Big Data y Marketing para el futuro

Cómo la ciencia de datos cambiará el mundo de la comercialización como lo conocemos

por James Cook University [Contenido patrocinado] |
Marketing Profs


Big Data. Es uno de esos términos que ahora es tan amplio -y, seamos honestos, indiscriminadamente- utilizados en el mundo de los negocios que incluso los menos cínicos entre nosotros probablemente se cansen de ello. Parece que se trata de llenar las lagunas en las reuniones menguantes y hacer que los empresarios suenen como si estuvieran al tanto de los tiempos digitales.

Pero lo que pasa con "Big Data" es que, aunque podría ser usado en exceso, y ocasionalmente mal usado, no es un cliché sin sentido. La tecnología digital ha barrido el mundo analógico en el que una vez trabajamos y nos inundó de datos. Y cuanto más sofisticada es la tecnología digital, más fácil nos resulta enviar información o que otros sigan nuestros hábitos de compra. En otras palabras, se generan más y más datos.

Es una estadística que se repite a menudo: en 2013 IBM afirmó que "el 90% de los datos en el mundo de hoy se han creado en los últimos dos años". Más recientemente, en 2015, Cisco predijo que la cantidad de datos creados en 2019 eclipsará la información total creada en todos los años de Internet anteriores combinados. Y, dentro de dos años, cada persona producirá, en promedio, 1.7 megabytes de datos por segundo.

Big Data es ... bueno ... eso: una enorme cantidad de información. Específicamente, información que se puede recopilar y analizar (que es una definición amplia de datos generalmente aceptada).

¿Pero hay un significado más preciso? ¿Y cuáles son las implicaciones para el marketing?

'Big Data': ¿una definición más específica?

"Big Data" realmente comenzó su ascenso a la fama a principios de la década de 2010, pero fue, según un detective de palabras del New York Times, utilizado en Silicon Valley ya en la década de 1990.

En 1997, la NASA utilizó el término para referirse a una dificultad que enfrentó: "[Es] un desafío interesante para los sistemas informáticos: los conjuntos de datos en general son bastante grandes, gravando las capacidades de la memoria principal, el disco local e incluso el disco remoto. este es el problema del big data ".

De hecho, aunque no parece haber una definición acordada de "Big Data", la mayoría de las definiciones mencionan la naturaleza problemática del tamaño de los conjuntos de datos. Se refieren a la logística de acomodar los datos, pero, lo que es más importante, también al problema que tiene la tecnología antigua al clasificar y analizar los nuevos y enormes volúmenes de datos.

Las definiciones menos formales también hablan de Big Data como una oportunidad. Sí, el argumento es que estamos nadando en cifras, estadísticas, números demográficos, etc., pero si pudiéramos aprovecharlos, podríamos construir una imagen analítica superior a cualquier cosa que hayamos visto antes, y en casi cualquier disciplina. O, para citar una publicación de blog de los expertos en datos import.io, "más datos son mejores si sabes qué hacer con ellos".

¿Cómo se aplica Big Data al marketing?

Big Data se aplica al marketing de innumerables maneras. Estos son solo algunos de los más importantes:

1. Publicidad y contenido. La revolución digital puede haber hecho que la promoción de los productos esté más involucrada, con nuevos medios, nuevas plataformas, nuevas técnicas, pero ha simplificado el seguimiento y la supervisión del rendimiento de esa promoción. Un buen científico de datos puede ayudar a una organización a experimentar con su publicidad y contenido, utilizando información digital para determinar qué métodos y mensajes están resonando con los clientes y cuáles están fallando. Y luego tiene todo el campo de las perspectivas de los clientes, que es tan vasto que realmente merece su propio artículo para hacerlo, incluso un toque de justicia.

2. Precios. El análisis profesional de datos puede cambiar la forma en que las organizaciones abordan los precios. En 2014, McKinsey estimó que "el 30% de las decisiones de precios que las empresas hacen cada año no ofrecen el mejor precio". Su solución sugerida para el problema era el análisis de datos: "Para aquellos que pueden poner orden en la complejidad de los grandes datos, el valor es sustancial".

3. Optimizar el gasto. Otro importante informe de McKinsey analizó los negocios como una serie de compensaciones -precio por volumen, por ejemplo- y dijo que "en el pasado, muchas de esas concesiones se han hecho con un poco de información y mucho instinto". El "nuevo mundo", según McKinsey, permite a las empresas utilizar "análisis avanzados -particularmente más datos en tiempo real- [para] eliminar gran parte de las conjeturas" cuando se intenta garantizar que el gasto sea perfecto para cualquier cantidad de actividades de marketing: desde las redes sociales a la inversión en centros de llamadas, o la publicidad tradicional para almacenar equipos.


4. Mirando hacia el futuro. El mejor análisis de datos no solo ayuda a los equipos de marketing a realizar mejoras incrementales (tan importantes como son); puede ser completamente revolucionario. Estamos empezando a ver ejemplos, en todo el mundo, de que Big Data se utiliza como una herramienta extraordinaria para predecir y pronosticar tendencias.

Como lo dice el blog import.io: "Olvídese de las tendencias de imitación, el espionaje corporativo o el robo de los mejores trabajadores de la competencia. La ciencia de los datos aprovecha la información que ya existe, la información que señala la tendencia".

Lo que todas estas cosas tienen en común es esto: la información sola, proporcionada por una era en la que la mitad de la población mundial tiene acceso a Internet y 50 mil millones de dispositivos están conectados a través de Internet, es esencialmente inútil a menos que se analice cuidadosa y expertamente .

Los científicos de datos por lo tanto se vuelven críticamente importantes. Pero, por el momento, y en el futuro previsible, no hay suficientes.

El científico de datos: ¿un recurso precioso?

Big Data no puede ser una moda pasajera, en parte porque el mercado nos dice que no.

Ha pasado más de media década desde que Harvard Business Review describió el papel de los científicos de datos como "El trabajo más atractivo del siglo XXI", sin embargo, todavía hay una escasez masiva en todo el mundo. La industria quiere profesionales que puedan separar el trigo de la paja, y simplemente no hay suficiente para andar, ni siquiera cerca.

En 2016, un informe sobre ciencia de datos de CrowdFlower encontró que el 83% de los científicos de datos estadounidenses encuestados informaron que había escasez de personal calificado en su campo. Produjo un informe similar en 2017 pero no hizo la misma pregunta; en su lugar, preguntó acerca de cómo eran los encuestados "en demanda". En total, el 89% de los científicos de datos dijeron que fueron contactados al menos una vez al mes para nuevas oportunidades de trabajo; El 30% dijo que fueron contactados varias veces a la semana.

El notable déficit de mercado es difícil para los negocios, pero (como lo insinúa el estudio CrowdFlower) brillante para los científicos de datos y los que se convertirán en profesionales de las ciencias de datos en el futuro cercano.

Convertirse en calificado

En un artículo periodístico en 2015, Jodie Sangster, CEO del Instituto de Analíticos Profesionales de Australia, describió a un científico de datos como "alguien que no solo entiende los datos sino que entiende los negocios y puede establecer un puente entre el uso de datos y el logro de resultados comerciales".

Eso, entre muchas otras cosas, es lo que un Máster en Ciencia de Datos le ayudará a convertirse: un experto en la aplicación de análisis de datos en negocios específicos y contextos de marketing.

Si está interesado en formar parte de este campo en auge, estudiará asignaturas en las áreas de matemáticas, tecnología de la información y negocios. En la Universidad James Cook, todas las materias son enseñadas por respetados académicos interdisciplinarios y expertos de la industria. Y también puede optar por completar su maestría completamente en línea, en su propio tiempo, exactamente cuando le conviene.

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