Wp big data, el nuevo jugador de la mercadotecnia by Mallela

BIG DATA, EL NUEVO JUGADOR DE LA MERCADOTECNIA

Este reporte fue elaborado por la Unidad de Investigaci贸n de Merca2.0. Merca2.0 es parte de Grupo de Comunicaci贸n K盲tedra. Copyright 2014 Mercadotecnia Publicidad | Revista Merca2.0 - Todos los Derechos Reservados

BIG DATA, EL NUEVO JUGADOR DE LA MERCADOTECNIA

INTRODUCCIÓN

Las redes sociales han acaparado a los mercadólogos en el pasado cercano. Su absorción casi universal dentro y fuera de la empresa ha hecho que sea práctico dirigir esfuerzos a esta área. Sin embargo, auguro que la atención del área de mercadotecnia tendrá que virar al procesamiento de grandes volúmenes de información, mejor conocido como Big Data.

Esperamos que el presente documento le sea de utilidad.

Este reporte fue elaborado por la Unidad de Investigación de Merca2.0. Merca2.0 es parte de Grupo de Comunicación Kätedra. Copyright 2014 Mercadotecnia Publicidad | Revista Merca2.0 - Todos los Derechos Reservados

BIG DATA, EL NUEVO JUGADOR DE LA MERCADOTECNIA

¿QUÉ ES BIG DATA? El nombre acuñado de manera mercadológica, el término Big Data se refiere a al sector de tecnologías de la información y la comunicación con respecto a los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos. Los retos más habituales en estos casos se centran en la captura, almacenamiento, búsqueda, análisis, y visualización de los datos. Lo que hace a Big Data distinto al trabajo de minería de datos común en Excel es la capacidad de relaciones bases de datos muy grandes, es decir, ventas al menudeo de un producto con cambios meteorológicos. Ejemplos de la aplicación de Big Data tienen que ver con patrones de consumo, crimen y efectos climáticos. Al final de forma sobre simplificada el Big Data es la herramienta de software y hardware que permite el análisis de estas grandes series de datos.

BIG DATA, EL NUEVO JUGADOR DE LA MERCADOTECNIA

En marketing, publicidad y medios, el uso de Big Data promete eficientar los procesos de venta y promoción de productos. En principio es posible alimentar todas las bases de datos que tiene un compañía con el fin de encontrar patrones o grupos de clientes afines a un producto. El procesamiento de grandes volúmenes de información requiere de infraestructura adecuada, eso ha causado que el tema eluda a más de una PyME, pero también ha causado un fenómeno interesante en las empresas más grandes. La complejidad de las bases de datos de estos grandes corporativos muchas veces carece de “tags” lo que hace difícil aprovecharlas de manera eficiente. Además de la infraestructura, otro límite importante es el personal asignado a resolver el procesamiento de datos. El puesto de Data Scientist se ha vuelto común dentro de las grandes empresas de social media y software; sin embargo, en marketing apenas está etapa de proyecto. Este tipo de personas normalmente estudiaron matemáticas aplicadas, economía o actuaría y están muy distintas del ramo de la mercadotecnia, publicidad y medios. El primer paso será la identificación de fuentes de información, las empresas normalmente son muy buenas en crear bases de datos, pero muchas veces carecen de las herramientas para evaluarla y de la visión para aprovechar. En México su aplicación todavía está en pañales y son contadas las empresas que han invertido tiempo y dinero al tema. Si comprendemos que este tipo de estrategias podría potencialmente reemplazar la investigación de mercados tradicional, se entenderá por qué son precisamente ellas las que han comenzado a ofrecer los servicios, muchas veces de la mano de agencias de publicidad y proveedores de servicios de la información. En mercadotecnia los resultados serán mezclados, habrán grandes inversiones pero con poco rumbo que seguramente se perderán y otras que entregarán grandes resultados. Las últimas seguramente asarán desapercibidas, ya que unos de los beneficios de una estrategia de Big Data es que provee de insights que no necesariamente se traducen en acciones masivas, más bien en acciones localizadas sumamente eficientes. Aquí es donde la aplicación de esta tecnología rendirá más frutos, en el aumento de eficiencia.

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CARACTERÍSTICAS DEL BIG DATA Por Guillermo Perez Bolde

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. 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.

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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.

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5 RAZONES PARA CONFIAR EN EL BIG DATA Por María Fernanda Gonzalez

Las nuevas tecnologías ha provocado que las compañías aumenten considerablemente el volumen de sus datos disponibles, causando muchas veces, serios problemas para organizarlos y analizarlos. El Big Data es una nueva herramienta que no tiene su principal reto en lograr el éxito, sino la confianza de las personas en lo que se puede hacer con los datos. Las herramientas de análisis de Big Data son valiosas para los negocios en la medida en la que se toman como verdades infalibles para crear estrategias. Sin embargo, muchos profesionales de la mercadotecnia confían más en su intuición o experiencia. El reto del Big Data es generar confianza ya que permite: Entender el negocio y su dinámica. La realización de proyectos que presentan cierta complejidad y requieren grandes análisis sobre cuáles son los retos de la compañía y sus datos de eficiencia. Los datos pueden, realmente, resolver problemas. Un buen análisis de Big Data permitirá establecer correlaciones entre los problemas y los datos. Siempre hay que comenzar por un análisis al interior de la empresa. Los datos complementan a los métodos tradicionales. Loso proyectos empresariales pueden desarrollarse a través de planes que combinen un análisis de datos con la experiencia de los directivos. Nos muestra cosas que no sabíamos. Si un negocio se atreve por primera vez a analizar los datos que su empresa va recopilando, será sorprendente la cantidad de razones, problemas y oportunidades que están en puerta. Los datos permiten ser más objetivos. A medida que los departamentos de Tecnologías de la Información adoptan herramientas de Big Data les resulta más sencillo pensar en estrategias objetivas, bien fundamentadas.

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LAS 5 “V” DEL BIG DATA, EL NUEVO JUGADOR DE LA MERCADOTECNIA Por Maria Fernanda Gonzalez

El concepto denominado “el internet de las cosas” afirma que todos los dispositivos cotidianos desde teléfonos y computadoras portátiles, hasta terminales más avanzadas como los ya conocidos Google Glass se conectan a una gran red de comunicación. Esto provoca que el mundo de hoy está en un proceso de digitalización total, con lo que para 2020 se espera que existan 50 mil millones de dispositivos digitalizados y conectados a internet. De acuerdo con Mario Nissan, CIO de Flock, toda esta digitalización genera una gran cantidad de datos y este proceso es de donde nace el concepto de Big Data. Para entender el concepto de Big Data, de acuerdo con el conferencista del 2º Congreso Nacional de Marketing Digital organizado por Merca2.0, es necesario conocer cinco “V’s” básicas: Volumen de los datos: se convierte en un reto para capturar, almacenar y procesar la información. Variedad de los datos: todo tipo de datos estructurados y no estructurados (imágenes, videos, música, por ejemplo). Velocidad de generación de datos: considerando el volumen de información que se genera en redes sociales y demás plataformas digitales. Veracidad de los datos: determinar la validez y calidad de los datos para determinar lo que sirve para establecer una estrategia. Valor: el valor que se genera con los datos para el consumidor final con el diseño y desarrollo tanto de estrategias de comunicación personalizadas como productos que cubran las necesidades básicas del target.

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Este último punto, según Nissan, es la piedra angular para entender al Big Data como una herramienta fundamental en la mercadotecnia de hoy en día, ya que el reto está en utilizar toda la información que almacena la gran red para construir modelos predictivos de comportamiento del consumidor para adelantarse a los hábitos de consumo con productos, servicios y estrategias de comunicación acordes a los mismos. Entonces, ¿cómo pueden aprovechar las marcas la gran cantidad de datos que el mundo digital ofrece? En palabras de Mario Nissan, el reto no está en acceder a los datos, ya que ahora existen muchas plataformas que permiten conocer una gran cantidad de datos de la audiencia. La tarea real de los equipos de mercadotecnia estará en discernir entre aquella información que no tiene valor para determinar el comportamiento y tendencias del consumidor con aquella que permite determinar sus hábitos de consumo de información y productos así como gustos, preferencias y necesidades de cada público objetivo para, con base en los datos, generar experiencias reales de marca, de comunicación y de compra. “En tanto mejor conozcas a tu consumidor, mejor marketing puedes hacer para ofrecer experiencias de marca de calidad con la personalización de la comunicación y de la oferta de la marca”, aseguró Mario Nissan. De esta manera para aprovechar la generación de grandes cantidades de información las marcas deberán de: 1.-Tener foco en el objetivo de cada estrategia. 2.-Pensar en cómo se quiere que se desarrolle y aterrice la experiencia para el consumidor. La tecnología no es la idea, la idea es lo que hace la experiencia. 3.-No existen estrategias unitalla, cada estrategia necesita una inversión, herramientas y procesos propios. 4.-Integración de personas, habilidades, procesos y acciones online así como offline para lograr decifrar y aprovechar los datos.

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BIG DATA,EL ALIADO DEL MARKETING Por Verenise Sanchez

De acuerdo con el último reporte de la consultora IDC, los servicios de Big Data tendrán un crecimiento de 31.7 por ciento durante 2013, y se estima que para 2016 alcance un valor de 23 mil 800 millones de dólares. Según Dan Vesset, vicepresidente de Business Analytics y Big Data de IDC, este mercado tiene gran potencial de desarrollo y será el gran aliado de la mercadotecnia ya que ayudará a que las marcas conozcan más a sus clientes y puedan desarrollar estrategias que realmente los impacte. Señaló que Big data, es una gran acumulación de información que puede decir, con cifras que lo sustenten, qué es lo que busca la gente, qué consume y cómo lo hace. La consultora prevé que algunos segmentos de mercado tendrán mayores crecimientos que otros. Por ejemplo, el de almacenamiento se incrementará un 53.4 por ciento, mientras que el de servicios de Big Data aumentará un 21.1 por ciento. En diciembre pasado, IDC dio a conocer las tendencias tecnológicas que marcarán el mercado durante 2013, resaltando los servicios de Big Data, Movilidad, Social Business y Cloud como pilares de desarrollo y como tecnologías clave en los procesos de transformación de sectores como industria, energía, finanzas y administración pública. Este reporte fue elaborado por la Unidad de Investigación de Merca2.0. Merca2.0 es parte de Grupo de Comunicación Kätedra. Copyright 2014 Mercadotecnia Publicidad | Revista Merca2.0 - Todos los Derechos Reservados

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7 PRINCIPIOS BÁSICOS DE BIG DATA PARA MARKETING DIGITAL Por Daniel Vivanco

Las empresas están conscientes del gran valor que tiene la analítica en tiempo real, por esto, están adoptando tecnología de Big Data, que ahora ya también comienza a ser explotada por las áreas de marketing digital. Sin embargo, al estar todavía en una etapa de adopción temprana existe un amplio desconocimiento de la misma. Aunque ya lleva un par de años en los que se habla de Big Data, son las área de Tecnologías de la Información (TI) las que mayor conocimiento tienen de esta tecnología; ahora es momento de explotarla para el marketing digital, puesto que ofrece grandes capacidades de análisis.

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A continuación te compartimos algunos principios básicos expuestos por FICO para que te puedas adentrar en el mundo de la tecnología de Big Data: 1. Vivir el momento. Acumular datos históricos sigue siendo importante a la hora de desarrollar modelos analíticos pero también es necesario desplegar sistemas que analicen los datos en el momento en el que se recogen. La analítica en tiempo real es el futuro del Big Data. 2. Ampliar el círculo de colaboradores. Para atajar cualquier problema que surja, es esencial crear relaciones profesionales entre el equipo de analítica y el resto de departamentos de negocio. 3. Explorar nuevos lugares. Buscar nuevas fuentes de datos y nuevos tipos de información puede incrementar el valor de la compañía a la hora de tomar decisiones. 4. Aceptar el caos. La cantidad de datos sin estructurar (vídeos, blogs, datos procedentes de redes sociales) es cientos de veces mayor que la de los datos estructurados. Los datos sin estructurar son una fuente importante de la inteligencia de negocio. 5. Mejorar las habilidades de presentación. La forma de mostrar los resultados de un análisis de los datos, de forma visual y enfatizando las conclusiones, facilita la toma de decisiones en la compañía. 6. Ser un buen estratega. Compartir información entre los diferentes departamentos de la compañía genera más valor para la empresa. 7. Estar abierto al aprendizaje. Implantar estrategias de aprendizaje en la infraestructura del Big Data acelera los avances en la analítica. La retroalimentación y la información adicional optimiza la toma de decisiones.

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