El big data juega un papel importante en el marketing digital. Cada día, la información compartida digitalmente aumenta significativamente. En esta era digital, «los datos son el rey» y son insustituibles para todas las organizaciones y empresas por sus estrategias de marketing digital. Con la ayuda de big data, los especialistas en marketing pueden analizar cada acción del consumidor. Proporciona mejores conocimientos de marketing y ayuda a los especialistas en marketing a elaborar estrategias de marketing más precisas y avanzadas. A continuación, veremos más en profundidad que es el big data en marketing digital.
Índice de contenidos
¿Qué es el big data?
Hoy en día, las organizaciones recopilan, almacenan y analizan las cantidades masivas de datos que se conocen como big data. Analizar los datos y extraer la información útil de esos datos se conoce como análisis de big data.
Big data a menudo se caracteriza por 4V
Volumen: se refiere a una gran cantidad de datos (tamaño de los datos).
Velocidad: se refiere a la velocidad a la que se generan, almacenan, analizan y utilizan los datos.
Variedad: se refiere a las diferentes fuentes de datos, así como a los diferentes tipos de datos que son datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Hoy en día, los datos provienen de diferentes fuentes, como redes sociales, correos electrónicos, aplicaciones, dispositivos portátiles, teléfonos inteligentes y dispositivos conectados a IOT.
Veracidad: se refiere a la incertidumbre de los datos. La veracidad es la calidad, precisión y confiabilidad de los datos.
A continuación, se incluyen algunas de las razones por las que los macrodatos son importantes para los especialistas de big data en marketing digital.
- Perspectivas del cliente en tiempo real
- Segmentación personalizada
- Incrementar las ventas
- Mejora la eficiencia de una campaña de marketing.
- Optimización presupuestaria
- Medir los resultados de la campaña con mayor precisión
Perspectivas del cliente en tiempo real
Con la ayuda del análisis de big data, los especialistas en marketing pueden comprender muy bien a su público objetivo.
En esta era de fuerte competencia, comprender a su público objetivo es muy importante para que las empresas se mantengan a la vanguardia.
Desde el principio, la empresa puede obtener una gran cantidad de datos a través de la interacción con los clientes como, lo que quieren de la marca, lo que piensan sobre la marca y cuándo compraron a través de qué canal.
Con el análisis de sentimiento, una empresa puede obtener mejores conocimientos sobre los clientes y eso ayudará a los especialistas en marketing para futuras campañas.
El análisis de sentimiento es un proceso que analiza información sobre cómo se siente el cliente acerca de una empresa, su marca y su producto o servicio. También se conoce como minería de opiniones.
Analizar los comentarios no estructurados de los clientes a través de publicaciones en las redes sociales, reseñas y conversaciones de atención al cliente permiten a las empresas comprender los sentimientos, opiniones y actitudes de los clientes sobre una determinada marca, producto o servicio.
Indica si el sentimiento subyacente es positivo, neutral o negativo. El análisis de sentimientos utiliza análisis de texto y procesamiento de lenguaje natural.
Beneficios del análisis de sentimiento
- Ayuda a optimizar su estrategia de marketing en función de la opinión del cliente.
- Ayuda a identificar las fortalezas y debilidades de una marca.
- Ayuda a mejorar el servicio al cliente.
- Ayuda a desarrollar la calidad de un producto.
- También ayuda a identificar nuevas oportunidades comerciales.
Segmentación personalizada
Hoy en día, la personalización es la estrategia clave para todo profesional de marketing. Involucrar a los clientes en el momento adecuado con el mensaje correcto es el mayor problema para los especialistas en marketing. Los macrodatos ayudan a los especialistas en marketing a crear campañas específicas y personalizadas.
El marketing personalizado consiste en crear y enviar mensajes a las personas o al grupo de la audiencia a través del análisis de datos con la ayuda de los datos del consumidor, como la ubicación geográfica, el historial de navegación, el comportamiento del flujo de clics y el historial de compras. También se conoce como marketing uno a uno.
Ejemplos de marketing personalizado
Recomendación de producto
Analizar el comportamiento de compra de los clientes ayuda a los especialistas en marketing a ofrecer recomendaciones de productos más relevantes para sus clientes. Amazon es un excelente ejemplo de recomendación de producto. Ofrece una mejor sugerencia basada en sus búsquedas, intereses e historial de compras anterior.
Cuando Amazon recomienda un producto, también utiliza el análisis de la cesta de la compra para la venta cruzada. MBA es la técnica más común entre los especialistas en marketing para identificar qué productos compraron los clientes juntos. Es útil recomendar un producto según el historial de compras y el historial de compras de otras personas que compraron el mismo artículo.
Correos electrónicos dirigidos
El marketing personalizado permite a los especialistas en marketing llegar a una audiencia específica. Si las empresas envían el correo electrónico correcto a la persona adecuada en el momento adecuado, ayuda a las empresas a construir un vínculo personal con sus clientes y eso conduce a un aumento de las ventas. Puede crear una campaña de correo electrónico eficaz para su público objetivo en función de su interés, demografía, historial de búsqueda y contenido preferido.
Anuncios más dirigidos
La información recopilada del historial de navegación, como las visitas al sitio web y las ofertas u ofertas que consideran, se utilizan para crear campañas publicitarias más específicas y efectivas. La publicidad digital significa mostrar anuncios de la empresa en sitios web de terceros a los visitantes de su sitio, lo que ayudará a las empresas a obtener más ingresos. Google y Facebook son el mejor ejemplo de publicidad digital.
La orientación personalizada ayuda a las empresas a mejorar la experiencia del cliente, aumentar la lealtad a la marca y también impulsar las ventas.
Incrementar las ventas
Con la ayuda del análisis de Big Data, las empresas pueden saber más sobre sus clientes, por ejemplo, ¿qué compran? ¿Con qué frecuencia compran un determinado producto? ¿Y qué método de pago prefieren? Ayudará a hacer la oferta adecuada en el momento adecuado que genere un aumento de las ventas.
Previsión de la demanda
Los macrodatos también ayudan a predecir la demanda de un producto. Con la ayuda de la empresa de análisis predictivo y prescriptivo puede mejorar su pronóstico de demanda exactamente. ¿Esto permite que las empresas puedan determinar cuánto producen? ¿Qué producto? ¿Cuándo produce? y en qué lugar
Análisis predictivo: ¿qué puede suceder? – Se trata del futuro.
Análisis prescriptivo: ¿qué debemos hacer? – Brinda consejos basados en predicciones.
La previsión de la demanda reduce el riesgo de desabastecimiento. También permite a las empresas controlar sus costos de producción.
Optimización de precios
El análisis de macrodatos permite a las empresas identificar el mejor precio para los productos en función del precio de la competencia, el precio estacional, el costo de los bienes y otras variables. Los especialistas en marketing también pueden identificar el precio de acuerdo con la demanda. La optimización de precios puede maximizar las ventas y los ingresos.
Mejora la eficiencia de una campaña de marketing.
Los especialistas en marketing deben responder algunas preguntas para aumentar la efectividad de la campaña en cuanto a con quién contactar. ¿Cuándo contactar? ¿Como contactar? y que ofrecer
Análisis predictivo con visualización de datos
La analítica predictiva pronostica el futuro basándose en datos actuales y hechos históricos. Con la ayuda del análisis predictivo, los especialistas en marketing pueden determinar a qué clientes o segmentos de clientes dirigirse y el contenido adecuado para cada cliente. También ayuda a descubrir los canales adecuados y los horarios adecuados para la campaña. Eso ayudará a aumentar las tasas de respuesta.
El análisis predictivo con visualización de datos ayuda a mejorar la eficiencia de una campaña de marketing.
La visualización de datos es el proceso de presentación de información o datos en formatos visuales como gráficos, cuadros, tablas, diagramas y mapas. Ayuda a comprender grandes conjuntos de datos de forma más fácil y rápida porque los seres humanos son visuales por naturaleza.
Beneficios de la visualización de datos
- La visualización de datos permite a las empresas comprender qué producto es bueno para qué segmentos
- Con la ayuda de la visualización de datos, los especialistas en marketing pueden identificar los cambios en el comportamiento del cliente y los picos de los períodos de compra.
- Ayuda a comprender qué factores afectan el comportamiento del cliente.
- La visualización de datos ayuda a las empresas a identificar las tendencias cambiantes del mercado.
- También ayuda a identificar las áreas que necesitan mejoras.
Optimización presupuestaria
La optimización del presupuesto es uno de los mayores desafíos para los especialistas de big data en marketing digital. ¿Un cliente va directamente a su sitio web y realiza una compra? Casi nunca. En esta era digital, antes de tomar una decisión de compra, los consumidores utilizan los canales de las redes sociales para las revisiones de pares y también consumen una gran cantidad de contenido digital para la investigación y la comparación.
Los especialistas de big data en marketing digital utilizan muchas formas de llegar a sus clientes, como blogs, correos electrónicos, canales de redes sociales, redes de afiliados y AdWords. Los especialistas de big data en marketing digital deben determinar qué canal o punto de contacto contribuye en gran medida a la conversión, los ingresos, el ROI y qué canales están creando más oportunidades de ventas. Deben ignorar el canal que tiene una tasa de clics baja. Eso ayudará a los especialistas de big data en marketing digital a administrar su presupuesto de manera inteligente y eso es posible con el modelo de atribución.
Google define un modelo de atribución como una regla o un conjunto de reglas que determina cómo se asigna el crédito por ventas y conversiones a los puntos de contacto en las rutas de conversión.
Con la ayuda del modelo de atribución, los especialistas en marketing pueden comprender qué induce a los clientes a comprar. y cómo los compradores interactúan con los diferentes canales a lo largo de su recorrido de compra. También ayuda a identificar la contribución de cada canal en el CTR y la conversión. Para que pueda invertir mejor en canales que tengan una alta tasa de conversión.
Medir los resultados de la campaña con mayor precisión
El análisis de datos también se puede utilizar para medir el rendimiento de la campaña y la eficacia de cada campaña. Los resultados precisos de la campaña ayudan a los especialistas en marketing a desarrollar futuras estrategias de campaña.