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Una vez proclamada como "la próxima gran novedad", la adopción de análisis del Big Data está en su punto más alto sin signos de desaceleración en el corto plazo, según los analistas. Con los grandes datos y el software de análisis de negocios proyectado para alcanzar casi los 200 mil millones de dólares en ingresos en 2019, está claro que la decisión de muchas empresas de apostar a los datos ha dado sus frutos hasta el momento. Entonces, ¿cuál es el catalizador para una adopción a corto plazo?
De acuerdo con una encuesta de Big Data realizada en 2017 por NewVantage, las principales razones de las iniciativas de Big Data son la disminución de los gastos, la explotación de oportunidades de innovación y el lanzamiento de nuevos productos y servicios. Aunque el Big Data ha descubierto nuevas oportunidades para que las empresas obtengan ingresos, también ha creado una serie de desafíos para los especialistas en marketing. De acuerdo con la firma analítica SAS, los problemas más comunes presentados por big data a los especialistas en marketing son dos:
1. Determinar qué datos reunir: con tantas piezas móviles, es natural que los profesionales del marketing se encuentren en una situación en la que se están ahogando en un mar de números
2. Elegir entre herramientas y plataformas de análisis: más datos significa más herramientas, lo que significa más selección y elección de los profesionales del marketing que ya tienen una gran cantidad de tiempo y limitaciones presupuestarias
Después de todo, el marketing basado en datos se ha convertido en la norma de las empresas actuales. En lugar de confiar en suposiciones o sentimientos viscerales, los departamentos de marketing modernos están tomando decisiones con los números disponibles para ello. De hecho, el gasto en marketing basado en datos aumentó más del 60% entre 2015 y 2016, y se espera que las cifras finales en 2017 y 2018 lo superen con creces. Decir que el análisis de Big Data es un cambio de juego para los especialistas en marketing sería una subestimación masiva. A continuación, se describen cinco ventajas distintas del análisis de datos, junto con las herramientas y ejemplos de la vida real de cómo los profesionales del marketing pueden utilizar los análisis en su beneficio en el mundo actual de la publicidad basado en datos.
Como se señala en la encuesta de NewVantage, algunos de los mayores valores de Big Data se obtienen en forma de menores gastos y lanzamiento más rápido de nuevos productos y servicios. Esto se está jugando en el mundo del diseño, donde los datos ayudan a las máquinas a aprender cómo crear elementos más sofisticados.
El sistema toma decisiones artísticas en torno a colores, tipos de letra y diseño basados en las mejores prácticas de diseño y los comentarios de los usuarios, proporcionan esencialmente acceso a una base de datos masiva de conocimiento de diseño. Debido a que su sistema está configurado para aprender continuamente de todos los usuarios, también pueden detectar tendencias y preferencias de diseño, mejorando continuamente los resultados. Todo esto significa que las marcas ya no enfrentan el costo de trabajar con equipos de diseño de logotipos y pueden salir y comenzar a comercializar en un tiempo récord.
Hablando de tiempo, los especialistas en marketing de hoy nos enfrentamos a algunos puntos importantes en relación con el contenido. Es decir, exprimir al máximo cada una de las piezas que publicamos es mucho más fácil decirlo que hacerlo. Tenga en cuenta que hay más contenido flotando alrededor de las redes sociales y la blogósfera que nunca antes. Las estadísticas de Email Marketing 2017 de Smart Insights muestran los mejores índices de apertura y clics para campañas de correo electrónico en el Reino Unido. Afortunadamente, los análisis pueden desempeñar un papel importante en lo que respecta al calendario y la distribución de contenido.
La recopilación de datos sobre seguidores y suscriptores finalmente les enseña a los especialistas en marketing la mejor ventana para alcanzarlos, una y otra vez.Esta misma lógica también se puede aplicar al mundo de las redes sociales. Es por eso que soluciones como la herramienta de programación social Sprout Social creó su plataforma "ViralPost" que programa automáticamente los tweets y publicaciones junto con la actividad en línea de personas influyentes relevantes. Este tipo de programación nos da pistas sobre el poder de los datos y la automatización para los vendedores de hoy en día.
Dado el montante monetario de la inversión y el trabajo de campo involucrado en el aprovechamiento de Big Data, debería haber un incentivo financiero para saltar al Big Data, ¿no? Afortunadamente, hay.
Tomemos el mundo del comercio electrónico, por ejemplo, donde una gran atención en los análisis podría potencialmente hacer o deshacer un negocio. Según lo observado por Dataconomy, el Big Data tiene enormes implicaciones para las ventas, ya que se aplica a …
Pondremos el foco de atención en la necesidad de diseñar nuestro contenido en nuestra web de tal manera que disminuya la tasa de rebote, mejore los clics de destino y aumente las conversiones es una obviedad. Sin embargo, el grado en que los análisis de Big Data pueden ayudar a lograr estos objetivos puede ser menos obvio.
Si nada más, los análisis ayudan a los especialistas en marketing a comprender mejor cómo sus clientes potenciales y el tráfico pasan del Punto A al Punto B. Mientras tanto, esos mismos especialistas en marketing pueden entender los cuellos de botella en sus embudos y en los que el tráfico perdido se está reduciendo. Tengamos en cuenta que el 48% de los grandes volúmenes de datos se atribuyen a los análisis de los clientes, lo que significa que la perforación profunda para comprender el comportamiento del cliente debe ser una cuestión de "cuándo" no "si".
El aumento de los macrodatos es un recordatorio severo para que los especialistas en marketing adopten un enfoque basado en datos para la optimización de las conversiones. Con variables como el título y la copia de CTA en el esquema de color y las imágenes, hay mucho que considerar en cualquier página de su sitio o tienda.
Con tanto énfasis en las métricas con respecto al Big Data, es fácil olvidar a las personas y las relaciones detrás de esos mismos números.
El concepto de Big Data que crea experiencias más personalizadas puede parecer un oxímoron, pero solo tome en cuenta, por ejemplo, cómo se utilizan los chatbots para aumentar la satisfacción del cliente.Por ejemplo, cuanto más un chatbot de moda para una marca como H&M "habla" con un cliente, más aprende sobre sus preferencias en términos de productos. Luego, el robot puede presentar recomendaciones de productos personalizadas como resultado.
Aunque no se espera que los especialistas en marketing confíen en los robots, se espera que recopilen regularmente datos de los clientes en busca de una experiencia más personalizada.
