo son y, mucho más específico, quién puede cometer un crimen o no (las policías de algunas ciudades ya emplean el big data para predecir pautas de criminalidad y zonas calientes).
Y, sin duda, las compañías saben qué productos es más probable que se compren o no. Al fin y al cabo, es lo que hace Netflix. Sus series están diseñadas para gustar: usan los datos para detectar tendencias y ofrecer lo que sus espectadores estaban llamados a querer ver.
