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Big Data Marketing: Los 3 componentes esenciales para una estrategia exitosa

por Dirk Breeuwer  |  15/01/2015

Inbound Marketing: Estrategia y Herramientas

Big data se refiere a la creciente complejidad, volumen, velocidad, variedad y variación de la información.

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¿Qué es el Big Data Marketing?

De acorde a Eric Schmidt, CEO de Google, Generamos más información en dos días que en toda nuestra historia hasta antes del 2003. Esta información tiene la capacidad de transformar totalmente el mundo del marketing. Atrás están los días del mass marketing, en donde todo un segmento recibía el mismo mensaje publicitario, siendo relevante solamente para un diminuto porcentaje del mismo.

Los consumidores contemporáneos navegan el internet a diario dejando una enorme cantidad de información sobre quienes son, cuales son sus intereses, con quien se relacionan, en donde compran, etc. Toda esta información o inteligencia empresarial es recolectada y puede ser utilizada para crear perfiles sumamente precisos de nuestros consumidores.

¿Por qué es importante big data para marketing? 

Cada vez estamos más rodeados de publicidad, y gran parte de esta publicidad no es relevante para nosotros en el momento que se nos presenta. ¿Que me importa a mi el 50% de descuento en reparaciones de motocicleta que me mando Groupon esta mañana cuando ni siquiera tengo este tipo de vehículo? En cambio recibí con mucha satisfacción el correo de Amazon ofreciendo un kit de lente extra para la cámara que compre hace unas semanas.

Una tendencia que está a la alta es el uso de ad-blockers que bloquean prácticamente todos los anuncios en la web. Esta tendencia es un resultado directo de las malas prácticas de publicidad que aún se usan.

La segmentación para lograr una comunicación personalizada y relevante es sumamente importante ya que esta crea una relación genuina con los clientes potenciales. Bombardearlos con publicidad nauseosa crea lo contrario.

En la siguiente imagen podemos ver las diferencias entre el marketing antiguo y el Big Data Marketing:

Screen_Shot_2015-01-14_at_14.20.23(Fuente imagen: Phil Hendrix

El marketing deja de ver al mercado por medio de segmentos, y comienza a verlos como individuos. La comunicación deja de ser en masa y comienza a ser personalizada en tiempo real. Finalmente el consumidor deja pasa de ser un recipiente de la información y comienza a ser un coproductor de la misma.

Los retos principales del big data marketing:

Como podéis ver el big data marketing es muy importante, pero todavía esta rodeado de confusión, temor, e incertidumbre. Existen tres principales retos en este momento:

  • Saber que información colectar: Hay tanta información que el problema no suele ser de escases, sino de sobre abundancia. Saber focalizar los esfuerzos en aquella información que es realmente relevante para tus objetivos de negocio es entonces clave.
  • Saber como analizar esta información: Existen dos problemas a la hora de analizar esta información: Primero el mercado de herramientas para Big Data es cada ves más grande, con tal diversa selección de herramientas puede ser difícil encontrar aquellas que mejor se integren a los requerimientos de tu empresa. Segundo muchas veces esta información no está estructurada de una manera que permite su fácil análisis.
  • Saber como conseguir ideas accionables y valiosas de esta información: Toda esta información es prácticamente inútil amenos que produzca sabiduría que permita a tu negocio mejorar sus servicios, entender mejor a sus clientes, o conseguir algún tipo de ventaja competitiva.

Aplicaciones de Big Data Marketing

¿Cuales son algunas de las aplicaciones mas comunes que se están aplicando hoy en día con técnicas de Big Data Marketing?

  • Perfilamiento y micro-segmentación: Por medio de diversas herramientas, las compañías ahora son capaces de obtener grandes cantidades de datos no relacionados y vincularlos a un solo individuo. Esta información puede incluir datos históricos de navegación, datos de localización, datos no estructurados de las redes sociales, historial de compras, entre otros. Esta información permite crear micro-segmentos mucho mas específicos que lo que era posible hace algunos años en el mundo análogo.
  • Optimización del contenido: Basándose se en la información obtenida en los procesos de perfilamiento y micro-segmentación es posible enseñarle a cada usuario contenido sumamente personalizado. Este contenido tiene la ventaja de ser mucho mas relevante y persuasivo que lo que es posible con contenido estático.
  • Análisis de sentimiento: Gracias a los avances en inteligencia artificial y en las técnicas de procesamiento de lenguaje natural, muchas compañías son capaces de extraer información subjetiva basándose en textos no estructurados como pueden aquellos adquiridos de las redes sociales. Esta información es útil para predecir posibles eventualidades y reaccionar a tiempo a ellos. La siguiente imagen muestra un programa que permite clasificar como positivos, neutros, o negativos los tweets sobre cierto tema (en este caso Barack Obama).

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(Fuente imagen: Konigi)


Los tres componentes para una estrategia exitosa de Big Data Marketing 

El primer componente: Una estrategia bien definida

Una de las mayores causas de fracaso en proyectos de marketing es la falta de una estrategia bien definida. Muchas veces los departamentos de marketing olvidan la importancia de tener una visión y objetivos coherentes y se dejan llevar solamente por la tecnología y las implicaciones de su rápida evolución. Dos de los componentes más esenciales que debe tener una estrategia de Big Data marketing son:

  • Estrategia de interacción con el cliente: Es clave que entiendas las tres etapas de el proceso de compra (buyer’s journey) de tu cliente. Definir los puntos de contacto principales para cada etapa te ayudará a entender y servir mejor las necesidades de cada individuo.

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(Fuente Imagen: Hubspot)

  • Estrategia de Analytics: Toda estrategia de Big Data necesita una estrategia de analytics. En ella debes definir con precisión: Que métricas va a medir, con que herramientas, y como se define el éxito para cada métrica.

Segundo componente: Crear canales de comunicación/colaboración abiertos entre departamentos 

Uno de los mayores requerimientos del Big Data es la creación de canales abiertos de comunicación entre departamentos. Esto conlleva no solo adquirir la infraestructura necesaria para compartir información, pero también crear las políticas y estandartes adecuados para que esta información pueda relacionarse entre si.

Un ejemplo claro de un beneficio de esta integración se puede observar a la hora que el departamento de marketing comienza a tener información en tiempo real del departamento de ventas. Con datos fiables sobre los principales motivos de abandono de venta, el departamento de marketing puede tomar acción y proveer a los clientes potenciales la información necesaria para ayudarles a tomar la decisión de compra. 

Tercer componente: Personalización, relevancia, recompensa

Toda estrategia de Big Data debe tener como objetivo crear una mejor experiencia y aumentar el valor que se le da a cada individuo. Es por eso que el tercer componente se basa en la personalización, relevancia y recompensa. Un excellente ejemplo es como Amazon utliza el historial de compras de cada usuario para ofrecerle sugerencias personalizadas, relevantes y que lo recompenzan al ayudarle a encontrar productos de su interés de una manera fácil y rápida.

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¡Espero que este post te sea útil para comenzar a entender las posibilidades, retos y estrategias del Big Data Marketing! 

Si quieres aprender más sobre Big Data Marketing, te recomendamos que eches un vistazo en el Curso de Postgrado en Big Data Marketing de IEBS.

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