El Big Data se ha convertido en un componente esencial en el marketing moderno, permitiendo a las empresas analizar grandes conjuntos de datos para optimizar sus estrategias. Usar esta información de forma precisa y a tiempo ayuda a las marcas. Les permite personalizar sus productos y servicios. También mejora la experiencia del cliente.
El Big Data en marketing se refiere al uso de grandes cantidades de información provenientes de diversas fuentes, como redes sociales, transacciones en línea, motores de búsqueda y sensores IoT. Este enfoque ayuda a las empresas a analizar datos en tiempo real y comprender mejor a los consumidores.
El Big Data ofrece numerosas posibilidades para las marcas, desde la personalización de campañas hasta la optimización de recursos. Usar datos en tiempo real permite adaptar mensajes, ofertas y experiencias a los intereses específicos de cada cliente. Mediante el uso de datos, las empresas pueden ajustar sus estrategias de pujas en plataformas como Google Ads y redes sociales.
El Big Data permite a las empresas analizar datos en tiempo real, lo que reduce la incertidumbre y mejora la precisión al tomar decisiones estratégicas. El filósofo y pensador Francis Bacon acuñó allá por el año 1597 una frase que nos ha acompañado hasta nuestros días: “Scientia potestas est”, que generalmente utilizamos como “el conocimiento (o la información) es poder”.
Si se analiza la información almacenada en internet, de acuerdo con la información suministrada por el site worldwidewebsize; se puede ver que hay alrededor de 4,46 miles de millones de páginas web indexadas. La información global se mide en Zettabytes, que equivale a un uno seguido de 21 ceros en bytes. Más concretamente, se estima que en 2021 toda la información global tendrá un tamaño superior a 3.3 Zettabytes. Como se puede apreciar, el ser humano es una “máquina” de crear información. ¿Qué hacemos con todos esos datos?
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Hace unos años apareció el concepto de Big Data, una forma de expresar que al almacenar grandes cantidades de información simplemente teníamos un problema. Una de las grandes claves del desarrollo de Big Data es que toda la información generada por el ser humano tiene una lectura directa o indirecta.
No tenemos que irnos a Internet para hablar de grandes volúmenes de datos. En las empresas de hoy en día se almacena una gran cantidad de información. Información que en un principio provenía de clientes, ventas, productos, servicios… y que podemos considerar fuentes estructuradas de datos. Hasta hace años probablemente los datos de las empresas se consideraban más un “inconveniente” que una fuente de información. Mantener la cartera de clientes, la contabilidad u otra información no dan un beneficio a la empresa, salvo que dichos datos se exploten de otra manera.
Muchas empresas han comenzado por la visualización y análisis de los datos como parte importante de su toma de decisiones, pero esto no es más que la punta del iceberg del modelo Big Data. El universo de aplicaciones de Big Data no para de crecer cada año. Todo esto no hace más que poner en evidencia la necesidad de contar con profesionales especializados a la hora de elegir qué tipo de soluciones implementar. Aquí son claves la competencia y la experiencia de cara a tomar decisiones adecuadas y en base a una estrategia clara. No hay que menospreciar el ahorro en tiempo y costes de contar con empresas especializadas en Big Data.
Pese a que el almacenamiento de los datos es cada vez más barato, sobre todo debido a la caída de los costes del hardware y a las soluciones de almacenamiento en la nube, una buena estrategia desde el principio puede suponer desde un ahorro importante en almacenamiento hasta una ingesta y procesado de datos mucho más rápida.
Herb Edelstein, uno de los gurús de la minería de datos, data warehousing y CRM, afirma: “Si tienes terabytes de datos, y confías en técnicas de minería de datos para encontrar información interesante, has perdido antes de empezar”.
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Las empresas que quieren destacar por encima de sus rivales (sobre todo en este momento de gran competencia en cualquier sector) tienen que estar a la última en cuanto a transformación digital se refiere. En este contexto, el Big Data ha emergido como una herramienta fundamental para impulsar esta transformación y permitir a las organizaciones tomar decisiones más informadas y estratégicas. Para ello, según Esteban, es necesario tener una formación específica para trabajar con datos.
Sin duda, el Big Data es el gran aliado para llevar a cabo esa transformación digital, hagamos entonces una definición más exacta. Podemos definirlo como el análisis de conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que superan la capacidad de las herramientas de software tradicionales para procesarlos.
Si bien el Big Data ofrece un potencial innegable para las empresas, su integración efectiva en la estrategia empresarial no está exenta de desafíos. Uno de los principales obstáculos radica en la falta de cultura de datos dentro de las organizaciones. Muchas empresas aún no cuentan con las habilidades y la infraestructura necesarias para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Para superar estos desafíos y aprovechar al máximo el potencial del Big Data, las empresas deben adoptar un enfoque estratégico y sistemático. La inversión en capital humano es fundamental para desarrollar las habilidades necesarias en análisis de datos, ciencia de datos e inteligencia artificial. La integración del Big Data en la estrategia empresarial no solo implica cambios tecnológicos, sino también un cambio cultural profundo dentro de las organizaciones. Es necesario fomentar una cultura basada en los datos, donde la toma de decisiones se base en evidencia empírica y el análisis riguroso. La comunicación efectiva entre los equipos técnicos y los departamentos de negocio es crucial para garantizar que los datos se traduzcan en acciones y estrategias tangibles.
A pesar de los beneficios de integrar el Big Data en la estrategia empresarial, no es una tarea sencilla, pues requiere una combinación de tecnología avanzada, talento humano capacitado y una sólida comprensión de los objetivos comerciales de la organización. Entre los desafíos más comunes que enfrentan las empresas que incorporan el Big Data en su estrategia está la gestión de grandes volúmenes de datos. A esto hay que añadir la cuestión de la privacidad de los datos, ya que, al tener un volumen tan elevado, las empresas deben asegurarse de que no se viola.
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Numerosas empresas de diversos sectores han logrado aplicar el Big Data con éxito en sus estrategias empresariales, obteniendo resultados notables. Un ejemplo destacado es Netflix, que utiliza análisis de datos para comprender las preferencias de sus usuarios y ofrecer recomendaciones personalizadas de sus películas y series.
En suma, las empresas tienen que apostar por la transformación digital, centrándose en el uso y el manejo de los datos de calidad, como los que puede aportar el Big Data. Las empresas necesitan de profesionales formados en este ámbito, ya que con una buena formación se pueden tomar decisiones adecuadas, pensadas e informadas que pueden ayudar a la estrategia de las organizaciones.
Este escrito plantea cuatro desafíos del marketing a los que se enfrentan las empresas en la era digital teniendo en cuenta el enfoque estratégico, tecnológico y táctico; su objetivo es ayudar a que las organizaciones, en especial los departamentos de marketing, puedan tomar mejores decisiones implementando la analítica de datos. En la primera parte del artículo se presenta la definición y evolución del marketing desde la revolución industrial, con su enfoque en el producto y la producción en masa, hasta el marketing actual, que está centrado en el consumidor y las necesidades del cliente buscando una diferenciación y personalización tanto de productos como de servicios basándose en los avances tecnológicos y los diversos accesos a la información. En la segunda parte se especifica qué es Big Data, los volúmenes de datos, los tipos de datos y sus fuentes; igualmente, se puntualiza qué es la analítica de datos (data analytics). El tercer aporte esboza la descripción del marketing en nuestros días y cómo los servicios de la Web 2.0 (redes sociales, RSS, tecnologías rápidas de mensajería, vídeos, mensajería instantánea, wikis, blogs, etc.) y sus bases teóricas ayudan a la captación, fidelización y posicionamiento de marca.
Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices.
Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren.
Ejemplos de Aplicación del Big Data en Diversas Industrias
- Turismo: Mantener felices a los clientes es clave para la industria del turismo, pero la satisfacción del cliente puede ser difícil de medir, especialmente en el momento oportuno. Resorts y casinos, por ejemplo, sólo tienen una pequeña oportunidad de dar la vuelta a una mala experiencia de cliente.
- Cuidado de la salud: El Big Data aparece en grandes cantidades en la industria sanitaria. Los registros de pacientes, planes de salud, información de seguros y otros tipos de información pueden ser difíciles de manejar, pero están llenos de información clave una vez que se aplican las analíticas. Es por eso que la tecnología de análisis de datos es tan importante para el cuidado de la salud.
- Administración: La administración se encuentra ante un gran desafío: mantener la calidad y la productividad con unos presupuestos ajustados. Esto es particularmente problemático con lo relacionado con la justicia.
- Retail: El servicio al cliente ha evolucionado en los últimos años, ya que los compradores más inteligentes esperan que los minoristas comprendan exactamente lo que necesitan, cuando lo necesitan. El Big Data ayuda a los minoristas a satisfacer esas demandas.
- Empresas manufactureras: Estas despliegan sensores en sus productos para recibir datos de telemetría. A veces esto se utiliza para ofrecer servicios de comunicaciones, seguridad y navegación.
- Publicidad: La proliferación de teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS ofrece a los anunciantes la oportunidad de dirigirse a los consumidores cuando están cerca de una tienda, una cafetería o un restaurante.
Las especiales características del Big Data hacen que su calidad de datos se enfrente a múltiples desafíos. Hasta la llegada del Big Data, mediante ETL podíamos cargar la información estructurada que teníamos almacenada en nuestro sistema ERP y CRM, por ejemplo.
Los datos cambian rápidamente y eso hace que tengan una validez muy corta. En 1987 la Organización Internacional de Normalización (ISO) publicó las normas ISO 9000 para garantizar la calidad de productos y servicios. Estas normas necesitan madurar y perfeccionarse.
Con la autenticación, se trata de ver cómo integrarse con LDAP [Lightweight Directory Access Protocol], Active Directory y otros servicios de directorio. También se puede dar soporte a herramientas como Kerberos para soporte de autenticación.
En última instancia, el responsable de TI que supervisar la estrategia de administración de datos empresariales, debe pensar en los detalles del acceso granular, la autenticación, la seguridad, el cifrado y la auditoría. Pero no debe detenerse ahí. Más bien debe pensar en cómo cada uno de estos componentes se integra en su arquitectura de datos global. Va más allá de un conjunto de reglas de seguridad.
El mercado del Big Data está en pleno apogeo, como demuestran los datos de Statista, que reflejan que alcanzará un valor de 103.000 millones de dólares en 2027.
Según Antonio Cerdán, Hyperautomation Managing Director de Excelia: “Para que las empresas puedan aprovechar el dato de manera efectiva es necesario crear un grupo de trabajo transversal que se encargue del proyecto, con un responsable de datos o CDO que lidere esta estrategia. Excelia ofrece soluciones integrales que abarcan todo el ciclo del dato: desde su integración y calidad, hasta la analítica avanzada y la visualización, permitiendo a las organizaciones tener una visión completa, fiable y en tiempo real de su negocio. Este enfoque combina tecnología, estrategia y modelo operativo para acompañar a las empresas en su evolución hacia una cultura verdaderamente “data-driven”.
Desafíos Comunes en la Implementación de Big Data
- Falta de visión estratégica: Muchas empresas saben que los datos son clave para optimizar sus procesos, pero suelen actuar con prisa y sin una estrategia clara. Esto lleva a decisiones desordenadas y poco efectivas.
- Barreras interdepartamentales: Una de las principales trabas para avanzar con los datos son las barreras entre departamentos. Tecnología, negocio y operaciones suelen trabajar por separado, con objetivos distintos y poca coordinación.
- Resistencia al cambio: Hay áreas que ven la tecnología como una amenaza en lugar de una aliada, lo que frena su adopción, pero su verdadero valor está en liberar tiempo para que los equipos se enfoquen en tareas de alto impacto.
- Errores en la implementación: Otro de los retos clave es gestionar bien el cambio al integrar la tecnología en el modelo operativo.
- Falta de inversión: Finalmente, las limitaciones presupuestarias pueden impedir a muchas empresas invertir en tecnología avanzada, ya sea por desconocimiento de su valor o por priorizar otros recursos.