El análisis de datos de gran tamaño

Cómo el análisis de datos de gran tamaño está resolviendo los grandes problemas de los anunciantes

16 de mayo de 2017 5 min. leer Las opiniones expresadas por los colaboradores Empresarios son suyas.
Después de varios años de cauteloso entusiasmo, el sector de la tecnología de marketing y publicidad está adoptando los grandes datos a gran escala. Esa es la buena noticia. El obstáculo es que la mayoría de las empresas y marcas todavía carecen de la experiencia necesaria para analizar grandes cantidades de datos y hacerlos procesables. Según una encuesta realizada en 2015, la mayoría de las empresas buscan un conjunto de habilidades especializadas que normalmente no se encuentra en la mayoría de las agencias de publicidad típicas. En términos sencillos, estas empresas están recopilando datos que aún no saben cómo utilizar. Esa es la mala noticia.

No es de extrañar que las nuevas empresas que se especializan en el análisis de grandes datos hayan empezado a llenar este vacío. Por ejemplo, SQream Technologies se hizo un nombre por sí mismo con un rápido análisis de datos a escala de petabytes (es decir, un millón de gigabytes para usted y para mí). Para el sector de marketing y publicidad, esto ha significado un análisis más sofisticado de cosas como la actividad en línea, las transacciones en los puntos de venta y la detección sobre la marcha de los cambios dinámicos en las tendencias. Pero, ¿por qué es esto tan crucial?
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Obtener información sobre los patrones de comportamiento de los clientes juega un papel crucial en la creación de campañas enfocadas y dirigidas. Los grandes datos pueden ayudar a dar sentido a la información recopilada, como el coste de retención, el valor medio de las transacciones e incluso la satisfacción del cliente. Después de todo, los consumidores que gastan más dinero no son necesariamente los más valiosos. Hay alguna evidencia de que los grandes gastadores pueden ser "los más caros de mantener y los menos leales a largo plazo".

¿Qué papel juegan los grandes datos en la publicidad?

Los datos de gran tamaño pueden utilizarse para ayudar a crear campañas dirigidas y personalizadas que, en última instancia, ahorran dinero y aumentan la eficiencia al dirigirse a las personas adecuadas con el producto adecuado. ¿Cómo exactamente? Recopilando información y aprendiendo el comportamiento del usuario.
La huella digital de un consumidor es cada vez más valiosa en esta era de marketing y publicidad personalizada. Hay una gran cantidad de información de cada interacción que uno tiene, ya sea que Googling o Facebook le guste el nuevo teléfono inteligente Samsung, ambas acciones en línea llevarán a los medios de comunicación social de un consumidor y el mundo digital a ser inundado con anuncios sobre este teléfono.

¿Cómo se pueden utilizar los datos de gran tamaño para la publicidad?

Con esta información, las empresas pueden dirigirse a los usuarios de las comunidades en línea existentes y, a continuación, utilizar los datos para comprender e identificar mejor los patrones de comportamiento de los usuarios. Las agencias de publicidad pueden recopilar información sobre las motivaciones de los consumidores: ¿Los clientes están motivados por las últimas tendencias tecnológicas? ¿Existe un subgrupo dentro de su base de clientes que sea más reservado a la hora de gastar?
Estos son los tipos de información que se pueden obtener de los grandes datos.
El secreto está en medir las impresiones y aprender el comportamiento del usuario. Ya sabemos que casi un cuarto de los anuncios en vídeo son vistos por bots y no por humanos. Esto significa que para las empresas de publicidad más grandes del mundo, una proporción significativa de las impresiones no se muestran a los seres humanos. La implicación es sustancial, ya que las campañas publicitarias no están siendo expuestas a la misma audiencia que va a gastar dinero. Como resultado, existe una demanda creciente y crucial para exponer el fraude publicitario y las impresiones no humanas.

Análisis predictivo.

La solución al enorme problema del fraude publicitario son las grandes plataformas de datos de análisis predictivo. Esta tecnología permite a las marcas definir el tipo de consumidores a los que van dirigidas, lo que permite a las empresas tener el alcance y el impacto más adecuado y eficaz.
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Optimove, con sede en Tel Aviv, por ejemplo, es una plataforma de automatización de marketing que utiliza análisis predictivos para priorizar a los clientes existentes de una empresa, en lugar de utilizar sus recursos para adquirir nuevos clientes.
A través de la plataforma de análisis predictivo de la empresa, los clientes reciben las mejores y más específicas ofertas y servicios adaptados a sus necesidades específicas, lo que aumenta significativamente las posibilidades de conversión. Con este tipo de información, los profesionales del marketing pueden crear y dirigirse a clientes relevantes en el momento oportuno.

Grandes datos equivalen a grandes ideas.

La publicidad tradicional alguna vez implicaba la circulación de ideas y argumentos a través de varios departamentos. Hoy en día, al trabajar con grandes empresas de datos, los anunciantes pueden utilizar estas colaboraciones y asociaciones para crear campañas originales, y a un ritmo más rápido.
La empresa de publicidad 360i, por ejemplo, hizo exactamente eso durante el Super Bowl en 2013 con su campaña Oreo. Después de que un apagón interrumpió el juego, en cuestión de minutos la frase "¿Potencia apagada? No hay problema. Todavía se puede mojar en la oscuridad", circulaba por los principales canales de medios sociales. La campaña captó la atención inmediata de los medios de comunicación e incrementó el seguimiento de Oreo en las redes sociales.

Innovación en grandes datos.

Otro ejemplo viene de una de las empresas más innovadoras del mundo, Netflix. La compañía anuncia programas de televisión y películas basados en lo que los clientes han visto anteriormente. Al recopilar datos sobre métricas como el género de los programas de televisión que ve el usuario, la cantidad de tiempo que pasa en un solo programa, las preferencias por actores concretos, por ejemplo, Netflix puede utilizar esta información para calcular con precisión el valor de un usuario.
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Mirando hacia el futuro.

A pesar de esta sensación de que muchas empresas están sentadas sobre los datos pero carecen de la infraestructura o las capacidades para comprender y analizar, la necesidad continuará impulsando una mejor analítica y nuevas tecnologías.
Utilizando el poder del análisis de datos, los anunciantes pueden identificar tendencias emergentes y proporcionar opciones de anuncios en tiempo real. Dado que el componente clave de la publicidad es llegar a la audiencia adecuada en el momento adecuado, los grandes datos ayudarán a predecir las compras, identificar y analizar el comportamiento de los consumidores y el tipo de rendimiento al que se enfrentarán ciertos segmentos de su audiencia.
La aparición de nuevas tecnologías también permitirá a las empresas el ocio de utilizar los datos de una manera más inteligente y segura. En otras palabras, las empresas pueden ahora minar sus datos para mejorar tanto el resultado final como el servicio al cliente, en lugar de quedarse sentadas en un depósito de oro no desarrollado.