Tag: Big Data Analytics
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.
La Analítica Empresarial o Business Analytics permite conseguir los objetivos empresariales, a partir del análisis de datos. Básicamente permite detectar tendencias y realizar pronósticos a partir de modelos predictivos y utilizar estos modelos para optimizar los procesos de negocio.
Una forma de clasificar la Analítica Empresarial o Business Analytics podría ser estas tres áreas más o menos superpuestas:
- Analítica Descriptiva o Descriptive Analytics: Utiliza los datos para explicar el pasado. Consiste en preparar y analizar datos históricos para identificar patrones y tendencias. Técnicas como modelos de regresión, el modelado de datos y visualización suelen ser usados en la Analítica Descriptiva.
- Analítica Predictiva o Predictive Analytics: Utiliza los datos para determinar que puede pasar en el futuro. La Analítica Predictiva permite determinar la probabilidad asociada a eventos futuros a partir del análisis de la información disponible (presente y pasada), además permite descubrir relaciones entre los datos que normalmente no es detectada con un análisis menos sofisticado. Técnicas como la minería de datos (data mining) y los modelos predictivos son utilizados.
- Analítica Prescriptiva o Prescriptive Analytics: Utiliza los datos para prescribir aquellas acciones que incrementen nuestras posibilidades de obtener los mejores resultados. La Analítica Prescriptiva determina nuevos forma de operar que permitan alcanzar nuestros objetivos de negocio. Técnicas como la optimización o la simulación son utilizadas, aunque normalmente se requiere la creación de un modelo predictivo previo.