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Cómo optimizar mi
estrategia de marketing a
través del Big Data
El Big Data y el Business Intelligence en mi empresa
Alex Rayón Jerez
alex.rayon@deusto.es
@alrayon
Director General Deusto eCampus: la universidad online de Deusto
www.deusto.es
Índice de contenidos
● Clarificando conceptos
● Impacto Big Data
● Tratamiento y gestión de datos
● Marketing Intelligence
● Experiencias Big Data
● Implantación sistema Big Data
Índice de contenidos
● Clarificando conceptos
● Impacto Big Data
● Tratamiento y gestión de datos
● Marketing Intelligence
● Experiencias Big Data
● Implantación sistema Big Data
Clarificando conceptos
Las 5 V’s del Big Data
Fuente: http://www.dreamstime.com/stock-photography-big-data-v-words-image35236832
Clarificando conceptos
Internet y los datos
“La cantidad de información que nuestra
sociedad genera es difícil de cuantificar,
pero una estimación sostiene que creamos
más data cada año, que la que ha sido
producida en toda la historia humana
anterior”
New York Times
Clarificando conceptos
Economía digital
● La sociedad se ha tecnificado, y estamos cada
vez más interconectados
○ Se habla de las redes sociales
● A eso unámosle que el coste computacional
es cada vez menor
○ Menor coste de producción
● Cada vez se están digitalizando más
procesos y actividades de nuestro día a día
○ Generaremos cada vez más datos
Clarificando conceptos
Economía digital (II)
● En la actividad digital,
todo genera un dato
o Tarjetas de crédito
o Teléfonos móviles
o Redes sociales
o Proveedores de Internet
o Tarjeta de fidelización de
mercado
o ...
Fuente: http://www.privacidadlogica.es/2012/05/31/modelo-de-informe-sobre-sistema-de-control-horario-basado-en-huella-digital/
Fuente: http://www3.weforum.org/docs/WEF_ITTC_PersonalDataNewAsset_Report_2011.pdf
Clarificando conceptos
Economía digital (III)
Fuente: http://www.theguardian.com/news/datablog/2014/apr/22/how-much-is-personal-data-worth
Clarificando conceptos
Economía digital (IV)
Clarificando conceptos
Big Data vs. Business Intelligence
Business Intelligence
Big Data
Clarificando conceptos
Big Data vs. Business Intelligence (II)
● No obtiene respuestas
quién posee los datos, sino
quien sabe hacer las
preguntas
● Una disciplina que tiene un
objetivo a medio plazo
o La herramienta de la
estrategia y de la dirección
o Busca dar respuestas a
preguntas concretas y
formuladas a priori
analizando datos
Fuente: http://www.xiskya.com/2012/12/21/una-pregunta-poderosa-por-favor/
Clarificando conceptos
Big Data vs. Business Intelligence (III)
● Por contra, Big Data, básicamente consiste en
analizar masivamente datos "a ver si sale algo"
● Esto último tiene problemas obvios
o Me pueden salir correlaciones o relaciones espúreas o
sin fundamento ni sentido (si analizamos la aparición
del cambio climático y la desaparición de los piratas, la
correlación es muy alta, y su sentido ninguno)
o Un campo que permite aprovechar el dato a corto
plazo buscando patrones, inferencias, etc., entre los
datos, sin ningún objetivo a priori concreto
Clarificando conceptos
Big Data vs. Business Intelligence (IV)
Clarificando conceptos
Business Intelligence
En 1989, Howard Dresner, un
investigador de Gartner Group,
popularizó el acrónimo de BI (Business
Intelligence) para indicar
“El conjunto de conceptos y métodos
para mejorar la toma de decisiones en
los negocios, utilizando sistemas de apoyo
basado en hechos”
Índice de contenidos
● Clarificando conceptos
● Impacto Big Data
● Tratamiento y gestión de datos
● Marketing Intelligence
● Experiencias Big Data
● Implantación sistema Big Data
Impacto Big Data
El impacto en los negocios
● Los beneficios que una empresa puede
obtener son claros:
○ Conocimiento de sus clientes, mercados, productos,
etc,
○ Redundando esto en nuevos mercados, nuevos
segmentos
○ Alineamiento de la empresa a los clientes
○ ...
● En definitiva nuevos ingresos y ahorros
Impacto Big Data
El impacto en los negocios (II)
Oportunidades que se enmarcan en la era de la
personalización y especialización que
demanda un cliente exigente e informado
Fuente: http://www.luxortec.com/blog/camino-a-una-estrategia-centrada-en-el-cliente/
Impacto Big Data
El impacto en los negocios (III)
● La oportunidad de explotar el dato aparece
cuando muchas empresas se dan cuenta que
tienen muchos datos en diferentes sistemas y
archivos (ERP, CRM, hojas de cálculo, redes
sociales, etc), y no lo explotan
● Y aquí el principal problema está en que no
hay una "explotación cerrada"
○ Es decir, no hay un conjunto de utilidades o preguntas
tipo
○ Hay tantos enfoques prácticamente como empresas
Impacto Big Data
La importancia del dato
En la economía digital, captar datos de clientes
es cada vez más crítico
o De
 1º Vender
 2º Capturar el dato
o A
 1º Capturar el dato
 2º vender
Estrategia de venta directa: nuevo enfoque
1) Gestionar audiencia
2) Capturar datos
3) Convertir a ventas
Impacto Big Data
La importancia del dato (II)
1) Gestionar audiencia
● Fijar público objetivo
● Identificar espacios digitales donde
encontrarlos
● Crear espacios propios para captar datos y
crear la Base de Datos
● Definir líneas editoriales y métodos de
captación
Impacto Big Data
La importancia del dato (III)
2) Captar datos
● Creación landing page para captar dato
● Pedir datos necesarios y clasificarlos
● Realizar seguimiento
Impacto Big Data
La importancia del dato (IV)
3) Convertir a venta
● Segmentación de usuarios
● Personalización de la oferta
● Planificar acciones
● Realizar seguimiento
Impacto Big Data
La importancia del dato (V)
Impacto Big Data
Casos reales
Impacto Big Data
Casos reales (II)
Impacto Big Data
Casos reales (III)
Impacto Big Data
Casos reales (IV)
Impacto Big Data
Maturity model
Fuente: https://www.gartner.com/doc/713210
Índice de contenidos
● Clarificando conceptos
● Impacto Big Data
● Tratamiento y gestión de datos
● Marketing Intelligence
● Experiencias Big Data
● Implantación sistema Big Data
Tratamiento y gestión datos
Pirámide informacional
Fuente: http://mundotrading.net/2014/05/01/hoy-tenemos-mucha-informacion-pero-somos-mas-cultos/
● El dato por si solo nos aporta poco…
o 2.000 visitantes únicos en mi tienda online
o 1.000 nuevos usuarios en mi aplicación
o 10% nuevos clientes en mi exposición
o 24 conversiones de las campañas de captación
o 3.000 € de incremento del tamaño de la transacción
media de ticket de compra
o ...
Tratamiento y gestión datos
Del dato...
Falta contexto → circunstancias
Fecha
Dispositivo/canal
Geolocalización
Fuente
Tendencia/Perspectiva
...
Tratamiento y gestión datos
Del dato… (II)
El dato puesto en valor → inteligencia de negocio
Tratamiento y gestión datos
… al conocimiento
Fuente: http://www.esan.edu.pe/conexion/actualidad/2013/04/12/inteligencia-negocios-empresa/
Tratamiento y gestión datos
Fuentes de datos
Source: http://www.bigdata-startups.com/BigData-startup/understanding-sources-big-data-infographic/
Tratamiento y gestión datos
¿Para qué?
1) Ganar más dinero
2) Evitar perderlo
3) Optimizar procesos
Tratamiento y gestión datos
Resolución de problemas
Problemas
Predictivos
(supervisados)
Descriptivos
(no supervisados)
Clasificación
Regresión
Análisis correlacional
Agrupamiento
Reglas asociación
Tratamiento y gestión datos
La puesta en valor del dato
Datos Analíticas Puesta en valor
Modelo predictivo de previsión de compras: eficiencia transporte, ahorro portes, evitar roturas stock,
etc.
Modelo predictivo de ventas: sugerencia compras, etc.
Rutas óptimas según cargas, productos y zona: en base a pedidos, etc.
Product clustering: incluso, personalización.
Análisis de compras
...“Sensores” para la
captura de datos
Real Time
→ Conocer estado producto en
tiempo real, avisar ruptura stock,
etc.
Marketing
→ Segmentación clientes
Business Intelligence
→ Dashboard hot spots
→ Alertas variaciones (clientes,
productos, zonas, etc.)
→ Detección mermas, robos, etc.
Tratamiento y gestión datos
1) Ganar más dinero
Marketing intelligence
La idea es analizar la parte más
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venta) con las acciones de
marketing
Con este dúo, sacamos acciones
de marketing con objetivos,
personalizado e
hipersegmentado Fuente: http://www.boats.com/boat-content/2010/page/152/
Tratamiento y gestión datos
1) Ganar más dinero (II)
● Se trata de analizar los datos:
o Contextuales de una compra → momento, lugar,
composición de la cesta de la compra
o Lo enmarcamos en perspectiva → frecuencia,
tiempo entre última compra, etc.
o Analizamos el cliente → si lo hace con tarjeta de
fidelización, edad y perfil sociodemográfico, si viene
incentivado por un descuento, etc.
o Y el canal por el que entra → online -tienda online,
landing page, redes sociales, etc- u offline
● … y preguntarnos cosas como...
Tratamiento y gestión datos
1) Ganar más dinero (III)
Segmento y perfil de cliente que más compra a
una hora determinada y en un lugar concreto
Fuente: http://es.slideshare.net/Elife2009/perfil-del-consumidor-de-bebidas-alcohlicas-en-mxico
Tratamiento y gestión datos
1) Ganar más dinero (IV)
Quién (influenciadores) o qué (drivers de
compra) influye más en la decisión de compra
de un cliente → drivers
Fuente: http://www.marketing4food.com/la-distribucion-espanola-y-su-comprador-razones-para-elegir-una-ensena/
Tratamiento y gestión datos
1) Ganar más dinero (V)
Qué relación de
productos
permite modelizar
el perfil de
cliente
Fuente: http://www.elmundodeladc.com/cual-es-tu-perfil-online/
Tratamiento y gestión datos
1) Ganar más dinero (VI)
¿Cuál es la estructura de mi marca?
Fuente: http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0120-48232007000200008&script=sci_arttext
Tratamiento y gestión datos
1) Ganar más dinero (VII)
Reglas de asociación de
productos como "Si
compra foie, también
adquiere vino crianza", y
así enfocar el cross-
selling o up-selling en
tienda o en promociones,
product placement,
gestión de inventarios,
etc.
Expresión de la forma
X → Y
{pañales} → {cerveza}
{cerveza} → {pañales}
{pan, leche} → {huevos}
{pan} → {leche, huevos}
Fuente: http://noticias.buscopisocasa.com/category/alimentacion-2/
Tratamiento y gestión datos
1) Ganar más dinero (VIII)
MROI: Marketing Return on Investment
McKinsey review: “An integrated analytics approach could save up to 15-20% total budget”
Source: http://www.thecmosite.com/author.asp?section_id=1137&doc_id=234474
Tratamiento y gestión datos
1) Ganar más dinero (IX)
Clusterizar clientes y productos
Source: http://inside-bigdata.com/2013/12/18/tech-tip-power-pitfalls-clustering/
Source: http://www.cs.bilkent.edu.tr/~saksoy/research.html
Tratamiento y gestión datos
1) Ganar más dinero (X)
¿Cómo están relacionados mis clientes?
Análisis de Redes Sociales (ARS)
Source: http://rs.resalliance.org/2010/11/03/reading-list-using-social-network-analysis-sna-in-social-ecological-studies/
Tratamiento y gestión datos
2) Evitar perderlo
● En segundo lugar, las
empresas también queremos
evitar perder clientes
● Ya conocemos el famoso
mantra de la importancia
que tiene mantener clientes
por el coste que tiene
adquirir nuevos
o Y esto es más posible que
nunca gracias al análisis
masivo de datos
Fuente: http://javiermegias.com/blog/2012/04/el-motor-de-tu-modelo-de-negocio-coste-de-adquisicion-y-valor-del-
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Tratamiento y gestión datos
2) Evitar perderlo (II)
Perfil de fuga de cliente
Fuente: http://idata.com.co/
Tratamiento y gestión datos
2) Evitar perderlo (III)
Fuente: http://tristanelosegui.com/2011/02/27/el-embudo-de-fidelizacion-como-herramienta-para-optimizar-campanas/
¿Cómo generar lealtad y preferencia hacia
mi producto?
Tratamiento y gestión datos
2) Evitar perderlo (IV)
Customer Experience
Fuente: https://www.karelgeenen.nl/15/hoe-kan-de-customer-journey-jou-helpen-bij-je-online-strategie/
Tratamiento y gestión datos
2) Evitar perderlo (V)
Lead generation, Nurturing and Scoring
Fuente: http://www.responsewise.com/email-marketing/use-lead-scoring-nurturing-to-plug-sales-funnel-leaks/
Fuente: http://my-inner-voice.blogspot.com/2011/08/net-promoter-score-for-four-cloud-iaas.html
Tratamiento y gestión datos
2) Evitar perderlo (VI)
Fuente: http://www.slideshare.net/saurabhsawhney/customer-experience-management-cem
Tratamiento y gestión datos
2) Evitar perderlo (VII)
● Recency
o Cuán reciente es la última compra del cliente
● Frequency
o Con cuánta frecuencia compra el cliente
● Monetary
o Cuánto gasta el cliente
● Esta técnica de análisis está basada en el
axioma de marketing de que el 80% del
negocio procede del 20% de los clientes
Tratamiento y gestión datos
2) Evitar perderlo (VIII)
Fuente: http://www.emailmonday.com/customer-lifetime-value-calculation-email-marketing
Tratamiento y gestión datos
2) Evitar perderlo (IX)
Tratamiento y gestión datos
3) Optimizar procesos
Creación de
modelos que
permitan
ahorrar
esfuerzo
económico en
diferentes
procesos
Fuente:
http://www.indiana.edu/~hmathmod/modelmodel.html
Mathematical models
+
Statistical methods
Tratamiento y gestión datos
3) Optimizar procesos (II)
● Supongamos la logística o la gestión de una
central de compras
● Si yo integro todas las transacciones de
compras, y analizo frecuencia, proveedores,
descuentos, etc., podemos hacer un modelo
que nos seleccione en tiempo real el mejor
proveedor o distribuidor por descuentos que
viene haciendo históricamente, considerando
lo que ahora quiera comprar
Tratamiento y gestión datos
Estrategia medición: claves
Tratamiento y gestión datos
Estrategia medición: Esquema
Tratamiento y gestión datos
Estrategia medición: Elementos
● ¿Qué necesitamos para llevar a cabo esta
estrategia?
o Conocimientos del negocio
 Objetivos de negocio
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o Formación analítica digital
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Tratamiento y gestión datos
Estrategia medición: Objetivos
Tratamiento y gestión datos
Estrategia medición: Objetivos (II)
Tratamiento y gestión datos
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Tratamiento y gestión datos
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o Margen medio
o Ratio conversión ventas respesto a usuarios
o % Carritos abandonados
o % de nuevos pedidos respecto pedidos de usuarios
recurrentes
o % de nuevos pedidos respecto usuarios nuevos
o Productos más vendidos
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Tratamiento y gestión datos
Estrategia medición: KPI
● eCommerce
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o New visitors
o New customers
o Total orders per day, week, month
o Time on site per visit
o Page views per visit
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o Funnel - Cart abandonment
o Call center – clientes que realizan preguntas online,
chats, email, etc.
Tratamiento y gestión datos
Estrategia medición: KPI (II)
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o Time on site
o Page views per visit
o Traffic source
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Tratamiento y gestión datos
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● Customer service
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Tratamiento y gestión datos
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Índice de contenidos
● Clarificando conceptos
● Impacto Big Data
● Tratamiento y gestión de datos
● Marketing Intelligence
● Experiencias Big Data
● Implantación sistema Big Data
Marketing intelligence
¿Qué es?
Fuente: http://www.profesionalesmarketing.es/2015/02/marketing-online-para-hoteles-5-claves-para-posicionar-tu-hotel-en-internet/
Marketing intelligence
Aumentando el valor
Fuente: http://www.sas.com/offices/latinamerica/argentina/resources/asset/CI_Banca2012.pdf
Marketing intelligence
Visión única del cliente
Fuente: http://www.sas.com/offices/latinamerica/argentina/resources/asset/CI_Banca2012.pdf
Marketing intelligence
Matriz de estrategias con clientes
Fuente: http://www.sas.com/offices/latinamerica/argentina/resources/asset/CI_Banca2012.pdf
Marketing Intelligence
Marketing digital y Big Data/Business Intelligence
Landing page
- GIS
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Cadena de valor del dato en acciones de captación directa
BBDD
Business
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Índice de contenidos
● Clarificando conceptos
● Impacto Big Data
● Tratamiento y gestión de datos
● Marketing Intelligence
● Experiencias Big Data
● Implantación sistema Big Data
Experiencias Big Data
Customer Intelligence
Experiencias Big Data
Retención de clientes
Experiencias Big Data
Estrategias omnicanal
Experiencias Big Data
Estrategias omnicanal (II)
Experiencias Big Data
Geomarketing
Experiencias Big Data
CLV vs. CAC
Índice de contenidos
● Clarificando conceptos
● Impacto Big Data
● Tratamiento y gestión de datos
● Marketing Intelligence
● Experiencias Big Data
● Implantación sistema Big Data
Implantación
Esquema general
Implantación
Visualización
“La visualización es crítica para el análisis de
datos. Aporta una primera línea de ataque,
revelando estructuras intrincadas en datos que
no pueden ser absorbidas de otro modo.
Descubrimos efectos inimaginables y
cuestionamos aquellos que han sido imaginados.”
William S. Cleveland en Visualizing Data
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Visualización (II)
“Multidisciplina que representa los datos
transformándolos en información semántica a
través de medios gráficos, combinando su
funcionalidad y estética con simplicidad y
estimulando la participación de los usuarios”
Mosaic BSDA del blog Ignasi Alcalde
“Perfection is achieved not
when there is nothing more to
add, but when there is nothing
left to take away”
Antoine de Saint-Exupery
Implantación
Visualización (III)
Narrativa
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Diseño
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Estadística
Implantación
Visualización (IV)
Implantación
Visualización (V)
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Visualización de la inteligencia en BI
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Cuadros de mando analíticos (IV)
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Klipfolio
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Klipfolio (II)
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Klipfolio (III)
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Klipfolio (IV)
Implantación
Klipfolio (V)
Implantación
Klipfolio (VI)
En definitiva, el dato al servicio del
negocio … y no viceversa
Pongamos los datos a trabajar :-)
Cómo optimizar mi
estrategia de marketing a
través del Big Data
El Big Data y el Business Intelligence en mi empresa
Alex Rayón Jerez
alex.rayon@deusto.es
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Cómo optimizar mi estrategia de marketing a través del big data

  • 1. Cómo optimizar mi estrategia de marketing a través del Big Data El Big Data y el Business Intelligence en mi empresa Alex Rayón Jerez alex.rayon@deusto.es @alrayon Director General Deusto eCampus: la universidad online de Deusto www.deusto.es
  • 2. Índice de contenidos ● Clarificando conceptos ● Impacto Big Data ● Tratamiento y gestión de datos ● Marketing Intelligence ● Experiencias Big Data ● Implantación sistema Big Data
  • 3. Índice de contenidos ● Clarificando conceptos ● Impacto Big Data ● Tratamiento y gestión de datos ● Marketing Intelligence ● Experiencias Big Data ● Implantación sistema Big Data
  • 4. Clarificando conceptos Las 5 V’s del Big Data Fuente: http://www.dreamstime.com/stock-photography-big-data-v-words-image35236832
  • 5. Clarificando conceptos Internet y los datos “La cantidad de información que nuestra sociedad genera es difícil de cuantificar, pero una estimación sostiene que creamos más data cada año, que la que ha sido producida en toda la historia humana anterior” New York Times
  • 6. Clarificando conceptos Economía digital ● La sociedad se ha tecnificado, y estamos cada vez más interconectados ○ Se habla de las redes sociales ● A eso unámosle que el coste computacional es cada vez menor ○ Menor coste de producción ● Cada vez se están digitalizando más procesos y actividades de nuestro día a día ○ Generaremos cada vez más datos
  • 7. Clarificando conceptos Economía digital (II) ● En la actividad digital, todo genera un dato o Tarjetas de crédito o Teléfonos móviles o Redes sociales o Proveedores de Internet o Tarjeta de fidelización de mercado o ... Fuente: http://www.privacidadlogica.es/2012/05/31/modelo-de-informe-sobre-sistema-de-control-horario-basado-en-huella-digital/
  • 10. Clarificando conceptos Big Data vs. Business Intelligence Business Intelligence Big Data
  • 11. Clarificando conceptos Big Data vs. Business Intelligence (II) ● No obtiene respuestas quién posee los datos, sino quien sabe hacer las preguntas ● Una disciplina que tiene un objetivo a medio plazo o La herramienta de la estrategia y de la dirección o Busca dar respuestas a preguntas concretas y formuladas a priori analizando datos Fuente: http://www.xiskya.com/2012/12/21/una-pregunta-poderosa-por-favor/
  • 12. Clarificando conceptos Big Data vs. Business Intelligence (III) ● Por contra, Big Data, básicamente consiste en analizar masivamente datos "a ver si sale algo" ● Esto último tiene problemas obvios o Me pueden salir correlaciones o relaciones espúreas o sin fundamento ni sentido (si analizamos la aparición del cambio climático y la desaparición de los piratas, la correlación es muy alta, y su sentido ninguno) o Un campo que permite aprovechar el dato a corto plazo buscando patrones, inferencias, etc., entre los datos, sin ningún objetivo a priori concreto
  • 13. Clarificando conceptos Big Data vs. Business Intelligence (IV)
  • 14. Clarificando conceptos Business Intelligence En 1989, Howard Dresner, un investigador de Gartner Group, popularizó el acrónimo de BI (Business Intelligence) para indicar “El conjunto de conceptos y métodos para mejorar la toma de decisiones en los negocios, utilizando sistemas de apoyo basado en hechos”
  • 15. Índice de contenidos ● Clarificando conceptos ● Impacto Big Data ● Tratamiento y gestión de datos ● Marketing Intelligence ● Experiencias Big Data ● Implantación sistema Big Data
  • 16. Impacto Big Data El impacto en los negocios ● Los beneficios que una empresa puede obtener son claros: ○ Conocimiento de sus clientes, mercados, productos, etc, ○ Redundando esto en nuevos mercados, nuevos segmentos ○ Alineamiento de la empresa a los clientes ○ ... ● En definitiva nuevos ingresos y ahorros
  • 17. Impacto Big Data El impacto en los negocios (II) Oportunidades que se enmarcan en la era de la personalización y especialización que demanda un cliente exigente e informado Fuente: http://www.luxortec.com/blog/camino-a-una-estrategia-centrada-en-el-cliente/
  • 18. Impacto Big Data El impacto en los negocios (III) ● La oportunidad de explotar el dato aparece cuando muchas empresas se dan cuenta que tienen muchos datos en diferentes sistemas y archivos (ERP, CRM, hojas de cálculo, redes sociales, etc), y no lo explotan ● Y aquí el principal problema está en que no hay una "explotación cerrada" ○ Es decir, no hay un conjunto de utilidades o preguntas tipo ○ Hay tantos enfoques prácticamente como empresas
  • 19. Impacto Big Data La importancia del dato En la economía digital, captar datos de clientes es cada vez más crítico o De  1º Vender  2º Capturar el dato o A  1º Capturar el dato  2º vender
  • 20. Estrategia de venta directa: nuevo enfoque 1) Gestionar audiencia 2) Capturar datos 3) Convertir a ventas Impacto Big Data La importancia del dato (II)
  • 21. 1) Gestionar audiencia ● Fijar público objetivo ● Identificar espacios digitales donde encontrarlos ● Crear espacios propios para captar datos y crear la Base de Datos ● Definir líneas editoriales y métodos de captación Impacto Big Data La importancia del dato (III)
  • 22. 2) Captar datos ● Creación landing page para captar dato ● Pedir datos necesarios y clasificarlos ● Realizar seguimiento Impacto Big Data La importancia del dato (IV)
  • 23. 3) Convertir a venta ● Segmentación de usuarios ● Personalización de la oferta ● Planificar acciones ● Realizar seguimiento Impacto Big Data La importancia del dato (V)
  • 25. Impacto Big Data Casos reales (II)
  • 26. Impacto Big Data Casos reales (III)
  • 27. Impacto Big Data Casos reales (IV)
  • 28. Impacto Big Data Maturity model Fuente: https://www.gartner.com/doc/713210
  • 29. Índice de contenidos ● Clarificando conceptos ● Impacto Big Data ● Tratamiento y gestión de datos ● Marketing Intelligence ● Experiencias Big Data ● Implantación sistema Big Data
  • 30. Tratamiento y gestión datos Pirámide informacional Fuente: http://mundotrading.net/2014/05/01/hoy-tenemos-mucha-informacion-pero-somos-mas-cultos/
  • 31. ● El dato por si solo nos aporta poco… o 2.000 visitantes únicos en mi tienda online o 1.000 nuevos usuarios en mi aplicación o 10% nuevos clientes en mi exposición o 24 conversiones de las campañas de captación o 3.000 € de incremento del tamaño de la transacción media de ticket de compra o ... Tratamiento y gestión datos Del dato...
  • 32. Falta contexto → circunstancias Fecha Dispositivo/canal Geolocalización Fuente Tendencia/Perspectiva ... Tratamiento y gestión datos Del dato… (II)
  • 33. El dato puesto en valor → inteligencia de negocio Tratamiento y gestión datos … al conocimiento Fuente: http://www.esan.edu.pe/conexion/actualidad/2013/04/12/inteligencia-negocios-empresa/
  • 34. Tratamiento y gestión datos Fuentes de datos Source: http://www.bigdata-startups.com/BigData-startup/understanding-sources-big-data-infographic/
  • 35. Tratamiento y gestión datos ¿Para qué? 1) Ganar más dinero 2) Evitar perderlo 3) Optimizar procesos
  • 36. Tratamiento y gestión datos Resolución de problemas Problemas Predictivos (supervisados) Descriptivos (no supervisados) Clasificación Regresión Análisis correlacional Agrupamiento Reglas asociación
  • 37. Tratamiento y gestión datos La puesta en valor del dato Datos Analíticas Puesta en valor Modelo predictivo de previsión de compras: eficiencia transporte, ahorro portes, evitar roturas stock, etc. Modelo predictivo de ventas: sugerencia compras, etc. Rutas óptimas según cargas, productos y zona: en base a pedidos, etc. Product clustering: incluso, personalización. Análisis de compras ...“Sensores” para la captura de datos Real Time → Conocer estado producto en tiempo real, avisar ruptura stock, etc. Marketing → Segmentación clientes Business Intelligence → Dashboard hot spots → Alertas variaciones (clientes, productos, zonas, etc.) → Detección mermas, robos, etc.
  • 38. Tratamiento y gestión datos 1) Ganar más dinero Marketing intelligence La idea es analizar la parte más transaccional (de compra - venta) con las acciones de marketing Con este dúo, sacamos acciones de marketing con objetivos, personalizado e hipersegmentado Fuente: http://www.boats.com/boat-content/2010/page/152/
  • 39. Tratamiento y gestión datos 1) Ganar más dinero (II) ● Se trata de analizar los datos: o Contextuales de una compra → momento, lugar, composición de la cesta de la compra o Lo enmarcamos en perspectiva → frecuencia, tiempo entre última compra, etc. o Analizamos el cliente → si lo hace con tarjeta de fidelización, edad y perfil sociodemográfico, si viene incentivado por un descuento, etc. o Y el canal por el que entra → online -tienda online, landing page, redes sociales, etc- u offline ● … y preguntarnos cosas como...
  • 40. Tratamiento y gestión datos 1) Ganar más dinero (III) Segmento y perfil de cliente que más compra a una hora determinada y en un lugar concreto Fuente: http://es.slideshare.net/Elife2009/perfil-del-consumidor-de-bebidas-alcohlicas-en-mxico
  • 41. Tratamiento y gestión datos 1) Ganar más dinero (IV) Quién (influenciadores) o qué (drivers de compra) influye más en la decisión de compra de un cliente → drivers Fuente: http://www.marketing4food.com/la-distribucion-espanola-y-su-comprador-razones-para-elegir-una-ensena/
  • 42. Tratamiento y gestión datos 1) Ganar más dinero (V) Qué relación de productos permite modelizar el perfil de cliente Fuente: http://www.elmundodeladc.com/cual-es-tu-perfil-online/
  • 43. Tratamiento y gestión datos 1) Ganar más dinero (VI) ¿Cuál es la estructura de mi marca? Fuente: http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0120-48232007000200008&script=sci_arttext
  • 44. Tratamiento y gestión datos 1) Ganar más dinero (VII) Reglas de asociación de productos como "Si compra foie, también adquiere vino crianza", y así enfocar el cross- selling o up-selling en tienda o en promociones, product placement, gestión de inventarios, etc. Expresión de la forma X → Y {pañales} → {cerveza} {cerveza} → {pañales} {pan, leche} → {huevos} {pan} → {leche, huevos} Fuente: http://noticias.buscopisocasa.com/category/alimentacion-2/
  • 45. Tratamiento y gestión datos 1) Ganar más dinero (VIII) MROI: Marketing Return on Investment McKinsey review: “An integrated analytics approach could save up to 15-20% total budget” Source: http://www.thecmosite.com/author.asp?section_id=1137&doc_id=234474
  • 46. Tratamiento y gestión datos 1) Ganar más dinero (IX) Clusterizar clientes y productos Source: http://inside-bigdata.com/2013/12/18/tech-tip-power-pitfalls-clustering/ Source: http://www.cs.bilkent.edu.tr/~saksoy/research.html
  • 47. Tratamiento y gestión datos 1) Ganar más dinero (X) ¿Cómo están relacionados mis clientes? Análisis de Redes Sociales (ARS) Source: http://rs.resalliance.org/2010/11/03/reading-list-using-social-network-analysis-sna-in-social-ecological-studies/
  • 48. Tratamiento y gestión datos 2) Evitar perderlo ● En segundo lugar, las empresas también queremos evitar perder clientes ● Ya conocemos el famoso mantra de la importancia que tiene mantener clientes por el coste que tiene adquirir nuevos o Y esto es más posible que nunca gracias al análisis masivo de datos Fuente: http://javiermegias.com/blog/2012/04/el-motor-de-tu-modelo-de-negocio-coste-de-adquisicion-y-valor-del- cliente/
  • 49. Tratamiento y gestión datos 2) Evitar perderlo (II) Perfil de fuga de cliente Fuente: http://idata.com.co/
  • 50. Tratamiento y gestión datos 2) Evitar perderlo (III) Fuente: http://tristanelosegui.com/2011/02/27/el-embudo-de-fidelizacion-como-herramienta-para-optimizar-campanas/ ¿Cómo generar lealtad y preferencia hacia mi producto?
  • 51. Tratamiento y gestión datos 2) Evitar perderlo (IV) Customer Experience Fuente: https://www.karelgeenen.nl/15/hoe-kan-de-customer-journey-jou-helpen-bij-je-online-strategie/
  • 52. Tratamiento y gestión datos 2) Evitar perderlo (V) Lead generation, Nurturing and Scoring Fuente: http://www.responsewise.com/email-marketing/use-lead-scoring-nurturing-to-plug-sales-funnel-leaks/
  • 55. ● Recency o Cuán reciente es la última compra del cliente ● Frequency o Con cuánta frecuencia compra el cliente ● Monetary o Cuánto gasta el cliente ● Esta técnica de análisis está basada en el axioma de marketing de que el 80% del negocio procede del 20% de los clientes Tratamiento y gestión datos 2) Evitar perderlo (VIII)
  • 57. Tratamiento y gestión datos 3) Optimizar procesos Creación de modelos que permitan ahorrar esfuerzo económico en diferentes procesos Fuente: http://www.indiana.edu/~hmathmod/modelmodel.html Mathematical models + Statistical methods
  • 58. Tratamiento y gestión datos 3) Optimizar procesos (II) ● Supongamos la logística o la gestión de una central de compras ● Si yo integro todas las transacciones de compras, y analizo frecuencia, proveedores, descuentos, etc., podemos hacer un modelo que nos seleccione en tiempo real el mejor proveedor o distribuidor por descuentos que viene haciendo históricamente, considerando lo que ahora quiera comprar
  • 59. Tratamiento y gestión datos Estrategia medición: claves
  • 60. Tratamiento y gestión datos Estrategia medición: Esquema
  • 61. Tratamiento y gestión datos Estrategia medición: Elementos ● ¿Qué necesitamos para llevar a cabo esta estrategia? o Conocimientos del negocio  Objetivos de negocio  Estrategias de marketing digital o Formación analítica digital o Conocimientos técnicos
  • 62. Tratamiento y gestión datos Estrategia medición: Objetivos
  • 63. Tratamiento y gestión datos Estrategia medición: Objetivos (II)
  • 64. Tratamiento y gestión datos Estrategia medición: Objetivos (III)
  • 65. Tratamiento y gestión datos Estrategia medición: Objetivos (IV)
  • 66. ● Ventas o Ventas por hora, día, semanales, mensuales, trimestrales y anuales o Compra media (ticket medio de venta) o Margen medio o Ratio conversión ventas respesto a usuarios o % Carritos abandonados o % de nuevos pedidos respecto pedidos de usuarios recurrentes o % de nuevos pedidos respecto usuarios nuevos o Productos más vendidos o Productos más visualizados Tratamiento y gestión datos Estrategia medición: KPI
  • 67. ● eCommerce o Unique visitors o Total visits o Page views o New visitors o New customers o Total orders per day, week, month o Time on site per visit o Page views per visit o Funnel - Checkout abandonment o Funnel - Cart abandonment o Call center – clientes que realizan preguntas online, chats, email, etc. Tratamiento y gestión datos Estrategia medición: KPI (II)
  • 68. ● Marketing o Site traffic o Unique visitors versus returning visitors o Time on site o Page views per visit o Traffic source o Newsletter subscribers o Chat sessions initiated o Facebook, Twitter, or Pinterest followers or fans o Pay-per-click traffic volume o Blog traffic o Brand or display advertising click-through rates o Affiliate rates Tratamiento y gestión datos Estrategia medición: KPI (III)
  • 69. ● Customer service o Customer service email count o Customer service phone call count o Customer service chat count o Average resolution time Tratamiento y gestión datos Estrategia medición: KPI (IV)
  • 70. Índice de contenidos ● Clarificando conceptos ● Impacto Big Data ● Tratamiento y gestión de datos ● Marketing Intelligence ● Experiencias Big Data ● Implantación sistema Big Data
  • 71. Marketing intelligence ¿Qué es? Fuente: http://www.profesionalesmarketing.es/2015/02/marketing-online-para-hoteles-5-claves-para-posicionar-tu-hotel-en-internet/
  • 72. Marketing intelligence Aumentando el valor Fuente: http://www.sas.com/offices/latinamerica/argentina/resources/asset/CI_Banca2012.pdf
  • 73. Marketing intelligence Visión única del cliente Fuente: http://www.sas.com/offices/latinamerica/argentina/resources/asset/CI_Banca2012.pdf
  • 74. Marketing intelligence Matriz de estrategias con clientes Fuente: http://www.sas.com/offices/latinamerica/argentina/resources/asset/CI_Banca2012.pdf
  • 75. Marketing Intelligence Marketing digital y Big Data/Business Intelligence Landing page - GIS - Segmentación - Dashboard Cadena de valor del dato en acciones de captación directa BBDD Business SEO Performance marketing Social Media
  • 76. Índice de contenidos ● Clarificando conceptos ● Impacto Big Data ● Tratamiento y gestión de datos ● Marketing Intelligence ● Experiencias Big Data ● Implantación sistema Big Data
  • 83. Índice de contenidos ● Clarificando conceptos ● Impacto Big Data ● Tratamiento y gestión de datos ● Marketing Intelligence ● Experiencias Big Data ● Implantación sistema Big Data
  • 85. Implantación Visualización “La visualización es crítica para el análisis de datos. Aporta una primera línea de ataque, revelando estructuras intrincadas en datos que no pueden ser absorbidas de otro modo. Descubrimos efectos inimaginables y cuestionamos aquellos que han sido imaginados.” William S. Cleveland en Visualizing Data
  • 86. Implantación Visualización (II) “Multidisciplina que representa los datos transformándolos en información semántica a través de medios gráficos, combinando su funcionalidad y estética con simplicidad y estimulando la participación de los usuarios” Mosaic BSDA del blog Ignasi Alcalde
  • 87. “Perfection is achieved not when there is nothing more to add, but when there is nothing left to take away” Antoine de Saint-Exupery Implantación Visualización (III)
  • 90. Implantación Cuadros de mando analíticos Fuente: http://www.bi-spain.com/articulos.php?id_seccion=146&opinion=0&esenciales=0
  • 91. Implantación Cuadros de mando analíticos (II) ● Visual o Recursos gráficos de forma inteligente ● Todo en una hoja o Concentrar y llamar la atención ● Solo factores clave o Ir al grano y enfocar el análisis → optimización ● Contener ideas y comentarios o Identificar oportunidades y problemas
  • 92. Visualización de la inteligencia en BI Implantación Cuadros de mando analíticos (III)
  • 93. Visualización de la inteligencia en BI Fuente: https://public.tableau.com/s/gallery/diversity-post-secondary-education-us Implantación Cuadros de mando analíticos (IV)
  • 104. En definitiva, el dato al servicio del negocio … y no viceversa Pongamos los datos a trabajar :-)
  • 105. Cómo optimizar mi estrategia de marketing a través del Big Data El Big Data y el Business Intelligence en mi empresa Alex Rayón Jerez alex.rayon@deusto.es @alrayon Director General Deusto eCampus: la universidad online de Deusto www.deusto.es