De acuerdo a una investigación de IBM, el 90% de los datos que se encuentran hoy en Internet fueron generados en los últimos 2 años, así que en el siguiente par de años podríamos ver el doble de información, lo cual presenta un reto: ¿Qué hacer con todo eso? hoy veremos como aplicar Big Data para Marketing.
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¿Qué es el Big Data?
En el sentido estricto, Big Data se refiere a la información de gran volumen que no se puede procesar o analizar mediante métodos tradicionales.
A nivel práctico y pensando en Marketing, Big Data es una gran cantidad de datos que obtiene una empresa sobre el mercado y sus consumidores, la cual requiere de un proceso de detección, depuración e interpretación para convertirlos en información útil.
Actualmente hay empresas que buscan recolectar datos por distintos medios, pero al tenerlos en muchas ocasiones no saben que hacer con ellos. En una encuesta realizada por IBM, encontraron que más de la mitad de los líderes de negocios no cuentan con la información necesaria para hacer su trabajo de forma adecuada.
En otro estudio de Abardeen Group encontraron que 71% de los directores de Marketing dicen no estar preparados para manejar Big Data. En este mismo estudio dice que cuando una organización hace marketing basado en datos, obtiene una perspectiva de 360 grados del consumidor, que le permite incorporar nuevos medios y acciones en su plan de marketing.
4 características del Big Data
De acuerdo al libro “Understanding The Big Data” publicado por IBM en 2012, hay tres características básicas en el Big Data, y una adicional agregada recientemente que comentaré al final:
Variedad
La variedad es el obtener datos de distintos métodos y fuentes, con la finalidad de tener un panorama más amplio.
Velocidad
La velocidad es el tiempo y frecuencia con que se recaban datos, así como el plazo que toma procesarlos hasta obtener información útil.
Volumen
El volumen es la cantidad de datos obtenidos por cada fuente, y requiere de medios dedicados para su almacenamiento. Este punto en especial presenta un reto muy grande ya que para poder analizar los datos, primero hay que tenerlos disponibles, de ahí que algunas empresas contratan servicios en la nube para guardar información importante, evitando tenerla en dispositivos físicos que pudieran dañarse o perderse.
Veracidad
Este es el último punto agregado recientemente por IBM a su modelo de Big Data, y tiene que ver con que los datos obtenidos realmente sirvan para los objetivos que tenemos, ya que de nos ser así estaremos perdiendo tiempo, dinero y esfuerzo.
Datos estructurados vs no estructurados
Probablemente esto suene un poco técnico, pero es importante mencionarlo para poder encontrarle utilidad a todo lo anterior. En Big Data se considera que los datos no estructurados son los que no tienen o difícilmente se pueden categorizar; los datos sin categoría prácticamente se vuelven inútiles ya que no sabremos que hacer con ellos.
Los datos estructurados tienen una categoría que nos permite saber donde acomodarlos, que hacer con ellos y como podrías trabajar en conjunto con otros diferentes.
Por ejemplo en Social Media o en Email Marketing se pude obtener gran cantidad de datos, por ejemplo Engagement, alcance, apertura de mensajes, rebotes, clicks, visitas, etc. y en paralelo se puede obtener información más personal como hábitos de consumo, horarios de interacción o temas de interés de cada contacto. Todos estos datos por si solos pueden no significar mucho, pero cuando se combinan, ofrecen información realmente valiosa para la toma de decisiones.
Cuando logramos convertir un gran volumen de datos no estructurados en datos estructurados que generan información útil, entonces si podremos hablar de una estrategia de Big Data.
En Marketing hay un sin fin de fuentes de datos, desde las analytics, estudios de mercado, hasta los datos cualitativos y cuantitativos que ofrecen las Redes Sociales, el reto ahora es encontrar en el momento adecuado, entre toda esa nube de información, lo que realmente es relevante de acuerdo a lo que queremos obtener.
Agradecimiento
Antes de terminar, quiero comentar que esta es mi columna número 150, significa que durante 150 semanas sin excepción he publicado un artículo original, con la intención de aportar algo a la comunidad, espero haberlo logrado. Agradezco enormemente a Andrzej Rattinger, a Liz Puon y sin duda a mi buen amigo Alvaro Rattinger por esta gran oportunidad, que valoro y seguiré refrendado semana a semana.
El conocimiento que no se comparte, pierde por completo su valor
