Marketing Strategy Consultant, Profesor de la EAE Business School - Ostelea & VIU conferenciante y escritor,...
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El Big Data Analytics implica examinar grandes cantidades de datos. Esto se hace para descubrir los patrones de conducta ocultos, las correlaciones y también para proporcionar ideas que ayuden a la toma decisiones empresariales adecuadas. Básicamente, las organizaciones se han dado cuenta de la necesidad de evolucionar de una organización con conocimiento a una organización en continuo aprendizaje. Esencialmente, las empresas quieren ser más objetivas y basadas en datos, por lo que están adoptando el poder de los datos y la tecnología.

El concepto de Big Data ha existido durante muchos años, no es un concepto de uso actual. Varias décadas antes de la primera mención de Big Data que tuvimos hace unos años, las empresas aplicaron análisis sobre los datos que recopilaron para obtener perspectivas y descubrir tendencias. Esta práctica implicó capturar números en una hoja de cálculo como excel y examinarlos manualmente. En la actualidad, todo se ha vuelto más sofisticado. El análisis de Big Data se realiza utilizando sistemas de software avanzados. Esto permite a las empresas reducir el tiempo invertido en la analítica para una toma de decisiones más rápida y eficaz. Básicamente, los modernos sistemas de Big Data permiten procedimientos analíticos rápidos y eficientes. Esta capacidad para trabajar más rápido y lograr agilidad ofrece una ventaja competitiva para las empresas. Mientras tanto, las empresas disfrutan de un menor costo utilizando el software de análisis de Big Data.

Las organizaciones han invertido en el análisis de Big Data. Pensemos en un negocio que sabe que depende de una decisión rápida y ágil para seguir siendo competitivo. En este artículo, voy a dar tres ejemplos reales de cómo las grandes marcas utilizan el análisis de Big Data.

Uso de Big Data Analytics para impulsar la adquisición y retención de clientes

Un ejemplo real de una empresa que utiliza el Big Data Analytics para impulsar la retención de clientes es Coca-Cola. En el año 2015, Coca-Cola logró fortalecer su estrategia de datos mediante la creación de un programa de lealtad gestionado digitalmente. El director de estrategia de datos de Coca-Cola fue entrevistado por el editor gerente de ADMA. La entrevista dejó muy claro que el análisis de Big Data está fuertemente detrás de la retención de clientes en Coca-Cola.

2. Uso de Big Data Analytics para resolver el problema de los anunciantes y ofrecer perspectivas de marketing

Netflix es un buen ejemplo de una gran marca que utiliza el análisis de Big Data para realizar publicidad dirigida. Con más de 100 millones de suscriptores, la compañía recopila una gran cantidad de datos, que es la clave para alcanzar el éxito de la industria donde Netflix opera. Si usted es suscriptor de la plataforma, estará pues familiarizado con la forma en que le envían sugerencias sobre la próxima película que deberías ver, por ejemplo. Básicamente, esto se hace utilizando su búsqueda anterior y los datos de observación. Estos datos se utilizan para darles información sobre lo que más le interesa al suscriptor.

3. Big Data Analytics como motor de innovaciones y desarrollo de productos

Probablemente haya oído hablar de Amazon Fresh y Whole Foods. Este es un ejemplo perfecto de cómo los grandes datos pueden ayudar a mejorar la innovación y el desarrollo de productos. Amazon aprovecha el análisis de Big Data para entrar en un gran mercado. La logística basada en datos le brinda a Amazon la experiencia requerida para permitir la creación y el logro de mayor valor. Centrándose en el análisis de Big Data, Amazon Whole Foods puede comprender cómo los clientes compran alimentos y cómo los proveedores interactúan con el vendedor. Estos datos proporcionan información cada vez que es necesario implementar cambios adicionales.

El Big Data Analytics es pues una inversión muy importante para una empresa en crecimiento. A través de la implementación de análisis de Big Data, las empresas pueden lograr una ventaja competitiva, reducir el coste operativo e impulsar la retención y fidelización de clientes. Hay varias fuentes de datos de clientes que las empresas pueden aprovechar. A medida que continúan los avances tecnológicos, los datos estarán disponibles para todas las organizaciones.

Técnicamente, es justo decir que las organizaciones ya tienen datos a su disposición. Depende de las mismas asegurarse de que implementan sistemas de análisis de datos adecuados para gestionar la gran cantidad de datos que de hecho tienen. ¿Su empresa tiene implementado un mecanismo de análisis de datos grandes? Aprenda de los ejemplos anteriores de marcas exitosas e implemente una hoy para alcanzar el éxito.

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