Cómo implementar big data en una estrategia de mercadeo
En mi caso, me imaginaba cuadros, tablas, cosas que para mi eran algo aburridas en su momento, por pertenecer a la industria creativa, pero cuando escuché a Daniel Alegre, Vicepresidente de operaciones de Google en una conferencia hablando de la cantidad de datos que movía Google en Latinoamérica y en el mundo, comprendí que este era el futuro de nuestra categoría.
En ese entonces estaba enfocado en planificación estratégica (centrado en el consumidor) y de hecho aún lo estoy, pero juntando las dos cosas (Investigación de consumidor y Big Data), la magia aparece y empiezan a florecer aspectos tan predictivos que enmarcan resultados rápidos y de efectividad como el ROI o en casos más específicos el ROAS, estos resultados desde luego son atractivos para nuestros clientes y traducidos en ventas por medio del manejo de datos, la segmentación y microsegmentación, la clasificación de gustos y preferencias, los momentos de consumo, los datos demográficos y un sin numero más de cosas que podemos obtener con el manejo adecuado de la data y todo llevado a la efectividad y calidad de datos.
Big data se refiere a información, conocida como bases de datos, tan grandes que son difíciles de procesar por métodos o herramientas convencionales de las que conocemos comúnmente hoy. Sin embargo, en los últimos años la capacidad de procesamiento digital dada la necesidad del mercado global, se ha incrementado exponencialmente y se han creado algoritmos día a día más eficientes para manejar e interpretar bases de datos cada vez más grandes, conocido esto como CRM o herramientas cuyo fin es almacenar y procesar altos volúmenes de información y desde luego siendo más accesible para empresas con presupuestos limitados.
Big data como desafío indispensable
Tomar esta decisión del cambio para las pequeñas y medianas industrias e incluso para las grandes empresas no es fácil, por que al inicio no se conocen las bondades que esto trae, de hecho algunos clientes lo ven como un riesgo “gasto” y no como una estrategia para potencializar los resultados generales y futuros de una empresa, o en su caso extremo por el desconocimiento algunas empresas adquieren plataformas gigantescas que no son necesarias en su momento y que si los llevan a grandes inversiones sin prontos resultados.
Para no caer en esto el área de mercadeo debe trabajar mancomunadamente con las áreas de TI y comercial para lograr avances sistémicos que permitan ir en procesos evolutivos sin necesidad de llegar a descapitalizar a las compañías, trabajando con procesos optimizados y que seguramente se podrían desarrollar bajo la teoría del agilismo que es tan óptima y estratégica en nuestros días.
Para definir una estrategia de big data es necesario alinearla con los objetivos comerciales de cada empresa. Las empresas cuentan con información amplia, de la cual se deben escoger cuáles son esos datos más relevantes para la organización en ese momento o para esa campaña, así decidir qué KPI´S o métricas son las más importantes para ese momento y definir el objetivo de la implementación.
¿Cuáles son las oportunidades?
Con el Big Data no va a ser necesario recurrir a métodos costosos de investigación de mercados como focus groups o grandes encuestas. Con acceso a bases datos de ventas, noticias de mercado y datos de comportamiento y uso en redes sociales se pondrán analizar eficientemente tendencias a gran escala con costos bajos que ilustran un proceso significativo de ventas y sobre todo de rentabilidad.
En estos procesos podemos contar con información tan variada como: Entender mejor el mercado, al consumidor microsegmentado, encontrar nuevos mercados, personalizar sitios web y determinar ofertas de productos, mejorar el servicio, la comunicación, los mismos canales de difusión, co-crear e innovar, reducir riesgos de fraude, entender mejor a la competencia entre otros. Que por medio de las nuevas metodologías como BA, BI, UX o UI potencializamos la data y la llevamos a la consecución de objetivos de gran importancia para las marcas.
Big data no solo ofrece información del cliente, también nos habla acerca del producto y como está siendo usado, monitoreando el uso del producto se puede saber cómo mejorarlo para que se adapte a las necesidades del usuario, tomar decisiones de empaque, tamaño y hasta precio; se puede entender mejor a la competencia y reaccionar ante la misma de una manera contundente y comprobada porque el que lo define y decide es el usuario. También ayuda a monitorear precios en tiempo real para responder a estos cambios muy rápidamente, así que el problema del big data es: no usarlo.