Tag: Big Data Analytics
No sería un error negar que, en la actualidad, existen numerosas fuentes de información. Muchas de esas fuentes son accesibles gracias a Internet y a la transformación digital. De hecho, son cada vez más las empresas que aprovechan los datos al máximo para maximizar aspectos como la productividad o la competitividad en el mercado al que se dirigen.
¿A qué nos referimos con el Data Driven?
Se trata de un término que hace referencia a la toma de decisiones estratégicas basadas en el análisis y la interpretación de datos. Los datos pueden ser extraídos tanto de fuentes internas como de fuentes externas. Además, el Data Driven permite a las empresas examinar y organizar sus propios datos para que de ese modo puedan atender y servir de una forma más eficiente a sus clientes.
3 Beneficios que se obtienen al aplicar el Data Driven:
- Las tomas de decisiones se vuelven más precisas: Al tomar decisiones basados en los datos, el porcentaje de error se disminuye significativamente. Esto hace que sean más precisas.
- La empresa gana agilidad: Puesto que se toman decisiones en base a los datos, los miembros de la organización no tendrán que discutir acerca de una decisión, sino que dejarán que los datos trabajen. Además, si el Data Driven se combina con el Machine Learning, se podrán realizar predicciones sobre el comportamiento de los consumidores. Esto permitirá realizar modelos predictivos para conocer si un producto o campaña tendrá efecto en un público objetivo o una audiencia determinada.
- Ofrece una visión completa de la empresa: Aplicando el Data Driven y herramientas de SEO, pueden visualizarse los contenidos de redes sociales preferidos por el público objetivo. Además, ayuda a mejorar la experiencia de los clientes, aumentando su satisfacción y fidelizándolos a largo plazo.
Debido a los múltiples beneficios que reporta, numerosas empresas están empezando a conocer la enorme capacidad del uso de los datos para tomar decisiones más eficientes. Además, este concepto puede aplicarse en diferentes ramas o partes de la empresa. A continuación, os mostramos varios ejemplos:
Data Driven en Marketing
Esta modalidad de Data Driven persigue un claro objetivo: mejorar la experiencia de los consumidores. Para ello, existen varias formas de hacerlo. Sin embargo, comentamos las más habituales:
- Llevar a cabo una comercialización personal: Se trata de estudiar al público objetivo al que la empresa desea dirigirse para, más tarde, transmitir un mensaje correcto en el momento adecuado. De esta forma, las empresas logran convertir los clientes potenciales en clientes actuales.
- Lanzamiento de productos: A la hora de desarrollar un nuevo producto y lanzarlo al mercado, poseer datos acerca de los clientes actuales y potenciales puede ser un factor clave. Si recopilamos y analizamos los datos, sabremos cuáles son los gustos y preferencias de los consumidores. De esta forma podrán diseñarse y producirse productos que cubran las necesidades del nuestro público objetivo.
- Uso de canales adecuados: Al conocer a nuestros clientes actuales, podremos saber mediante qué canales debemos transmitirle la información. Las campañas deberán ser expuestas en aquellos lugares donde nuestros clientes, tanto actuales como potenciales, presten atención.
Data Driven en Recursos Humanos
A lo largo del tiempo se ha pensado que en todo aquello relacionado a los Recursos Humanos de una empresa es necesario llevarlo a cabo mediante enfoques más instintivos o emocionales. Sin embargo, se ha descubierto que darles uso a los datos internos de una empresa puede hacer más eficiente una determinada organización. Estos son los 3 factores que pueden marcar la diferencia en el Data Driven en Recursos Humanos:
- Encuestas anónimas: Es importante conocer la opinión de los trabajadores acerca de la organización. De esa forma, se podrá conocer qué áreas de la empresa poseen margen de mejora o no están funcionando correctamente. Con los datos ya reunidos, podrán analizarse y estudiarse qué factores pueden ser mejorados.
- Encargar tareas: Si conocemos qué cualidades y qué competencias poseen los trabajadores de la empresa, será más sencillo encargarles tareas. Es decir, si sabemos que un trabajador posee ciertas fortalezas en un área específica, podremos encomendarle la tarea a dicho trabajador.
- Reclutamiento de personal: Mediante el estudio de los datos, referentes a los candidatos y al puesto que se oferta, será mucho más probable que la selección final sea la acertada.
En definitiva, podemos afirmar que el uso de datos es una tendencia y que las organizaciones deben apostar por su uso para poder seguir trabajando bajo garantías. El hecho de conocer todo lo que ocurre dentro y fuera de la organización, gracias a datos internos y externos, se ha convertido en un proceso clave para tomar decisiones estratégicas a corto, medio y largo plazo.
Hoy en día, toda organización está inundada de datos y si contamos con, además, una estrategia de marketing digital, el volumen y variedad de estos datos son superior. En muchas ocasiones, esta gran cantidad de información no siempre se traduce en buenas y acertadas decisiones. Saber interpretar los datos es el gran desafío en la era del Big Data, y cada vez más, se espera que los especialistas en marketing y comunicación utilicen la analítica para estar informados y tomar decisiones en base a dicha información.
En este punto entra, el concepto de Marketing Analytics o marketing analítico. Este concepto va ligado al de marketing digital, ya que, gran parte de esta analítica puede centrarse en aquellos datos procedentes de fuentes digitales (Internet). El marketing analítico permite a los especialistas en marketing medir, gestionar y analizar el rendimiento de sus acciones y estrategias para maximizar y optimizar el Retorno de la Inversión (ROI). Más allá de las aplicaciones obvias de ventas y la generación de oportunidades de venta, el marketing analytics puede ofrecer un conocimiento sobre las preferencias de los clientes o tendencias del mercado. Toda esta información puede ser muy útil para tomar futuras decisiones comerciales, de marketing o de comunicación.
¿Para qué sirve el Marketing Analytics?
Tener en cuenta el Marketing Analytics en tu estrategia de marketing te servirá para:
- Tener las herramientas suficientes para medir los activos de tu negocio
- Medir las acciones y estrategias de marketing, sobre todo en el mundo digital
- Evaluar los resultados de tus esfuerzos de marketing
- Detectar puntos fuertes y débiles de tu estrategia de marketing, conocer lo que funciona y lo que no.
- Optimizar aquellas estrategias que funcionan o implementar unas nuevas
Pero, ¿qué herramientas existen para para medir, evaluar, optimizar, etc.? Existe un abanico muy amplio de posibilidades según las necesidades y presupuesto de cada empresa. Para obtener el máximo beneficio de la analítica de marketing, es necesaria una variedad analítica equilibrada, es decir, una que combine técnicas para:
- Informar sobre el pasado, es decir, plantearse algunas cuestiones como: ¿qué elementos de la campaña generaron más ingresos el último trimestre? ¿cómo se comportó la audiencia? ¿cuántos clientes potenciales generamos a partir de las publicaciones en blog en el ultimo mes? ¿y en comparación con la publicidad creada en redes sociales, cuántos?
- Analizar el presente. es decir, plantearse algunas cuestiones como: ¿cómo interactúan nuestros clientes con nosotros? ¿qué canales prefieren? ¿quiénes hablan de nuestra marca en los sitios de redes sociales?¿qué dicen? ¿existen clientes descontentos? ¿tenemos clientes fans?
- Predecir el futuro. El análisis predictivo nos sirve para ofrecer predicciones basadas en datos, es decir, nos puede ofrecer respuestas a: ¿cómo podemos convertir las ganancias a corto plazo en lealtad y compromiso continuo? ¿a qué ciudades deberíamos dirigirnos a partir de ahora?
En cuanto a las herramientas necesarias, en ITELLIGENT ofrecemos servicios enfocado al Marketing Analytics donde aplicamos modelos de Inteligencia Artificial y donde se se gestionan grandes volúmenes de datos (big data). Algunos de estos proyectos se relacionan con:
- Gestión de marcas mediante su monitorización, para el análisis y gestión de la Reputación Online así como la detección de usuarios influencers y comunidades de usuarios por temáticas… leer más.
- Gestión de precios mediante la monitorización masiva de precios propios y de la competencia, su modelización con técnicas de Inteligencia Artificial y la optimización de las decisiones mediante Renevue Management… leer más
- Proyectos con uso intensivo de datos geolocalizados para la optimización de fuerzas de venta, ubicaciones óptimas, geomarketing, etc. leer más
- Si tienes otras necesidades, te escuchamos.
Este jueves 28 de marzo tendrá lugar en la Fundación Valentin de Madariaga en Sevilla, una jornada centrada en «Big Data Analytics: tu llave al mundo profesional» organizada por el Máster de Ingeniería Industrial de la Escuela de Ingenieros (Tecnun) de la Universidad de Navarra. Esta jornada cuenta con la colaboración de Jaime Martel, Director Técnico de ITELLIGENT con más de diez años de experiencia en el sector Big Data & Data Science.
El objetivo de esta jornada sobre analítica de grandes volúmenes de datos es aprender nociones básicas, claves y casos realistas de un tema actual para ingenieros que buscan liderar y gestionar las empresas del mañana. La inscripción a esta actividad es totalmente gratuita y puedes hacerlo a través de este formulario. Agradecemos tanto a Tecnun como a Fundación Valentín de Madariaga la organización del mismo.
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