La parte crítica de big data marketing es la información en sí misma. Pero los datos son algo más que un montón de caracteres y números. No son una hoja de cálculo, sino conocimiento potencial que viene de escuchar a los clientes, entender lo que les interesa, a qué responden y qué ignoran, y descubrir qué se puede hacer como vendedor.

¿Qué es big data marketing?

Big data marketing es el conjunto de datos implícitos y explícitos que llegan a la empresa a través del análisis web, el CRM o las redes sociales y que constituye en sí mismo una gran oportunidad para observar más de cerca la experiencia de sus clientes, de principio a fin. Esto permite a las empresas:

• Segmentar prospectos de manera inteligente.
• Comercializar de forma eficiente y efectiva.
• Personalizar cada interacción y todo el recorrido del cliente.
• Optimizar el presupuesto de marketing y maximizar su impacto.

Todo comienza por escuchar a los datos. Y ése es el gran desafío de marketing.

¿Cuáles son los retos a los que se enfrenta big data marketing?

Los datos que se recopila de los clientes son dispares y provienen de una amplia variedad de canales y fuentes de marketing. El desafío que plantea este conjunto heterogéneo de información en crudo está relacionado con la forma de obtener datos de clientes limpios, completos y confiables, y asociarlos con perfiles precisos.

Si esto ya es complicado en términos de big data, aún lo es más cuando se trata de múltiples fuentes, con diferentes nombres, direcciones de correo electrónico y dispositivos, y está plagado de formularios incompletos, importantes brechas de datos, duplicados y otros problemas de calidad.

Muchas veces, las empresas terminan aceptando una visión fragmentada del cliente ante su incapacidad para superar este desafío. Es el precio que pagan por hacer marketing, sin embargo, en realidad, deberían evitar este conformismo ya que resolver el problema está a su alcance.

¿Cuándo desafío es igual a oportunidad para big data marketing?

Como puede verse, los datos con los que la mayoría de empresas trabajan son exactamente los mismos a los que emplean las demás. Big data marketing marcará la diferencia, entre las líderes y las rezagadas, en función de su habilidad para aprovechar el valor de esa información.

Así, la ventaja competitiva se consolidará en las organizaciones que sepan capaces de llevar a cabo una gestión de datos de marketing optimizada, algo que tiene que ver con recopilar, limpiar y validar, enriquecer, usar y gobernar de esta forma:

1. Recoger. Incorporar todos los datos a un lago de datos, por ejemplo, un clúster de Hadoop, alojado en máquinas virtuales en el propio centro de datos o mediante servicios web. Poner en marcha un sistema de automatización de marketing de registro, que ayudará a crear programas, alimentar flujos, registrar páginas, capturar datos de respuesta y cargar toda esa actividad en el lago de datos, sin desperdiciar ni un bit de información.
   
   
2. Limpiar y validar. Combinar tantos datos de diferentes fuentes significa que habrá mucha duplicación de datos y posibles conflictos con pequeñas variaciones en los nombres, entre otros problemas de calidad. Master Data Management (MDM) es el mejor aliado, al tratarse de un proceso automatizado guiado por las propias reglas de coincidencia de negocios. Así, si el sistema ve dos registros para el mismo individuo, automáticamente los colapsará juntos, siempre y cuando el nivel de confianza esté por encima del umbral establecido. Si no está seguro, lanzará la excepción a un administrador de datos que pueda decidir. Además de esto, es esencial limpiar los datos. Nunca se puede asumir que los datos que recopilados son realmente correctos y utilizables: las personas cometen errores al ingresar sus direcciones, le dan números de teléfono y direcciones de correo electrónico incorrectos, ponen el estado y el código postal en un campo ... y el resultado puede llevar a un desastre. Una vez más, hay que utilizar las herramientas adecuadas para subsanar esta clase de errores, tan comunes en big data marketing.
   
   

    

    

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3. Enriquecer. Con la ayuda de socios y proveedores, se enriquecen los datos con información adicional. Este proceso es bastante simple: se carga, se compara con los registros existentes, se combina la información y se importan los conjuntos utilizando una plataforma de integración de datos. Después conviene validar y limpiar los datos una vez más, para asegurar su calidad.
   
   
4. Utilizar. Desplegar programas de big data marketing basados en datos y orientados a segmentos específicos es un paso clave. Una forma de segmentar es en base al interés del producto, que ayuda a apuntar con mayor precisión y aumentar el compromiso.
   
   
5. Gobernar. Si solo se limpian y cuidan los datos una vez, ese activo estratégico se depreciará rápidamente. Para evitar ese menoscabo hay que evaluar el estado de los datos, actuar en consecuencia y definir un conjunto claro de políticas respaldadas por una buena comunicación y capacitación, para que todos los que interactúan con datos conozcan las reglas y entiendan por qué son importantes.

Big data marketing es fuente de oportunidades para las empresas que buscan aumentar sus ingresos y su base de clientes, pero si los datos no están limpios, ni son completos y confiables, la gestión e la información llevará al negocio por caminos equivocados.