l término Big Data en Marketing apareció en 2008. Fue utilizado por primera vez por el editor de Nature, Clifford Lynch. Habló sobre el crecimiento explosivo de la información mundial y señaló que nuevas herramientas y tecnologías más avanzadas ayudarían a dominarlas.

Para entender Big Data es necesario definir el concepto y su función en el marketing. Los usuarios generan datos regularmente en estos días, ya sea que estén abriendo una aplicación, buscando en Google, comprando en línea o simplemente viajando con un teléfono inteligente en el bolsillo. El resultado son enormes cantidades de información valiosa que las empresas recopilan, analizan y visualizan.

Este término "Big Data"  define a las matrices de información que no se pueden procesar o analizar, utilizando métodos tradicionales y computadoras de escritorio. Otra característica de Big Data es que la matriz de datos continúa creciendo exponencialmente con el tiempo, por lo tanto, para el análisis operativo de los materiales recopilados, se necesita el poder de cómputo de las supercomputadoras. En consecuencia, se necesitan métodos rentables e innovadores para procesar información y proporcionar información para procesar Big Data.

Pero, ¿por qué tanto esfuerzo en sistematizar y analizar Big Data? El análisis de big data se utiliza para comprender el atractivo de los productos y servicios, predecir la demanda del mercado y la reacción a una campaña publicitaria. Trabajar con Big Data ayuda a las empresas a atraer más clientes potenciales y aumentar los ingresos, utilizar los recursos de manera racional y construir una estrategia comercial competente.

Y esto significa que los analistas que pueden extraer información útil de big data ahora tienen una gran demanda. 

Puedes aprender esto incluso si nunca has trabajado en TI. Por ejemplo, la " Big data en Marketing".  

Funciones de big data

El análisis de big data comienza con la recopilación de datos. La información se recibe de todas partes: desde nuestros teléfonos inteligentes, tarjetas de crédito, aplicaciones de software, automóviles. Los sitios web son capaces de transferir grandes cantidades de datos. Debido a los diferentes formatos y formas de ocurrencia, los Big Data difieren en una serie de características:

1. Volumen. Los grandes "volúmenes" de datos que las organizaciones reciben de transacciones comerciales, dispositivos inteligentes, equipos industriales, redes sociales y otras fuentes deben almacenarse en algún lugar. Este fue un problema en el pasado, pero el desarrollo de los sistemas de almacenamiento de información ha hecho las cosas más fáciles y accesibles.

2. Variedad. La diversidad de big data es evidente en sus formatos: números estructurados de bases de clientes, texto no estructurado, archivos de video y audio e información semiestructurada de múltiples fuentes. Si bien anteriormente los datos solo se podían recopilar de hojas de cálculo, hoy en día los datos vienen en una variedad de formas, desde correos electrónicos hasta mensajes de voz.

Big Data caracteriza una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados que se generan cada minuto en el entorno digital. IBM (International Business Machines , en español es conocida como la máquina de negocios) afirma que, en todo el mundo, las empresas generan casi 2,5 quintillones de bytes de datos todos los días. Y el 90% de los datos globales provienen sólo de los últimos 2 años.

Pero lo importante no es la cantidad de información, sino las posibilidades que brinda su análisis. Una de las principales ventajas del Big Data es el análisis predictivo. Las herramientas de análisis de big data predicen los resultados de las decisiones estratégicas, lo que optimiza la eficiencia operativa y reduce los riesgos de la empresa.

Big Data combina información relevante y precisa de múltiples fuentes para describir mejor la situación del mercado. Al analizar la información de las redes sociales y las consultas de búsqueda, las empresas optimizan sus estrategias de marketing digital y la experiencia del consumidor. Por ejemplo, la información sobre las promociones de todos los competidores permite a la dirección de la empresa ofrecer un enfoque "personal" más rentable al cliente.

Beneficios del uso del Big Data en marketing

• Máxima personalización de los mensajes publicitarios.
• Predecir las reacciones de los consumidores a los mensajes de marketing.
• Creación de retratos precisos de los consumidores objetivo.
• Aumente la venta cruzada, las ventas repetidas, el remarketing.
• Encontrar y determinar las razones de la popularidad de los bienes y productos populares.
• Mejorar los productos y servicios, aumentando la lealtad de los clientes.
• Mejorando la calidad del servicio.
• Peligro de fraude.
• Reducción de costes en el trato con proveedores y clientes.

Conclusión

Aplicar un Data Driven en tu empresa ayudará a toda la organización aprovechar oportunidades, anticipar tendencias y anticipar posibles problemas antes de que ocurran. Eso permite pensar en acciones de marketing con tiempo, capaces de lidiar con los diferentes escenarios del día a día del mercado.

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