Cuando hablamos de IA, nos referimos a inteligencia artificial y normalmente todo el mundo piensa en robots. Según Kaplan y Haenlein es la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, para aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible. En nuestro blog puedes descubrir más usos del big data y machine learning.


IA

Las empresas están utilizando el big data y machine learning para sobrevivir estas navidades. Gracias a estos sistemas, han descubierto que el 30% de las compras online de esta época sean devueltas en enero. Por este motivo, los expertos animan a las compañías a utilizar asistentes virtuales, es decir, la IA, para facilitar el proceso. La Inteligencia Artificial y el Big Data están proporcionando información en tiempo real para optimizar la toma de decisiones.

Debido a la pandemia de este 2020, los consumidores han decidido realizar sus compras por internet. Ha aumentado su nivel, pero también el número de devoluciones. Además, es más complicado realizar las devoluciones de productos de manera presencial, ya que hay que conocer el caso y sus posibles resoluciones.

La inteligencia artificial podrá asistir a estos consumidores y les podrá guiar por los mejores caminos para conseguir su propósito. Puede ser descubrir un producto mejor adecuado a sus necesidades, un cambio etc. Además, existe un chat donde podrán preguntar a la IA y el asistente virutal les contestará.

IA como recomendador de regalos

Gracias a todos los datos que aporta el Big Data, la inteligencia artificial cada vez es más precisa. Conoce todas las preferencias de los usuarios y qué tipo de regalos podrán funcionar. También es una buena manera para evitar el aumento de las devoluciones, ya que, al estudiar a los clientes potenciales, sabremos sus necesidades y gustos.


Si tenéis alguna duda o sugerencia, no dudéis en contactarnos.

Segunda parte.

En el anterior artículo sobre Machine Learning os explicamos las aplicaciones más importantes en el ámbito de la empresa y los negocios. En este os explicamos sus usos generales que pueden ayudar al emprendimiento de una PYME.


Machine learning

6. Seguridad

El machine learning ayuda de manera rápida a la seguridad en, por ejemplo, un aeropuerto. Mediante sus algoritmos y patrones previos puede detectar si una alarma es falsa y anomalías que el ser humano no es capaz de ver con claridad.

También puede analizar imágenes de alta calidad, como por ejemplo el Face ID. Numerosas empresas de seguridad utilizan este sistema.

 7. Vehículos autónomos y robots

Estos coches se adaptan a las preferencias y gustos del conductor. Un ejemplo es la temperatura deseada o la opción de "mascota dentro del vehículo". Según un estudio de IBM, se espera que en 2025 ya podamos ver coches inteligentes en la carretera y predecir el tráfico en las ciudades.

Además, la empresa Tesla utiliza este sistema para reconocer los patrones de conducción de la persona y predice accidentes con antelación.

8. Diagnósticos médicos

El sistema de machine learning es capaz de procesar y detectar patrones e información mucho más rápido que la mente humana y desarrollar diagnósticos a partir de los informes de patología. Además, puede detectar síntomas de una enfermedad o el riesgo de tenerla en grandes poblaciones. Un ejemplo es el cáncer de mama, que fue capaz de ser detectado con antelación tiempo antes de que las mujeres fuesen diagnosticadas.

9. Procesamiento de lenguaje natural (NLP)

El machine learning es capaz de entender el lenguaje humano y responder en el mismo idioma. Ya se está utilizando en varias empresas. Pueden sustituir al empleado en el servicio al cliente y llevar al usuario a la información que desea obtener.

También tiene la función de reconocimiento de voz y uno de los sistemas más famosos que lo utilizan es Siri de IOS.

El Big Data se ha convertido en algo esencial para nuestra empresa. No podemos prescindir de ello. El Workflow o flujo de trabajo es el estudio realizado de las operaciones de una actividad o tarea. En este post explicamos cómo se pueden unificar estos dos sistemas y cuáles son las mejores estrategias.


Big data y workflow
Big data y workflow

Por un lado, los procesos tienden a diseñarse como estructuras de extremo a extremo de alto nivel, útiles para la toma de decisiones y normalizan cómo se hacen las cosas en una empresa u organización. Por el contrario, los flujos de trabajo están orientados a tareas y, a menudo, requieren datos más específicos que los procesos que se componen de uno o más flujos de trabajo relevantes para el objetivo final.

Las empresas están buscando una mayor eficacia en la captura de datos. Los almacenan y procesan para conseguir mayor competitividad en el sector. Además, un negocio puede, con el big data, realizar un test constantemente sobre sus tareas y rendimiento de los recursos de la empresa para conseguir la mejor optimización. Con esta base de datos puede analizar de manera fácil y rápida cuáles de estos procesos son más rentables y seguros. Las aplicaciones del big data están marcando un cambio, puedes descubrir cuáles son en nuestro blog.


Unificar Big Data y Workflow

Antes de llevar a cabo el análisis de datos del big data es necesario es necesario vigilar, modelizar y documentar las tareas, teniendo en cuenta el método elegido por la empresa y su disciplina. Por un lado, cada vez más empresas incluyen este software en sus tareas, con ello consiguen una integración y optimización de los procesos. Gracias a esto, su flujo de trabajo se ve incrementado y mejorado.

En el software de big data incluye unos bots integrados con procesos de Inteligencia Artificial, que permiten la automatización de procesos específicos de cada sector industrial. También existe un análisis de los trabajadores. Cuáles son sus competencias, su perfil, su puesto y su desempeño, lo que le permitiría a la persona encargada predecir las acciones actuales y futuras del empleado. Así sus posibles promociones o dimisiones. En este apartado se incluye el Machine Learning que podéis leer en nuestro blog.

Durante el confinamiento y con el teletrabajo, la inclusión e implementación del Big Data en las empresas ha sido indispensable. Además, ha permitido una mejor relación y optimización de las comunicaciones entre trabajadores. Hoy en día millones de negocios están aprendiendo y utilizan este software, lo que ha conseguido una gran abundancia de datos en redes.

Este análisis de datos ha permitido a las empresas prever situaciones de riesgo durante la pandemia y conseguir la solución más segura y óptima. Este software ayuda a los procesos de venta, los procesos de comunicación y recursos humanos, monitorizan las acciones y predicen sus riesgos.


Pasos

Además, según Dummies, los pasos para unificar son:

  1. Identificar las fuentes de big data que necesita utilizar.
  2. Asignar los tipos de big data a los tipos de datos de su flujo de trabajo.
  3. Asegurarse de tener la velocidad de procesamiento y el acceso al almacenamiento para respaldar el flujo de trabajo.
  4. Seleccionar el almacén de datos que mejor se adapte a los tipos de datos.
  5. Modificar el flujo de trabajo existente para adaptarse a big data o crear un nuevo flujo de trabajo de big data.

Las empresas que consiguen una buena integración de ambos procesos, obtienen una optimización y progresión, de sus procesos, de gran valor. Big data y workflow son inseparables para tu negocio. Si quieres saber más sobre el Big data y sus usos, puedes entrar en nuestro blog.


La cantidad y variedad de datos que podemos obtener hoy en día es cada vez mayor. Esos datos, limpios y organizados, pueden ayudarnos a mejorar nuestras acciones o nuestra imagen, a conocer mejor nuestro público y la competencia o incluso a reducir costes. No obstante, hay cientos de métricas, de las que cada plataforma en la que tiene presencia nuestra empresa tiene sus propias definiciones, si es que coinciden en las mismas. Por no hablar de que cada plataforma ofrece sus datos en distintos formatos. Recopilar y utilizar todos estos datos en bruto no solo requiere muchísimo tiempo, y por tanto dinero, sino que probablemente compararlos entre sí sin tratarlos antes dé lugar a equívocos al ser diferentes las unidades de medida. Por ello, se hace necesario el uso la implantación del Big Data en nuestra empresa, pero antes de eso debemos realizar otras acciones.

Define tus objetivos y qué datos son relevantes para tu empresa

Antes de ponerte a tratar todos los datos, tienes que definir cuáles son relevantes para los objetivos de tu empresa. Tus KPI’s  y los datos que necesitas (además de los que tienes) no serán los mismos si quieres implantar una marca nueva que si ya lleva años consolidada y posicionada, ni serán iguales si buscas vender un producto o solo incrementar tu notoriedad. Por ello, el primer paso es saber qué es lo que quieres y qué métricas son relevantes en el camino para alcanzar esa meta.

Descubre los datos de los que dispones y aquellos que te faltan

Una vez que has decidido qué es lo que quieres y qué datos necesitas, debes preguntarte cuáles tienes (teniendo en cuenta todas las plataformas en las que estás presente y otras fuentes a las que puedas acceder de forma más o menos fácil). Además, por supuesto, debes saber cuáles no están a tu disposición y, de esos, cuáles puedes conseguir y cómo hacerlo al menor coste (comprándolos, desarrollando una API propia…).

Utiliza el Big Data para limpiar, organizar y sacar conclusiones de esos datos

Una vez tenemos los datos, debemos proceder a limpiarlos, organizarlos y realizar visualizaciones para sacar conclusiones que nos ayuden a cumplir nuestros objetivos. Esto no es fácil, por supuesto, ya que se necesita dominar una serie de herramientas y programas en continuo desarrollo pero ¡no temas! En nuestro máster de Big Data & Analytics aprenderás a desarrollar todas las tecnologías necesarias para hacer de tus datos información útil que te ayude a cumplir tus objetivos.

MÁSTER EXPERTO EN BIG DATA & ANALYTICS

Gracias al Master en Big Data Analytics 100% Online tendrás amplios conocimientos sobre las herramientas y técnicas analíticas necesarias para la modelización de los principales retos de negocio, con el fin de mejorar la toma de decisiones a través de los datos y el conocimiento.

El mundo financiero está en un momento de cambio. La información disponible en estos mercados (solo en Wall Street se recopilan hasta 1 terabytes cada día) crece exponencialmente. Todo esto da lugar a muchas oportunidades para simplificar procesos, reducir costes y aumentar ingresos. Debido a esto, la carrera para procesar de forma óptima la información disponible será clave para que las entidades financieras puedan competir entre sí y con los nuevos entrantes en el negocio.

CÓMO PUEDE AYUDAR EL BIG DATA AL MERCADO FINANCIERO

Procesamiento rápido de datos

Gracias a herramientas de Big Data y Machine Learning, los datos que antes tardaban meses en procesarse y clasificarse pueden estar listos en cuestión de horas.

Segmentación avanzada de clientes.

La integración de datos externos, internos, estructurados y desectructurados permite generar propuestas de valor adaptadas a cada perfil. Gracias a ello, nuestra comunicación tendrá mayor eficiencia y rendimiento. Esta segmentación tiene grandes ventajas. No solo permite fidelizarlos mejor y mejorar su experiencia de clientes. También detectar el abandono con antelación, definir si el valor del cliente compensa el coste de retenerle y definir las acciones a tomar de forma eficiente.

Gestión de la “omnicanalidad”

Los clientes cada vez usan un mayor número de canales de comunicación, y debemos integrarlos y mejorarlos para evitar duplicados, pérdida de información… Unificando todas las fuentes en un único repositorio, es posible explotar la información de forma más eficiente con datos en tiempo real de las personas, los mercados y las variables exógenas.

Definición de estrategias de pricing dinámico

Gracias al Big Data podemos definir un precio distinto por cada segmento de cliente, en un contexto que se acerca al tiempo real, lo que nos permitirá maximizar el beneficio.

Gestión de riesgos

Con la información generada gracias a las herramientas de Big Data, podemos mejorar el proceso de evaluación de riesgos en las inversiones que realizamos, las solicitudes de crédito de clientes… Podemos también definir el perfil de cada inversionista, determinar su aversión al riesgo y sugerir formas de gestionar los portafolios en función del resultado.

Prevención de fraudes

Estudiando los patrones de comportamiento de los clientes, detectaremos cualquier situación que se distancie del patrón generado y se clasificará como potencialmente fraudulenta incluso antes de que ocurra.

Apoyar la toma de decisiones

Un buen análisis de los datos generará información útil en tiempo más real, lo que incrementa la eficiencia en la toma de decisiones.

Gracias al Big Data también podremos:

LOS RETOS EN LA APLICACIÓN DEL BIG DATA A MERCADOS FINANCIEROS

Las principales barreras de entrada en la aplicación del Big Data son el alto coste percibido (que no obstante se amortiza rápido) y la falta de capacidades, conocimiento y talento. Por ello, la demanda de profesionales como Científicos de Datos o Analistas de Datos es cada vez mayor. Con nuestro máster de Big Data & Analytics, adquirirás los conocimientos necesarios para convertirte en uno de esos profesionales en este mercado con tanto futuro.

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“Big data es como el sexo en la adolescencia: todo el mundo habla de él, nadie sabe cómo hacerlo, todos creen que los demás lo están haciendo y, claro, todos dicen que lo hacen” Dan Ariely

Cuando pensamos en Big data, pensamos en grandes bases de datos complicadas que únicamente entienden los informáticos pero, el Big data no son solo datos. Lo que es importante con el Big data es lo que las organizaciones hacen con esos datos: analizarlos para obtener ideas que conduzcan a tomar mejores decisiones y plantear estrategias para nuestros negocios. La acción es recopilar y almacenar grandes cantidades de información para su posterior análisis.

Las 3 V’s del Big data

Doug Lanet articuló la definición ahora muy popular de qué es el Big data con las tres VS:

El concepto de las 3 v’s se ha visto ampliado a 5 v’s, haz click aquí para leerlas más detenidamente.

El valor del Big data

El big data ha pasado de ser un concepto a convertirse en un eje maestro de uso para las organizaciones. En ellas, todos los datos que se generan se analizan para dar información relevante a la estrategia empresarial. Como mencionábamos antes los datos se pueden recoger de muchas fuentes, analizarlos y hallar respuestas hacen posibles reducciones de costes, tiempo y desarrollo de nuevos productos y soluciones optimizadas y toma de decisiones inteligentes. El director de investigación de IIA Tom Davenport descubrió el valor que tenía el Big data para las empresas al entrevistar a más de 50 compañías. Obtienen valor de la siguiente forma:

Realmente esta revolución de los datos no se ha podido desarrollar antes por los altos costes que esta conllevaba. Por otro lado, tampoco se había conseguido poder analizar datos de forma tan eficiente como a día de hoy.

Un sector en auge

Como muestran las estadísticas, el Big data es un sector en Auge que está en constante evolución. En el 2011 el Big data generó unas ganancias superiores a los 7,6 millones de dólares y en 2018, el sector ha generado más de 35 mil millones de dólares. Por ello, se ha convertido en uno de los sectores con mayores salidas laborales. Todo ello se debe a la necesidad del Big data en gran parte de los sectores.

Caso de uso: La multinacional ALIBABA

Alibaba es una de las empresas más grandes de comercio electrónico. En un discurso durante la ceremonia de inauguración de la Conferencia Mundial sobre Internet, su fundador expresa que el Big data forma parte fundamental y es su motor principal. Gracias al análisis de datos de sus consumidores, puede adelantarse a sus deseos. Con ello, planifican jornadas como el día del Soltero, que le permiten facturar más de 16.300 millones de euros en tan solo 24 horas. El presidente de la compañía, Jack Ma,asegura que la expansión del Big data será tan importante como la llegada del carbón y el petróleo para la economía mundial. “Un pescador no sale a pescar si las predicciones meteorológicas anuncian tormenta. Los mercados realizarán sus propias predicciones según los datos que recolecten y decidirán qué hacer y qué no”. Explica Jack Ma. Debido a todo esto, las empresas se están dando cuenta cada vez más de la importancia de incluir el Big data en su actividad empresarial. Por ello, la demanda de profesionales es cada vez mayor. Aprovecha la gran oportunidad laboral de nuestra década haciendo el máster de Big Data & Analytics de datahack.

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Vivimos en un mundo cambiante en el que resulta difícil estar al tanto de todo y ser relevantes para nuestros clientes, que cada vez están más saturados. Llegar hasta ellos y entablar una relación duradera es cada vez más difícil y mandarles el mensaje correcto en el momento preciso de su ciclo de compra parece, cada vez más, como matar moscas a cañonazos.

¡BIG DATA AL RESCATE!

BIG DATA MARKETING Y VENTAS Los consumidores dejan una ingente cantidad de información sobre quiénes son, sus intereses, sus relaciones y sus comportamientos de compra… Esto nos permite hacernos una idea de lo más precisa sobre ellos, cómo contactarles de una manera más personalizada y cómo hacer que nuestros mensajes y productos les calen. Pero todos esos datos que podemos recolectar no sirven de nada si no los organizamos, analizamos y visualizamos correctamente. Ahí es donde entra el Big Data: con él, no solamente sabremos qué información recolectar en un mundo donde hay sobreabundancia de la misma. Además, con la selección de herramientas adecuada, estructuraremos esa información de forma que resulte relevante para nuestro negocio y nos sea útil para tomar decisiones que den en la diana.

SEGMENTACIÓN MÁS PRECISA

BIG DATA MARKETING Y VENTAS Podemos recopilar datos del consumidor en diversas plataformas y cruzarlos para conocer más sobre sus intereses y comportamientos. Esta segmentación nos permite afinar muchísimo nuestras acciones. Por ejemplo, imaginemos que tenemos una tienda de ropa infantil: ahora, cruzando nuestros datos con los de otras plataformas como las redes sociales, podemos vender una gama de ropa basada en la moda rock en base a una segmentación de “mamás de niños de x edad que siguen a x grupo de música”. Desde luego, las posibilidades de que se venda serán mayores (y más eficientes, por no hablar de que arriesgamos menos a que nos marquen como spam) que si se lo ofrecemos a “todas las mamás de niños de x edad”.

PERSONALIZACIÓN AUTOMATIZADA

BIG DATA MARKETING Y VENTAS Aprovechando la segmentación más precisa, podemos personalizar nuestros mensajes y ofertas de una forma automática sin necesidad de ir cliente por cliente. De esta forma, en nuestra tienda podemos configurar una única campaña para todas las “mamás de niños de x edad que siguen a x grupo de música” y que, automáticamente, muestre el nombre de la persona a la que nos dirigimos y el producto más afinado con la talla y el sexo del bebé, el grupo que más le pueda gustar, los productos que ha comprado previamente…

ACOMPAÑAMIENTO DEL CLIENTE

BIG DATA MARKETING Y VENTAS En base a los datos recogidos, podemos acompañar al cliente en su ciclo de compra y ofrecerle el contenido/producto que le resulta más relevante a cada momento sin tener que hacer un seguimiento uno a uno. Siguiendo con el ejemplo de una tienda de moda infantil, podemos hacer una primera segmentación de nuestros clientes para mujeres que acaban de saber que van a tener un hijo ofreciéndole contenidos relevantes sobre cada etapa de su maternidad para fidelizarla, lo que nos permitirá recopilar más datos sobre ella y la predispondrá a nuestro favor cuando le ofrezcamos productos personalizados basados en dichos datos.

LOCALIZACIÓN DE NUEVAS OPORTUNIDADES DE VENTA

BIG DATA MARKETING Y VENTAS Con tantísima información, es fácil que se nos pase algo por alto. Unos datos bien organizados, sin embargo, muchas veces nos permiten detectar filones en los lugares más inesperados. Por ejemplo, solteros sin hijos que, sin embargo, se sienten obligados a hacer un regalo a sus amigos con hijos… Si detectamos su necesidad y sus conexiones, podemos darles la idea adecuada en el momento más necesario.

AYUDA EN LA TOMA DE DECISIONES

Técnicas como el análisis de sentimientos nos permiten anticiparnos a las tendencias, detectar fallos casi a tiempo real que pueden parar una crisis de marca antes casi de que comience…Todo esto nos permite tener una reacción rápida a los cambios en el entorno, las crisis de marca… Por ejemplo, monitorizando los comentarios en redes sociales sobre nuestro producto podemos detectar imprevistos, como por ejemplo varios clientes que se quejan del sistema de tallaje. Cruzando datos con lo que han comprado, el Big Data nos podría llevar a encontrar que la ropa de cierto proveedor viene mal tallada. Así, podemos reaccionar y ponerle remedio antes de que se generalice la idea de que nunca acertamos con las tallas.

AUTOMATIZACIÓN DE OTROS PROCESOS

Muchas de las tecnologías de Big Data & Analytics nos permiten automatizar procesos de ventas y comerciales como el uso de chatbots para responder a las preguntas de los clientes. También nos permiten la automatización de informes, de avisos de irregularidades…

PLANIFICACIÓN Y PREDICCIÓN

Cuanto más datos más precisos, menos probable es fallar al hacer planes, por no hablar de que podemos medir los riesgos de forma más eficaz.

MEJOR INTEGRACIÓN ENTRE DEPARTAMENTOS

El Big Data nos permite tener datos de todos los departamentos, organizados para sacarles el máximo valor con la mayor eficiencia, lo que agilizará procesos y nos permitirá una mejor coordinación, además de saber el valor real de cada departamento para captar y convertir clientes.

CONCLUSIÓN

El uso de soluciones de Big Data aplicadas a nuestros departamentos de marketing y ventas nos permite dar en la diana con mensajes y ofertas adecuadas en los momentos del ciclo de vida del consumidor más oportunos. Además, nos permite optimizar la integración de departamentos y tomar decisiones más rápidas y acertadas.

MÁSTER EXPERTO EN BIG DATA & ANALYTICS

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Aun con todos los cambios que nos ha traído la era digital, algunos conceptos clásicos del marketing, como las cuatro p’s (producto, precio, promoción y distribución), siguen vigentes. No obstante, el Big Data ha cambiado dichos conceptos y los potencia a un nuevo nivel que McCarthy, quien los formuló allá a mediados del siglo pasado, ni siquiera habría podido imaginar.

PRODUCTO

BIG DATA Y LAS 4P DEL MARKETING. Entendiendo este no solo como algo físico o como un paquete de servicios, el producto ya no es necesariamente algo que se produce de forma masiva para las masas. Puede ser algo digital, un servicio o producto físico personalizable… Gracias al Big Data, podemos fabricar y ofrecer al consumidor productos que prácticamente parecen hechos a su medida. Podemos sugerirle, en base a sus gustos o a su comportamiento previo, aquello en nuestro catálogo que más se ajuste a sus necesidades, intereses y deseos. Incluso, si nuestra oferta no se ajusta al 100% y nos interesa captarle, podemos mostrarle de forma automática algo que todavía no se ha producido con una recreación de lo que podría interesarle comprar. Luego, solo tendríamos que producirlo después de que se haya efectuado la compra. Así, también ahorramos el coste que supondría hacer varias versiones en tiradas grandes de cosas que puede que no se vendan. También se nos presenta la oportunidad de adelantarnos a las necesidades y deseos del cliente basándonos en modelos predictivos a partir de los datos que tenemos de él. De este modo, podemos presentar a nuestro consumidor potencial ofertas de cosas que sabemos que necesita incluso antes que él sepa que las necesita. O adaptar nuestra oferta en función de la etapa del ciclo de vida en que se encuentre.

DISTRIBUCIÓN

BIG DATA Y LAS 4P DEL MARKETING. Con las posibilidades expandidas de distribución actuales, pudiendo comprarse casi cualquier cosa online, el Big Data se hace imprescindible. Con él, podemos presentarle al cliente el escaparate más atractivo cuando visite nuestro establecimiento online gracias a los datos que tenemos de su comportamiento previo o del de otras personas similares, si es su primera interacción. Así, cada persona se encontrará en cada página de nuestra web con los productos que potencialmente le gustarán más, en los colores y opciones de personalización que potencialmente le incitarán a la compra. También podemos simular una experiencia de compra lo más real posible. Así, por ejemplo, puede ver cómo le quedaría la ropa sin salir de casa, recibir sugerencias de un chatbot “vendedor” que le hará una simulación de cómo quedarían una serie de cosméticos en su rostro y cuáles serían más favorecedores según su tipo de piel… Y, por supuesto, podemos ofrecerle otros productos similares o complementarios relevantes para él en una venta cruzada que harán aumentar su ticket medio.

PRECIO

BIG DATA Y LAS 4P DEL MARKETING. Antes, los criterios para elegir el precio de un producto se basaban en su coste, el precio que había puesto la competencia y el valor que creíamos que tenía para el cliente, la cantidad de stock acumulado… Hoy en día, podemos ir más allá y adaptar nuestra estrategia a tiempo real y persona a persona en función de variables como el día de la semana, si hay algún evento especial o incluso en función del propio cliente. De este modo, si ha mostrado interés por volar a un determinado destino, la próxima vez que visite nuestro buscador podemos deducir que va a comprarlo y subir el precio. O, si no lo visita, podemos destacarlo en nuestra home con una oferta. También, si por su comportamiento sabemos que un cliente está más predispuesto a comprar libros a más de 20€, podemos ponerle la última novedad a ese precio. Mientras, a otro consumidor que solo lee libros de menos de 15€ se la podemos ofrecer a ese precio. Además, si queremos basarnos en los precios de la competencia y esta está compuesta por un sinfín de minoristas, cada uno con distintos rangos, tenemos herramientas que nos sugieren el precio más efectivo para nuestra categoría. Por ejemplo, Amazon proporciona a sus autores indies una que les sugiere el mejor precio basado en el género, la longitud y la competencia de sus libros.

PROMOCIÓN

BIG DATA Y LAS 4P DEL MARKETING. Las opciones de promoción o demasiado masivas (y demasiado costosas) o demasiado minoritarias o de nicho (muy limitadas) han dado paso, gracias al Big Data, a promociones personalizadas. Ahora, podemos alcanzar al consumidor apropiado en el momento más propicio y en el lugar correcto con la promoción idónea debido a los datos que hemos recogido sobre él. Con opciones de segmentación tan variadas y herramientas como el remarketing, alcanzar a cada cliente individual con una oferta relevante para él a un coste razonable ya es una realidad. Además de estas promociones más personalizadas, también podemos detectar si nuestro cliente es lo bastante influyente, o quiénes le influyen, así como otras cosas más sutiles como el tono con el que debemos dirigirnos a él para generar mayor impacto…

CONCLUSIÓN

BIG DATA Y LAS 4P DEL MARKETING. El Big Data nos proporciona herramientas interesantísimas para afinar al máximo cuando implementamos nuestras cuatro p’s, permitiendo que las ajustemos casi a la medida de cada cliente individual. Debemos adaptar nuestros planes de marketing a esta nueva realidad y tenerla en cuenta desde el mismo momento del planteamiento de las p’s.

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Redes sociales y big data. Las redes sociales son no solo un lugar donde compartir nuestros contenidos y novedades e interactuar con nuestros usuarios. También son la mejor herramienta para obtener datos relevantes para nuestra empresa, como por ejemplo:

PERCEPCIÓN DE NUESTRA MARCA Y ANÁLISIS DEL SENTIMIENTO

Podemos monitorizar sentimientos, opiniones y actitudes negativos, neutrales o positivos respecto a nuestra marca o nuestros productos, precios, servicios de atención al cliente… Redes sociales y big data. Gracias a ello podemos reaccionar y adaptarnos en consecuencia. También podemos detectar temas tabú o asuntos de los que podemos hablar, relacionados con nuestro sector, que generen sentimientos positivos en el consumidor.

SEGMENTACIÓN Y FIDELIZACIÓN DE NUESTRO CONSUMIDOR

Analizando las conversaciones, su comportamiento, las marcas que sigue… podemos definir más fácilmente nuestras buyer personas por categorías mucho más afinadas que la mera demografía, como sus gustos, actitudes, intereses, aficiones… Esto nos permite dar en la diana cuando nos comuniquemos con él y ofrecerle una experiencia más personalizada que ayudará a fidelizarle y facilitará que avance en su ciclo de compra.

MOMENTOS PROPICIOS PARA LA VENTA

Redes sociales y big data. Gracias a las redes sociales podemos detectar los picos de actividad y cuándo los usuarios son más propicios a hacer click en nuestras publicaciones.

DETECCIÓN DE CONSUMIDORES POTENCIALES

Podemos detectar gente que, aunque aún no sea nuestro cliente, tenga patrones similares a los que sí lo son. Una vez detectados, podemos aprovechar lo que sabemos para llevarlos a nuestro terreno y convertirles en clientes, ya sea mediante una promoción o mediante estrategias de ventas más directas.

DETECCIÓN DE INFLUENCERS

Con las redes sociales podemos averiguar no solo a quién siguen nuestros clientes, sino también las personas que más les influencian, que no necesariamente son las que más seguidores tienen. Esto nos ayudará al centrar nuestros esfuerzos e incluso a ahorrar costes (mandando muestras de producto solo a las personas que sean más influenciadoras…)

ESTUDIO DE LA COMPETENCIA

Podemos reunir información sobre cómo se posiciona nuestra competencia en comparación con nosotros e identificar puntos de mejora, en qué lo hacemos mejor que ellos, qué diferencia a sus consumidores de los nuestros…

TENDENCIAS DE CONSUMO Y MERCADO

Las redes sociales permiten vislumbrar los cambios en las tendencias analizando los contenidos y palabras más compartidos. Con esto, podemos detectar desde los colores que se van a poner de moda hasta cuándo algo ya no resulta “cool”. Incluso nos puede dar pistas sobre qué tipo de palabras o lenguaje utilizar al detectar cuáles se muestran más efectivas.

La ingente cantidad de métricas a las que podemos acceder, que para colmo no están unificadas entre las distintas redes, dificulta esta tarea. Ahí es donde entra el Big Data: lo utilizamos para recopilar, limpiar, unificar, organizar y, en definitiva, convertir esos datos en información útil para la empresa. Para ello, es necesario dominar una serie de herramientas y lenguajes de programación, tecnologías en continuo desarrollo, además de llevar a cabo un tratamiento científico de esos datos para convertirlos en información accionable y valiosa.

En nuestro máster de Big Data & Analytics, aprenderás todo esto de manera 100% práctica y de la mano de profesionales del sector, que tienen experiencia de primera mano.

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Ya habrás oído hablar de las 3 y 5' Vs del Big Data, pero, ¿qué sabes de las restantes? En este artículo te contaremos todo sobre sus 10 propiedades más importantes.

Las 10 v's del Big Data. 1 - Volumen

El volumen es la cantidad masiva de datos que se generan cada segundo, minuto, hora o cualquier otra cifra de tiempo estimada. Han de ser grandes cifras de datos para considerarse Big Data. Por ejemplo, Youtube almacena 18.000 segundos de vídeo por minuto de sus usuarios.

Las 10 v's del Big Data. 2 - Velocidad

La velocidad a la que se generan o actualizan los datos. Un ejemplo de ello es Google, que procesa unas " 40,000 consultas de búsqueda por segundo ", lo que se traduce apróximadamente en más de 3,5 mil millones de búsquedas por día.

Las 10 v's del Big Data. 3 - Variedad

Cuando se trata de Big Data, no solo tenemos que manejar datos estructurados, sino también semiestructurados y principalmente no estructurados. Desde archivos de audio, imagen, video, actualizaciones de redes sociales y otros formatos de texto, hasta archivos de registro, datos de clics, de máquinas y sensores, etc.

Las 10 v's del Big Data. 4 - Variabilidad

La variabilidad en el contexto de big data tiene dos significados:
Uno es el número de inconsistencias en los datos. Estos deben ser encontrados por métodos de detección de anomalías y valores atípicos para que ocurra cualquier análisis significativo.
Otro es la multitud de dimensiones de datos que resultan de múltiples tipos y fuentes de datos dispares. La variabilidad también puede referirse a la velocidad inconsistente a la que se cargan grandes datos en bases de datos.

Las 10 v's del Big Data. 5 - Veracidad

La veracidad se refiere a la procedencia o confiabilidad de la fuente de datos, su contexto y cuán significativo es para el análisis basado en ella. A medida que aumentan algunas o todas las propiedades anteriores la veracidad disminuye.

Ejemplo: imagine un conjunto de datos estadísticos sobre lo que la gente compra en los restaurantes y los precios de estos artículos en los últimos cinco años. Puede preguntar: ¿Quién creó la fuente? ¿Qué metodología siguieron para recopilar los datos? ¿Solo se incluyeron ciertas cocinas o ciertos tipos de restaurantes? ¿Los creadores de datos resumieron la información? ¿Esta ha sido editada o modificada por alguien más?

Las 10 v's del Big Data. 6 - Validez

Se refiere a la limpieza que tienen los datos, a cuán precisos y correctos son para su uso. El beneficio del análisis de Big Data es tan bueno como sus datos subyacentes, por lo que se deben adoptar buenas prácticas de gobernanza de datos para garantizar una calidad de datos coherente, definiciones comunes y metadatos.

Las 10 v's del Big Data. 7 - Vulnerabilidad

Toda preocupación de seguridad respecto a los datos. Se han dado muchos casos de hackeo y violación de macrodatos para posteriores actividades ilegales.

Las 10 v's del Big Data. 8 - Volatilidad

O el tiempo que deben conservarse los datos. Antes del Big Data, se tendía a almacenar datos indefinidamente debido a que a su pequeño volumen apenas suponía gastos. Incluso podía mantenerse en la base de datos en vivo sin causar problemas de rendimiento.

Sin embargo, debido a la velocidad y el volumen de los macrodatos, su volatilidad debe considerarse cuidadosamente. Ahora hay que establecer reglas para la disponibilidad y la vigencia de estos datos, así como para garantizar una recuperación rápida de la información cuando sea necesario.

Las 10 v's del Big Data. 9 - Visualización

Otra característica de los grandes datos es la complejidad para visualizarlos. No se puede confiar en los gráficos tradicionales para trazar un billón de puntos de datos, por ejemplo, por lo que son necesarias diferentes formas de representarlos, como la agrupación o el uso de mapas, las coordenadas, los diagramas, etc.

Las 10 v's del Big Data. 10 - Valor

Por último y posiblemente el más importante de todos. Las otras características no tienen sentido si no se obtiene un valor, como puede ser: comprender mejor a los clientes, optimizar procesos, mejorar el rendimiento, …

Conclusión

Por lo que, cada vez más se la da el valor al poder del dato, cada vez se sabe más sobre los datos y cada vez más está creciendo la importancia de la gestión de los datos dentro de las empresas.

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