Big data para Marketing: Webinar

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BIG DATA PARA
MARKETING

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Índice
1. BIG DATA
2. ¿CÓMO GESTIONARLO?
3. ¿PARA QUÉ SIRVE?
4. BIG DATA PROJECT
5. RETOS DEL BIG DATA

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BIG DATA

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Para explicar qué Big Data, primero
definamos BI
Definimos Business Intelligence como el
conjunto de metodologías, aplicaciones y
tecnologías que permiten extraer,
transformar y cargar datos de los sistemas
transaccionales e incluso información
desestructurada en información
estructurada, para su explotación directa
(reporting) o para su análisis, dando así
soporte a la toma de decisiones sobre el
negocio.

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Llegando al Big Data
• Todos tenemos un móvil conectado a internet, tenemos tabletas, portátiles, nos
conectamos a redes sociales, pero esto no acaba aquí, tenemos lo que se ha dado a
conocer como “El internet de las cosas”, Dispositivos conectados a internet,
algunos que no sorprenden… una TV, una consola de videojuegos, pero otras que
hace tiempo nos hubiera costado mucho entender para que se conectan a
internet…Cosas como Lavadoras, frigoríficos, persianas, relojes, despertadores,
calefacciones e incluso bombillas.
• Con toda esta cantidad de información que desde hace algunos años hemos
empezado a tener, surge un nuevo concepto, un concepto que no solo afecta al
tradicional departamento que teníamos de BI, afecta a toda la compañía, hablamos
de “Big Data”.

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¿Qué es el Big Data?
Un mayor ámbito de información 18%
Nuevos tipos de datos y análisis 16%
Información en tiempo real 15%
Entrada de datos procecentes de nuevas tecnologías 13%
Forma no tradicionales de soportes 13%
Grandes volúmenes de datos 10%
La última palabra de moda 8%
Datos de redes sociales 7%

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¿Qué es el Big Data?
Wikipedia nos define Big Data como “el término que se refiere a un conjunto de
datos tan grande y complejo, que resulta difícil de procesar usando los sistemas
de gestión de bases de datos disponibles o las aplicaciones tradicionales de
procesamiento de datos”.

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Las 5 V del Big Data

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• Variedad: Antes teníamos pocas fuentes de información, o relativamente pocas. Nuestra TPV,
nuestros proveedores, alguna información a nivel cliente. Ahora tenemos redes sociales,
dispositivos que nos envían información de manera automática como móvil, puntos de acceso
wifi, beacons, y un largo etc.
• Volumen: Muchas fuentes nuevas de información que generan la misma de manera más
automática y sobretodo, en cualquier momento y lugar. Antes si un comprador no venía a
nuestra tienda, difícilmente teníamos información, ya no solo sobre venta, sino también
sobre el propio cliente. Ahora mismo, podemos saber muchas cosas de personas que incluso
no nos han llegado a comprar, pero que de una manera u otra interactúan con nuestras
marcas.
• Velocidad: Velocidad en la llegada de datos, de procesamiento por tanto de los mismos. Es
evidente que tenemos muchas más fuentes de información, y mucho más volumen de la
misma.
• Veracidad: Ante tanta variedad, volumen y velocidad es importante determinar si va a ser
necesario un proceso de limpieza que le de veracidad al dato o puede ser un actor secundario
sin llegar a ser vital.
• Valor: Último y no menos importante. Es caro poner en practica todas las infraestructuras
necesarias para almacenar y procesar toda esta cantidad de volumen de datos, es por eso,
que es imprescindible poderle sacar valor a toda esta información.

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¿CÓMO
GESTIONARLO?

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Analítica y visualización
Dado la complexidad de la gestión de los datos masivos existentes en el Big Data se han realizado
grandes avances en distintos campos de la matemática y la estadística que han comportado al
nacimiento de una nueva profesión  Data Science

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¿PARA QUÉ SIRVE?

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Aplicaciones del Big Data
Marketing personalizado utilizando tendencias sociales
Visión de negocio precisa
Segmentación de los clientes
Captura de oportunidades en ventas y marketing
Toma de decisiones en tiempo real
Detección de pérdida de clientes
Detección de fraude
Cuantificación del riesgo
Tendencias del sentimiento de mercado
Comprensión de cambio del negocio
Planificación y predicción
Mejor análisis de costes
Análisis del comportamiento de los clientes
Rendimiento de la producción
Otros
61
45
41
38
37
35
33
30
30
30
29
29
27
6
4
Áreas que se benefician del Big Data % Respuestas

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Marketing Personalizado
• Anunciar productos relacionados con
los intereses del cliente
• No hace falta ventas para
personalizar la comunicación
• Dirigir las promociones dependiendo
de nuestro comportamiento de
compra
• Optimización de las campañas de
comunicación  Comunicar cuando
y donde te escuchan
• Etc.

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Segmentación de los clientes
• Detección de patrones dependiendo de
nuestros objetivo.
• Segmentaciones por:
– Comportamiento de compra
– Comportamiento de consumo
– Interacción con la marca

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Redes de influencia
Analizando campañas de MGM o las redes
sociales podemos:
•Crear de relaciones entre nuestros clientes.
•Detección de nuestros mejores clientes
embajadores de marca
•Detección de nuestros mejores promotores
de ventas
PREMIOS O EXPERIENCIAS EXCLUSIVAS

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Detección de pérdida de clientes
• Identifica los criterios que marcan la posible
pérdida de un cliente y que hace que se
desactive.
• Divide tu base de datos en los distintos grupos
de clientes existentes.
• Actúa cuando sea necesario para evitar la
pérdida.
• Basado en el comportamiento del usuario
dentro de su segmento.
Crea la estrategia:
•Define el contenido
•El canal más afín por usuario
Recupera a tus usuarios
2
3
1
Activa la campaña

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Planificación Logística
• Incrementa el rendimiento en la cadena
de producción de producto.
• Optimiza el stock.
• Realiza los envíos cuando el cliente este
realmente disponible.
• Realiza las mejores rutas y ahorra
pérdidas de en el reparto.

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Comunicación Omnicanal

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BIG DATA PROJECT

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Realización de un proyecto de Big
Data Marketing

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Partes de un proyecto de Big Data
ARQUITECTURA DE DATOS
GESTIÓN DEL
CONOCIMIENTO
(Estratégia)
ANÁLISIS
DE DATOS
AUTOMATIZACIÓN
DE PROCESOS
1
2 3 4

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Herramientas para el Big Data

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RETOS DEL BIG DATA

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Los retos del Big Data Marketing
Saber que datos colectar
A la vez que se combina información desectructurada y estructurada, se debe atender a que el volumen de datos
recogidos y a explotar se adecúan a las capacidades analíticas y la infraestructura de la empresa.
Saber como analizar esta información
A medida que crece el volumen del Big Data, disminuye el tiempo disponible para analizarla y tomar decisiones.
Tendremos que ser muy precisos a la hora de saber que análisis realizar dependiendo de nuestro objetivo.
Saber como conseguir ideas accionables
Mantener en todo momento un enfoque eminentemente pragmático y de negocio es esencial para generar
resultados positivos.
Trasladar la inteligencia generada a todos los niveles
Todos los departamentos de una empresa necesitan la información generada por el Big Data y el análisis aplicado.
Poner a disposición la inteligencia generada de forma directa o a través de programas de formación será clave
para asegurar la efectividad del Big Data.
Evolución de la legislación de la protección de datos
La mayoría de los usuarios ceden sus datos sin tener muy claro qué tratamiento está aceptando que
se haga con ellos. Esto ha generado un pánico general que debe regularse.

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¡Gracias!

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