Beneficios y retos de Big Data en mercadeo

Big Data es un término para describir al creciente volumen, velocidad, variedad, variabilidad y complejidad de la información con un tamaño enorme que además crece exponencialmente con el tiempo. En resumen, tales datos son tan grandes y complejos que ninguna de las herramientas de administración de datos tradicionales puede almacenarlos o procesarlos de manera eficiente.

Para los departamentos de mercadeo y ventas el big data es un nuevo paradigma del mercadeo que debe ser adoptado para ajustarse a las necesidades digitales de los clientes.

Big data, además, se refiere a la analítica de información descriptiva, predictiva y prescriptiva de grandes volúmenes de datos, que faciliten la toma de decisiones basada en evidencia. Al combinar Big Data y Analítica avanzada a estrategias de gestión de mercadeo y ventas, las organizaciones pueden tener un impacto sustancial en algunas de estas áreas:

• Conocimiento del cliente: Big Data puede proporcionar información no solo sobre quiénes son sus clientes, sino también dónde están, qué quieren, cómo quieren que se les contacte y cuándo.

• Personalización: Con la exploración masiva de datos y el análisis de patrones de comportamiento, es posible identificar preferencias de personalización para sus clientes. Este es posiblemente uno de los casos de uso más deseados comercialmente en un proyecto de Big Data.

• Campañas: Teniendo acceso a datos de geolocalización, redes sociales y rastros de compras es posible hacer modelos avanzados de campañas que en tiempo real ejecuten acciones para sus clientes.

• Retención y fidelización de clientes: Big Data puede ayudarlo a descubrir lo que influye en la lealtad del cliente y lo que hace que vuelvan una y otra vez.

• Optimización y mejor rendimiento de mercadeo y ventas: A través de procesos en Big Data, se puede determinar el gasto de mercadeo óptimo en múltiples canales, así como optimizar continuamente los programas de mercadeo a través de pruebas, mediciones y análisis.

• Producción y Operaciones: Los modelos de demanda pueden además automatizar órdenes en producción, inventarios o operaciones, permitiéndole planificar mejor sus recursos.

Los desafíos relacionados con el uso efectivo de big data pueden ser especialmente desalentadores para los departamentos de mercadeo, esto sucede usualmente ya que la mayoría de los sistemas de análisis no están alineados con los datos, procesos y reglas de negocio del departamento comercial. Siga las siguientes recomendaciones en la adopción de un proyecto de Big Data para obtener resultados a corto plazo con resultados objetivos para la gerencia:

• Arquitectura Big Data: Al inicio deberá preparar la arquitectura de sistemas de su empresa para hacer posible la extracción y visualización de grandes volúmenes de datos. Este es su primer gran logro y en este objetivo ordenará muchas de las malas prácticas que hay en las empresas como datos no centralizados, datos con poca o ninguna calidad, silos de información que nunca habían sido integrados, entre otras. Este primero objetivo le dará los primeros resultados, orden y control al departamento comercial, de tecnología y la gerencia general.
• Dashboardde información: Hoy en día muchas empresas siguen realizando análisis de Inteligencia de Negocio solamente con la información de su departamento, no a través de tableros con información unificada de múltiples departamentos. Estos procesos además siguen siendo manuales. Propóngase entregar un Dashboardcon información centralizada que muestra en un único panel los principales indicadores de un departamento, este es un primer logro que comenzará a darle algunos resultados visibles a las gerencias. 
• Primeros Modelos Analíticos: Haga un inventario de los principales indicadores y defina que tipo de análisis necesito/puedo extraer para cada uno de estos indicadores, por ejemplo, defina que indicar necesita modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos. Inicie con los modelos descriptivos, son los de corto tiempo de implementación y le ayudaran a sus gerentes a tener los primeros resultados para facilitar la toma de decisiones. Posteriormente desarrolle los modelos predictivos, no inicie a la inversa, desgastará al equipo involucrado en el proyecto y no podrá mostrar resultados a corto plazo.