¿Cuáles son las claves del marketing predictivo?

El marketing predictivo anticipa el comportamiento del cliente a través del análisis de conjuntos de datos, ya sea estadística, de comportamiento, visual o semántica. Por tanto, para las empresas se presenta necesario estudiar el comportamiento pasado de los consumidores a fin de predecir las acciones futuras y proponer ofertas adecuadas. Es así como la noción del tiempo se ha vuelto muy delgada, porque gracias a los algoritmos altamente desarrollados, las empresas son altamente reactivas y ofrecen ofertas en tiempo real. Sin embargo, entre tantos datos, hay que aprender a reconocer lo que el cliente realmente necesita, por lo que los datos inteligentes, erróneos y grandes datos (Big Data) son las claves del marketing predictivo. 

Foto: bruyeredesign.co

Infobesidad a través del Big Data 

La sobrecarga informativa, infoxicación o infobesidad, se refiere al estado de contar con demasiada información para tomar una decisión o permanecer informado sobre un determinado tema. Todo el mundo ha oído hablar de los grandes datos, en el marketing, se refiere a la recolección de datos masivos sobre nosotros, los consumidores, y se utiliza en muchas áreas, con el fin de hacernos comprar aún más. Entonces, ¿cómo las empresas reúnen estos datos que valen oro?. 

Foto: documentalistaenredado.net

Es muy simple, porque de hecho es el usuario quién los proporciona, cuando se ha registrado en redes sociales, cuando navega por la Internet o cuando se conecta a través de su teléfono inteligente..., No faltan las herramientas para aprender más sobre los hábitos de consumo de los consumidores, incluso son legiones. Cada negocio es un potencial socio de nuevos negocios, cada uno comparte sus bases de datos con el fin de predecir el comportamiento de compra correspondiente. 

Las personas competentes para el estudio de estas conductas lo hacen a priori y no a posteriori, o como se puede pensar comúnmente en el marketing predictivo, no se utiliza exclusivamente en los negocios, sino se amplían sus campos a la salud, la planificación urbana o los seguros. 

Los fundamentos del marketing se están viendo a sí mismos tambalear y el mercado es altamente competitivo para las empresas que tienen que adaptarse a la revolución digital, pero hay que tener cuidado con ello, porque el exceso de datos no es necesariamente una señal de éxito. 

Datos inteligentes para filtrar datos 

Recoger la mayor cantidad de datos llevaría a alguna indigestión. Para evitar que las empresas se carguen de gran cantidad de información cualitativa más que cuantitativa, deben filtrar y dar sentido a estos "datos" para mantener el valor añadido real. Para ello, se han desarrollado incluso herramientas más potentes e innovadoras que permitirán el análisis de datos en tiempo real y no estático, los consumidores se puntuarán en función de su viaje de compras, su visita a ciertos sitios, cuándo y cómo... 

Se requiere esta transformación a los datos inteligentes (Smart Data), debido a que el crecimiento de los datos generados por el consumidor es muy fuerte. Cada día, son más y más trazables los gustos y hábitos de lo que hasta ahora era transparente para las empresas. 

Mientras que Big Data crea necesidades innecesarias, Smart Data le da al consumidor lo que realmente necesita. 

Ahora bien. ¿Qué sucede cuando Big Data se convierte en datos erróneos? 

Las empresas más competitivas utilizan grandes datos para las actividades de inteligencia de negocios. Por ejemplo, Facebook aprovecha su gran conjunto - datos en tiempo real: para determinar qué anuncios colocar en la barra lateral, mientras que usted está comprobando sus fuentes o canales sociales o actualizando su estado. En otro ejemplo, es probable que reciba mensajes de correo electrónico de su proveedor de servicios, tales como AT&T o Verizon, sobre el uso de su plan de datos para solicitarle que actualice su servicio. 

Pero, ¿qué sucede cuando el uso de estos grandes datos va mal, incluso por segundos? Si la colocación oportuna de los anuncios se estancó o un correo electrónico promocional se envía en el momento equivocado, te has perdido una oportunidad de ingresos o has frustrado a un cliente. Si tenemos en cuenta estos errores a gran escala, por miles o incluso millones de transacciones, la pérdida de ingresos o gasto adicional de los registros de quejas del cliente pueden ser devastadores. 

Foto: bmc.com

Empresas no tan grandes, y nuevas en el uso de las huellas digitales de los consumidores, se comienzan a aprovechan de los grandes datos para tomar decisiones informadas tanto proveniente de datos estructurados y los datos no estructurados. Datos estructurados incluye el contenido de las bases de datos relacionales y esquemas XML que son bastante sencillos en términos de "conseguir" los datos que se necesitan. Los datos no estructurados pueden ser el contenido de los registros web, comentarios, blogs, mensajes de correo electrónico, o cualquier documento de texto, así como de audio, vídeo o archivos de imagen. 

Las estrategias para aprovechar los datos no estructurados por lo general requieren algoritmos más sofisticados para analizar y encontrar datos específicos. Por ejemplo, una estrategia de grandes datos podría averiguar qué usuarios están reservando viajes a destinos específicos y luego cuáles son sus hábitos de navegación de Internet una vez que se confirme un viaje como comprobar los pronósticos del tiempo, y luego las tiendas para comprar abrigos y sombrillas para la lluvia. 

Una herramienta: Hadoop 

Una de las herramientas más comunes para las empresas que le permiten manejar grandes conjuntos de datos es Hadoop, una solución de código abierto que proporciona almacenamiento y procesamiento de grandes conjuntos de datos en clúster de ordenadores construidos en hardware distribuido relativamente simple y barato. Permite a las aplicaciones trabajar con miles de nodos y petabytes de datos. 

Foto: codejobsbiz

En la actualidad, las distribuciones más utilizadas de Hadoop provienen de los siguientes proveedores: 

Hadoop  
Cloudera 
MapR  

Hadoop es capaz de controlar eficazmente los procesos de grandes datos y es de gran ayuda para diagnosticar problemas de forma proactiva de rendimiento y disponibilidad para que sus análisis de grandes datos críticos del negocio no se detengan en el momento equivocado. Capacidades de aprendizaje del comportamiento pueden ser detectadas a través del uso de clúster de Hadoop y otra serie de instrumentos de seguimiento de negocio innovadoras que pueden proporcionar visibilidad en tiempo real en los entornos de Hadoop para ayudar a identificar problemas y optimizar la infraestructura. Con el análisis de grandes datos estratégicos su negocio puede crecer y aumentar sus ingresos. Es así de simple, es una realidad.
Compartir Compartir

Sobre el autor Nubia Márquez

Economista y Tecnóloga con Especialización en Aplicaciones E-Business, Tutor Virtual y Bloguera. Apasionada por la Tecnología, las Finanzas y la Educación con énfasis en la Web 2.0. En mis ratos libres me encanta cocinar, viajar, leer y navegar en la Internet.

 
    Comentarios Blogger
    Comentarios Facebook

0 comentarios:

Publicar un comentario