Cada 24 horas, se producen 3 trillones de datos en Internet. Cifra que generamos con las compras online, las descargas de música, los sitios visitados, las opiniones emitidas en redes sociales y cada uno de nuestros pasos en el mundo digital.
Todos estos hábitos tecnológicos dan pie al Big Data; esa cambiante, compleja y enorme cantidad de información que por sus características e importancia se transforma en un tremendo desafío para los profesionales del Marketing.
Con ese torrente informativo ya no es aceptable enviar a los clientes mensajes estandarizados. ¿Por qué tendría que recibir la oferta sobre el 20 % de descuento en la compra de las entradas para un concierto de reggaeton, si ni siquiera me gusta esa música? El Big Data permite elaborar anuncios mucho más personalizados y es ahí donde se debe poner atención.
Antes de lanzar un producto o servicio es indispensable saber lo que el cliente quiere y/o necesita, de lo contrario, todos los esfuerzos y recursos invertidos serán un desperdicio por no existir relación entre la marca y el público objetivo.
Sintetizando, el Big Data Marketing tiene que ver con la capacidad de almacenamiento y gestión de amplios volúmenes de datos para desarrollar perfiles más completos del cliente y realizar acciones de marketing efectivas, relevantes y personalizadas.
Pero para que esos datos tengan utilidad, es necesario cumplir con una serie de pasos en torno a ellos: recolectar, limpiar, procesar, analizar, visualizar y medir. Lo cual implica que la empresa necesita de infraestructura y un equipo especializado para hacer una lectura y uso correcto de la información.
Por ejemplo, acá es clave contar con herramientas como el CRM (Customer Relationship Management); lo que permitirá escuchar al cliente, adecuar los productos y/o servicios a sus necesidades o preferencias, fortalecer el vínculo marca-consumidor e identificar nuevas oportunidades. Existen múltiples tipos de CRM: gratuitos, de pago, para pymes, start-ups, etcétera.
Ahora, ¿cuáles son los componentes para una estrategia exitosa de Big Data Marketing? Lo primero es que ésta debe estar bien definida, con una visión y objetivos coherentes, sin olvidar la interacción con el consumidor y estableciendo las métricas a medir, las herramientas que se emplearán para ello y el modo en que se definirá el éxito para cada una.
Un segundo componente es crear canales abiertos de comunicación y/o colaboración entre departamentos, por ejemplo, entre el de marketing y ventas. Así no sólo se adquiere la infraestructura necesaria para compartir información, sino que también se generan políticas adecuadas para que ésta pueda relacionarse entre sí.
El último componente se refiere a la personalización, relevancia y recompensa. Lo que propicia una mejor experiencia de consumo o navegación y un incremento en el valor que se le da a cada individuo.
Y para conseguir un buen servicio de data, que beneficie a las empresas y a sus clientes, puedes conocer algunas recomendaciones de DJ Patil, uno de los científicos de datos más reconocidos del mundo. Entre ellas destacan el crear un ecosistema que permita compartir e interactuar, el propiciar el debate dentro del equipo de datos y el que el analista se centre en el problema y no en algoritmos.