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Top 5 aplicaciones de Big Data en marketing digital

Sunday, February 23, 2020

Big data ha traído oportunidades y desafíos a los especialistas en marketing. Los especialistas en marketing digital pueden obtener más información para realizar un análisis de marketing exhaustivo. Sin embargo, la situación requiere que posean un conocimiento profundo sobre el aprovechamiento de estadísticas y métricas para ayudarlos a hacer una estrategia de marketing. En este artículo, he enumerado las 5 principales aplicaciones de big data en marketing digital.

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Previsión de demanda

Una de las aplicaciones más comunes es que las empresas utilizan Big Data para pronosticar la demanda. El pronóstico de la demanda es importante ya que reduce los riesgos de desabastecimientos y controla el costo de producción, y también brinda nuevas oportunidades para aumentar los ingresos. Al mirar hacia atrás en los datos del pasado, las empresas saben qué funcionó mejor para ellos antes, por qué lo hizo y pueden intentar crear el mismo efecto mágico en el futuro

Por ejemplo, cuando el huracán Frances estaba a punto de golpear Florida en 2004, el director de información de Walmart decidió estudiar el valor de un billón de bytes de la historia del comprador y averiguar qué se vendió más cuando el huracán Charley había golpeado varias semanas antes. Los datos mostraron que, además de las linternas y algunos otros productos que eran populares antes de una tormenta, las ventas de Pop-Tarts de fresa fueron 7 veces más altas de lo habitual. Walmart almacenó rápidamente una gran cantidad de Pop-Tarts de fresa, que casi se agotaron antes del huracán.

 

Planificación para futuras campañas.

Otro uso de datos pasados es que los especialistas en marketing pueden planificar campañas o actividades futuras con mayor precisión. Por ejemplo, las cadenas de restaurantes como McDonald’s pueden aprovechar la información de pedidos de los clientes para determinar el rendimiento de sus productos en sus campañas de marketing. Los especialistas en marketing saben qué comidas son populares y rentables, qué comidas no son populares ni rentables, qué comidas están en algún punto intermedio, etc. Según los datos recopilados, los precios y los menús se pueden ajustar en el futuro para lograr mejores resultados de marketing.

 

Tomar decisiones de precios más sabias

Tradicionalmente, las empresas valoran sus servicios o productos en función de información básica como el costo del producto, la demanda o el precio general del mercado. Con Big Data, la estrategia de precios tradicional se ha mejorado en gran medida. Big Data Analysis revela más a fondo qué factores influyen en la percepción de los precios de los diferentes segmentos del mercado. Estos factores varían en diferentes situaciones, que pueden incluir una situación económica más amplia, preferencias de productos, etc. A través del análisis de big data, los especialistas en marketing pueden establecer el mejor precio para sus productos y servicios.

 

Por ejemplo, en el sector B2B, las empresas prefieren tomar decisiones de fijación de precios tan detalladas como sea posible porque cada negocio es diferente de los demás. Big Data facilita este proceso al automatizar el proceso de identificación de segmentos de mercado estrechos y la coincidencia con datos transaccionales históricos. Finalmente, se descubren los factores que impulsan el valor de cada segmento, y esto permite tomar mejores decisiones de fijación de precios.

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Photo de Diggity Marketing en Unsplash

 

Segmentación personalizada

También conocido como marketing uno a uno, el marketing personalizado se trata de crear y entregar mensajes a individuos o grupos de la audiencia después de hacer un análisis de datos. Los especialistas en marketing analizan los datos de los consumidores, como la geolocalización, el historial de navegación, el comportamiento del flujo de clics, el historial de compras, etc., para conocer mejor a su audiencia y proporcionar servicios más personalizados.

 

Esta estrategia de marketing se usa ampliamente en recomendaciones de productos, correos electrónicos/anuncios dirigidos, etc. Amazon es un buen ejemplo de recomendación de productos, ya que utiliza el análisis de la cesta de la compra para la venta cruzada. Big Data ayuda a Amazon a recomendar un producto basado en el historial de compras del cliente, así como en el historial de compras de otras personas que compraron el mismo artículo. Del mismo modo, en el caso de correos electrónicos dirigidos, Big Data ayuda a revelar información sobre los clientes, incluidos sus intereses, qué productos específicos estaban usando, etc. La idea es crear un vínculo personal con los clientes, lo que puede conducir a un aumento de las ventas.

 

Realizar análisis de sentimiento del cliente

Para conocer mejor a sus clientes, las empresas no solo recopilan información de los clientes a lo largo de su viaje de compra, sino que también extraen las opiniones de los clientes en los canales de redes sociales para realizar análisis de opinión. El análisis de sentimientos, también conocido como minería de opinión, se trata de sentiment analysis subyacente detrás de los comentarios de los clientes, ya sea positivo, neutral o negativo. Después de recopilar los comentarios de los clientes, las empresas tienen la posibilidad de tener una idea de cómo el mercado percibe su marca o productos, y luego pueden trabajar en lo que sea necesario mejorar e incluso crear nuevas oportunidades de negocio.

 

En conclusión

Big Data juega un papel importante en el marketing digital. En la era digital, las compañías de data collection software como Octoparse han hecho que la extracción de datos sea más fácil que nunca para los vendedores expertos en tecnología. Tomar decisiones basadas en la comprensión de los datos puede conducir a avances importantes en los negocios, como un mejor control del inventario, mayores ahorros y, finalmente, mayores volúmenes de ventas.

 

 

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