El análisis de grandes volúmenes de datos se plantea como una posibilidad ineludible para los departamentos de Marketing. Es el camino hacia nuevos mercados y nuevas vetas del negocio que aún no fueron explotadas por la competencia. Patricio Llaona, gerente de Marketing para el Caribe y América Latina de Teradata explica de qué manera esta tendencia está permeando en las empresas y cómo empezar a sacarle provecho. Además, cuáles son los desafíos concretos para las empresas, según Gartner.
Patricio Llaona, gerente de Marketing para el Caribe y América Latina de Teradata, es terminante. “La tendencia de almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos está disponible y llegó para quedarse —asegura, y agrega—: Dadas las tendencias del mercado, creemos que en el corto plazo las empresas que no la adopten y utilicen para elaborar sus estrategias de negocio quedarán relegadas”. Para Llaona, el departamento de Marketing es uno de los usuarios que mejor puede aprovechar estas tecnologías de análisis, siempre y cuando la administren correctamente.
“Variedad, volumen y velocidad son tres palabras que podrían resumir a la perfección el funcionamiento del análisis de grandes volúmenes de datos”, explica el ejecutivo de Teradata.
• En la variedad radica la posibilidad de expansión hacia nuevos usuarios, cuanto más amplias sean las fuentes de información, mayores posibilidades tendrán los profesionales de marketing de llegar a nuevos públicos.
• El volumen de los datos es importante porque, al ser tan grande, es necesario orientar las estrategias en la dirección adecuada para obtener la información necesaria y evitar pérdidas de tiempo innecesarias.
• Respecto a la velocidad, una de las principales características de esta tecnología es que nos ofrece información en tiempo real, en esta inmediatez reside uno de sus principales beneficios. De nada sirve almacenar grandes cantidades de datos para utilizarlos en el largo plazo, lo que los profesionales de marketing deben desarrollar es la capacidad de trabajo al instante y estar preparados para reformular las estrategias en base al comportamiento de los consumidores.
“Según estudios recientes en América latina, los profesionales de los departamentos de Marketing son conscientes de la importancia que el tratamiento de grandes cantidades de datos tiene para su trabajo, sin embargo son pocos los que lo aprovechan al cien por ciento. En el momento de elaborar la estrategia de fidelización de clientes la utilización de esta tecnología, no sólo se vuelve necesaria sino también es algo que permitirá diferenciarse de la competencia”, advierte Llaona. De esta manera, hacer un uso adecuado de la información empírica sobre el comportamiento de los usuarios, permitirá realizar una primera segmentación en la campaña para, en base a eso, estructurarla en el sentido adecuado.
BIG DATA, SEGMENTACIÓN Y DESPUÉS
Para Llaona, uno de los drivers de adopción del Big Data se encuentra en los clientes, “ya sea para realizar acciones de fidelización o para identificar nuevos potenciales. Por eso, estas soluciones se convirtieron en una herramienta fundamental para los profesionales”.
Entre las ventajas que el análisis de grandes volúmenes de datos ofrece, podemos identificar algunas que son vitales para el desarrollo del trabajo de los profesionales de marketing:
• Predecir comportamientos: La tecnología permite identificar los patrones de consumo de los usuarios en base a la información que estos vuelcan a la red. Es así como las compañías podrán ofrecer los productos indicados en el momento oportuno.
• Segmentación por target: Esta es otra de las ventajas, porque permite elaborar campañas dirigidas a un target mucho más definido que en el pasado. A partir del análisis de los grandes volúmenes de datos, los profesionales del marketing podrán saber quién compra qué producto, cuándo y dónde y orientar sus esfuerzos en base a eso.
• Ofrecer productos/servicios lo más personalizados posible: En sintonía con las anteriores, a partir del análisis del comportamiento de los usuarios las empresas tendrán información necesaria como para elaborar productos que respondan a necesidades específicas.
“Esto es posible porque la tecnología de Big Data ofrece herramientas que permiten aprovechar los datos que los clientes generan por fuera de las propias empresas —dice Llaona—. Es aquí donde radica el carácter innovador de la tecnología: no se trata de ir a preguntar a los clientes qué quieren, sino de interpretar la información que ellos mismos dan a través del comportamiento en redes sociales, correo electrónico, búsquedas en internet, compras online, etcétera”.
“Debido a los beneficios que trae al área, los departamentos de marketing deberían ser pioneros en la implementación de esta tecnología. El Big Data dejó de ser una tendencia para pasar a ser una realidad que es empleada cada vez por más empresas en todo el mundo, sin embargo su implementación aún no está madura, por eso es fundamental que los profesionales de marketing se capaciten en su uso para estar un paso adelante”, resume el ejecutivo de Teradata.
LOS DESAFÍOS DEL BIG DATA
Según Gartner, hacia 2015, el 85% de las compañías Fortune 500 no podrán explotar Big Data para obtener ventajas competitivas. Existen, según los analistas (http://www.gartner.com/technology/topics/big-data.jsp), tres áreas de desafíos que deberán afrontar quienes quieran comenzar a sacar provecho de esta tecnología.
• Estrategia de la información. Big Data no es una cuestión de TI, sino del negocio, por lo que resulta pertinente preguntarse: ¿Está la organización preparada para una transformación orientada a la información? ¿Cómo explotará esta organización Big Data a fin de mejorar la toma de decisiones estratégicas? Gartner explica que es necesario conocer qué inversiones darán mayor valor al negocio y ROI. En paralelo, Gartner plantea cuestiones relacionadas con el gobierno de la información: ¿Cómo se ejecutará el gobierno de los activos de información de la organización para dar soporte a los objetivos de gestión de información empresarial? ¿Hay nuevas expectativas de calidad y gestión de la información? Finalmente, Gartner apunta a la captura de recursos profesionales que sean capaces de trabajar con estos datos (científicos de datos). ¿Puede la organización crear o captar las habilidades necesarias para Big Data e integrarlas a los equipos de trabajo?
• Analíticas de datos. Esto implica al menos tres tipos de análisis. Predictivo (cómo utilizar información para análisis predictivo y en tiempo real a través de varios dominios del negocio, y cómo usar datos empresariales no estructurados para mejorar las experiencias del cliente, por ejemplo), análisis de comportamiento (que implica el uso de información compleja y la modelización para obtener nuevos resultados de negocios, bajar costos o mejorar la satisfacción del cliente, por dar algunos ejemplos) e interpretación de los datos (que abre la puerta a nuevos tipos de análisis en busca de insights y nuevas tendencias).
• Gestión de la información empresarial. ¿Qué hace la organización con toda la información que colecta? ¿Qué niveles de sensibilidad tienen esos datos? Este punto implica tener en cuenta las expectativas de los usuarios (los empleados que piden más acceso a los datos), los costos de mantener esa información accesible y las herramientas para acceder a ella y analizarla.
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