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Los retos y problemas que las marcas tienen que solventar cuando se enfrentan al Big data

Las marcas tendrán que asumir muchos retos tecnológicos y tendrán que asumirlos además a lo grande

Por Redacción - 21 Abril 2016

El Big data se ha convertido en un valor crucial para las empresas y en uno que supone una inyección de muchos y muy variados beneficios para su estrategia y su día a día. Las marcas han logrado de pronto una puerta para la información y han conseguido obtener datos y más datos sobre sus consumidores, lo que les permite obtener conclusiones y más conclusiones sobre cómo son, qué quieren y qué esperan del día a día. Por primera vez, las marcas pueden hacer un análisis predictivo sobre lo que sus consumidores van a querer que está basado en datos con una rigurosidad científica. Lo que los compradores quieren se puede ver, palpar, y hacerlo además de un modo fiable. Poco importa que ellos muchas veces no lo sepan: los datos se lo chivarán a la empresa.

El potencial de esta tecnología y el poder de la información como llaves para comprender mejor el futuro es por tanto muy elevado y muy poderoso y las marcas se están convirtiendo en creyentes de los datos y en entusiastas de los mismos. El big data ha aparecido para solucionarles todos problemas y se ha convertido en la herramienta perfecta para conocer tan bien al consumidor que todo lo que se le ofrezca sea relevante, valioso y destacable. Ahora, las empresas pueden crear productos que se ajustan a lo que el consumidor realmente quiere, lanzar campañas de marketing y publicidad que sean totalmente efectivas y conectar con ellos a todos los niveles.

Todo eso es cierto y todos los casos de éxito demuestran que las cosas pueden suponer muchos cambios y muy valiosos. Todos hemos leído en alguna ocasión alguna historia impresionante sobre cómo los datos han modificado la estrategia de una marca y cómo han asegurado el éxito de la firma, desde el primer caso paradigmático, cuando WalMart supo adelantarse mejor que la administración pública estadounidense a los efectos del huracán Katrina gracias al big data, hasta los últimos que se han convertido en virales, como la cadena de tiendas que supo que una adolescente estaba embarazada antes que sus padres o el supermercado que no eliminó unos cereales de sus referencias (aunque vendían poco) porque descubrió que esos pocos compradores eran muy valiosos y tenían una media de compras superior a las de los consumidores habituales.

Pero a los casos de éxito y a las historias que demuestran el poder del big data y de sus efectos sobre la estrategia de marca, habría que sumar también la lista de problemas que esta herramienta puede reportar y los retos que las marcas no tienen más remedio que asumir si quieren sobrevivir a la incorporación de la misma. Porque el big data tiene mucho potencial y puede ayudar a las marcas, pero no es una varita mágica que lo solucionará todo de una tacada sin obligar a las firmas a tomar ciertas precauciones y a cumplir con ciertas cuestiones. El big data supone muchas ventajas para la estrategia de las marcas, pero también obliga a cumplir con muchas cuestiones y a asumir unos cuantos retos.

La tecnología

El primero de los retos que tienen que asumir las marcas cuando se pasan al big data es uno bastante inherente a la propia realidad de esta herramienta. Las marcas tendrán que asumir muchos retos tecnológicos y tendrán que asumirlos además a lo grande. Manejar grandes cantidades de datos requiere tener la fortaleza tecnológica para alojarlos (y, por mucho que la nube sea cada vez más popular y más barata, no se puede dar por hecho que con eso solo se solucionan todos los problemas) y tener la estructura necesaria para no perecer ante su empuje y, sobre todo, para no caer ante el qué hacer ahora con ello. El big data no solo requiere datos sino también la herramienta tecnológica que ayudará a descifrarlos.

El personal adecuado

Y como ocurre con la tecnología, tampoco el personal ya existente servirá para solucionar todos los retos del big data. No, no vale con dejar caer el marrón en el departamento de TI por aquello de que todo esto va de maquinitas ni tampoco en el de marketing por aquello de que es para conocer mejor al consumidor. La empresa tiene que ajustar su plantilla a los nuevos retos, ya sea facilitando la formación de quienes ya están en la compañía o fichando nuevo talento que complemente al que ya tiene. Por un lado, la compañía necesitará a un personal muy especializado en gestión de amplios volúmenes de información.

Por otro, tendrá que fichar a expertos en leer esa información. No hay que crear por arte de magia un equipo de estrellas con data artists y data scientist, pero sí hay que ir en esa línea. Y, sobre todo, no se puede simplemente dejar el empuje en big data en manos de cualquiera que tenga interés: como apunta un analista en una columna en Forbes, uno de los grandes pecados que se pueden cometer en big data es el dejar todo en manos de amateurs.

Los datos

¿Cómo pueden los datos, ese gran maná que solucionará todos los problemas, ser uno de los nuevos problemas? Lo son y el alcance de los problemas que pueden suponer es muy variado y muy amplio, tanto que toca casi todos los ángulos posibles. Para empezar, el primer gran problema de los datos está en los propios datos en sí. Las marcas quieren acumular información y más información, pero lo cierto es que esa información no está necesariamente al alcance de todo el mundo. Los gigantes de internet, como Google o Facebook, pueden acumular datos y más datos? ¿pero qué puede hacer una compañía de pequeño tamaño para luchar en este mercado? ¿Cómo puede ella también acumular grandes caudales de datos? El cómo conseguir la información abre, por tanto, un nuevo punto de tensión y uno en el que las marcas tienen que trabajar duramente.

Por otro lado, las marcas se enfrentan a otro problema y es que los datos no vienen perfectamente archivados y con señales luminosas que indican "esto es lo que tienes que leer". La información llega a lo grande, en masa y de forma completamente desestructurada. Los datos se consiguen en muchas fuentes variadas y con sistemas diferentes, lo que no solo crea redundancias sino que también genera el riesgo de que se creen silos de información que hagan que las cosas sean difíciles de ver de forma panorámica.

Y, finalmente, los datos no son siempre fiables. Como decía el doctor House, todo el mundo miente y lo hace mucho más cuando detrás de esa búsqueda de información está una empresa que quiere saberlo todo de ellos.

Las conclusiones

Por ello, alcanzar conclusiones de valor a partir de los datos no es un trabajo de niños. Lo del big data no funciona como una máquina mágica de película en la que se echan unos cuantos ingredientes y salen cosas perfectas y valiosas. Para llegar a conclusiones valiosas hay que saber qué preguntar y cómo y es necesario saber dónde mirar. Antes, por supuesto, hay que solucionar todos los problemas anteriores.

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