{"id":2066,"date":"2019-03-20T00:34:21","date_gmt":"2019-03-20T03:34:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grid.cl\/blog\/?p=2066"},"modified":"2019-03-20T00:34:21","modified_gmt":"2019-03-20T03:34:21","slug":"el-big-data-marketing-retos-fuentes-y-componentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.grid.cl\/blog\/el-big-data-marketing-retos-fuentes-y-componentes\/","title":{"rendered":"El big data marketing: Retos, fuentes y componentes"},"content":{"rendered":"

El bi<\/strong>g data<\/strong> se refiere a la creciente\u00a0complejidad,\u00a0volumen,\u00a0velocidad,\u00a0variedad\u00a0y variaci\u00f3n\u00a0de la informaci\u00f3n. Es algo que puede ser canalizado<\/strong> de una forma controlada para ayudar<\/strong> realmente a tu compa\u00f1\u00eda a tener \u00e9xito; ya que le puede proporcionar perspectivas de negocio a tu target<\/strong> y de esta forma\u00a0aportar valor a tus esfuerzos de marketing<\/strong>.<\/p>\n

El big data<\/strong> est\u00e1 presente e integrado actualmente en nuestro d\u00eda<\/strong> a d\u00eda, sin que a veces nos demos cuenta de ello<\/strong> y abarca desde las aplicaciones que utilizamos en nuestro smartphone<\/strong>, hasta las herramientas utilizadas<\/strong> por las empresas para el desarrollo de su actividad. Las aplicaciones del big data son incontables<\/strong> y la forma en la que est\u00e1 cambiando nuestra forma de vida est\u00e1 transformando el mundo<\/strong> que conocemos a pasos agigantados.<\/strong><\/p>\n

Definici\u00f3n de Big Data Marketing<\/strong><\/h1>\n

El big data marketing<\/strong> hace referencia a las t\u00e9cnicas, procesos, herramientas y tecnolog\u00eda de procesamiento de la informaci\u00f3n<\/strong> en grandes vol\u00famenes de datos<\/strong> en tiempo real que nos permiten analizar aspectos tan importantes para una marca<\/strong> como el comportamiento de los consumidores<\/strong> y, de este modo, poder llevar a cabo estrategias que les permitan atraerlos e incrementar sus ventas.<\/strong><\/p>\n

Objetivo del big data marketing<\/strong><\/h1>\n

El objetivo del big data marketing<\/strong> es el de llevar a cabo las acciones necesarias para automatizar procesos y analizar grandes<\/strong> conjuntos de datos generados r\u00e1pidamente en tiempo real<\/strong> y con los que crear perfiles de consumidor<\/strong> mucho m\u00e1s precisos para poder tomar las decisiones estrat\u00e9gicas oportunas<\/strong>. Se persigue llegar a un mayor n\u00famero de personas<\/strong> interesadas en la marca o producto de una forma eficaz y personalizada.<\/strong><\/p>\n

El procesamiento y an\u00e1lisis<\/strong> de esos datos se realiza en tiempo real, implica que todas las acciones y tareas<\/strong> se deban realizar de forma sistem\u00e1tica y continua<\/strong> ya que se trata de informaci\u00f3n reciente<\/strong> proporcionada en muchos casos por el propio consumidor<\/strong> cuando navega por internet, algo que nos permite determinar qui\u00e9nes son, cu\u00e1les son sus preferencias,<\/strong> etc.<\/p>\n

Principales retos del big data marketing<\/strong><\/h1>\n

\"\"<\/p>\n

    \n
  • \n

    Conocer que informaci\u00f3n colectar<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n

    Hay tanta informaci\u00f3n que el problema<\/strong> no suele ser de escasez, sino de abundancia. Saber focalizar los esfuerzos<\/strong> en aquella informaci\u00f3n que es realmente relevante<\/strong> para tus objetivos de negocio es entonces clave<\/strong>.<\/p>\n

      \n
    • \n

      Saber como analizar esta informaci\u00f3n<\/strong>\u00a0<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n

      Existen dos problemas a la hora de analizar<\/strong> esta informaci\u00f3n: El mercado de herramientas para big data<\/strong> es cada vez m\u00e1s grande, con tal diversa selecci\u00f3n<\/strong> de herramientas<\/strong> puede ser dif\u00edcil encontrar aquellas que mejor se integren a los requerimientos de tu empresa<\/strong>. Muchas veces esta informaci\u00f3n no est\u00e1 estructurada<\/strong> de una manera que permite su f\u00e1cil an\u00e1lisis<\/strong>.<\/p>\n

        \n
      • \n

        Saber como conseguir ideas accionables y valiosas de esta informaci\u00f3n\u00a0<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n

        Toda esta informaci\u00f3n es pr\u00e1cticamente in\u00fatil<\/strong> a menos que produzca sabidur\u00eda que permita a tu negocio mejorar<\/strong> sus servicios, entender mejor a sus clientes<\/strong>, o conseguir alg\u00fan tipo de ventaja competitiva<\/strong>.<\/p>\n

        Fuentes big data<\/strong><\/h1>\n
          \n
        • Las que est\u00e1n p\u00fablicamente disponibles.<\/strong>Fuentes de datos normalmente abiertas<\/strong> como los sitios web gubernamentales.<\/strong><\/li>\n
        • Los datos que son transmitidos<\/strong>. Incluidos los datos que entran en tu sistema inform\u00e1tico<\/strong> a trav\u00e9s de una red de dispositivos que est\u00e1n conectados.<\/strong><\/li>\n
        • Informaci\u00f3n de las Social Media<\/strong>. Las interacciones en redes sociales como Twitter y Facebook<\/strong> y sus datos de acompa\u00f1amiento.<\/li>\n<\/ul>\n

          Componentes para una estrategia exitosa de big data marketing<\/strong><\/h1>\n

           <\/p>\n

          Una estrategia bien definida<\/strong><\/h3>\n

          Una de las mayores causas de fracaso<\/strong> en proyectos de marketing es la falta de una estrategia bien definida<\/strong>. Muchas veces los departamentos de marketing<\/strong> olvidan la importancia de tener una visi\u00f3n y objetivos coherentes<\/strong>. Por lo que\u00a0se dejan llevar solamente por la tecnolog\u00eda y las implicaciones de su r\u00e1pida evoluci\u00f3n.<\/strong> Dos de los componentes m\u00e1s esenciales<\/strong> que debe tener una estrategia de big data marketing<\/strong> son:<\/p>\n

            \n
          • Estrategia de interacci\u00f3n con el cliente<\/strong>: Definir los puntos de contacto <\/strong>principales para cada etapa<\/strong> te ayudar\u00e1 a entender y <\/strong>servir mejor las necesidades de cada individuo<\/strong>.<\/strong><\/li>\n
          • Estrategia de analytics<\/strong>: Definir con precisi\u00f3n<\/strong>; que m\u00e9tricas va a medir, con que herramientas<\/strong>, y como se define el \u00e9xito para cada m\u00e9trica<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n

            Crear canales de comunicaci\u00f3n o colaboraci\u00f3n abiertos entre departamentos <\/strong><\/h3>\n

            Uno de los mayores requerimientos del big data<\/strong> es la creaci\u00f3n de canales abiertos de comunicaci\u00f3n<\/strong> entre departamentos. Esto conlleva no solo adquirir la infraestructura necesaria<\/strong> para compartir informaci\u00f3n<\/strong>, pero tambi\u00e9n crear las pol\u00edticas y estandartes adecuados<\/strong> para que esta informaci\u00f3n pueda relacionarse entre si<\/strong>.<\/p>\n

            Esta integraci\u00f3n se puede observar<\/strong> a la hora que el departamento de marketing<\/strong> comienza a tener informaci\u00f3n en tiempo real del departamento de ventas<\/strong>. Con datos fiables sobre los principales motivos de abandono de venta<\/strong>, el departamento de marketing puede tomar<\/strong> acci\u00f3n. Al igual que, proveer a los clientes<\/strong> potenciales la informaci\u00f3n necesaria para ayudarles<\/strong> a tomar la decisi\u00f3n de compra<\/strong>.<\/p>\n

            Personalizaci\u00f3n, relevancia y recompensa<\/strong><\/h3>\n

            Toda estrategia de big data<\/strong> debe tener como objetivo crear una mejor experiencia y aumentar el valor<\/strong> que se le da a cada individuo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

            El big data se refiere a la creciente\u00a0complejidad,\u00a0volumen,\u00a0velocidad,\u00a0variedad\u00a0y variaci\u00f3n\u00a0de la informaci\u00f3n. Es algo que puede ser canalizado de una forma controlada para ayudar realmente a tu compa\u00f1\u00eda a tener \u00e9xito; ya que le puede proporcionar perspectivas de negocio a tu target y de esta forma\u00a0aportar valor a tus esfuerzos de marketing. El big data est\u00e1 […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":2067,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[],"class_list":["post-2066","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-marketing-digital"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.grid.cl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2066","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.grid.cl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.grid.cl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.grid.cl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.grid.cl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2066"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.grid.cl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2066\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2070,"href":"https:\/\/www.grid.cl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2066\/revisions\/2070"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.grid.cl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2067"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.grid.cl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2066"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.grid.cl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2066"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.grid.cl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2066"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}