Muchas veces, al hablar de Big Data, nos pueden venir a la cabeza millones de enormes ordenadores procesando grandes cantidades de datos, y aunque parte de esto es cierto, el Big Data va mucho más allá de esa concepción tan común.
Un gran ejemplo, que nos puede ayudar a entender las ventajas del uso de esta herramienta es el caso de Netflix. Esta empresa americana ha conseguido, a través del Big Data, que cada usuario reciba recomendaciones hiper personalizadas, como resultado, cada persona puede ver en su pantalla lo que el algoritmo ha determinado que le podría interesar. Además, el hecho de saber lo que atrae a los usuarios permite crear nuevas películas o series con garantía de que van a ser un éxito absoluto.
Este término, traducido al español, significa “macrodatos”, y según su origen podemos distinguir:
- Redes sociales y páginas web: una de las fuentes más valiosas de información de los usuarios, gracias a ellas es posible llevar a cabo un análisis de sus comportamientos e intereses, analizando cómo interactúan con el contenido y sacando así conclusiones en relación con las tendencias y patrones de comportamiento. No olvidemos que también estas plataformas recopilan grandes cantidades de información personal, datos de carácter demográfico, geográfico, gustos… Por lo que van a facilitar que la empresa genere una personalización de los mensajes de marketing, adaptándose lo máximo posible a las necesidades del público al que se dirige.
- Biométricas: esta tecnología contribuye al Big Data con datos de autentificación física, recopilados a través de sistemas como cámaras, micrófonos o huellas dactilares. Se usan la mayor parte del tiempo para garantizar seguridad e identificar a los usuarios.
- Registros de transacciones financieras: datos obtenidos de telecomunicaciones, información de clientes. Permiten a las empresas analizar sus áreas de negocio.
- Datos generados por nosotros mismos: correos electrónicos, notas de voz, tarjetas de crédito, notas de voz, información médica, encuestas…
- Datos M2M (Machine to Machine): recogen el comportamiento del consumidor a través de sus dispositivos personales, gracias a él podemos saber la ubicación, consumo de energía, o incluso el movimiento diario.
La clave del Big Data no es en sí la gran recopilación de datos que lleva a cabo, sino el análisis posterior que permitirá a la empresa elaborar estrategias más efectivas.
Para ello veamos un famoso caso, el de «Los pañales y la cerveza». Una famosa cadena de supermercados estadounidense se percató de que, en sus bases de datos, se daba una correlación estadísticamente significativa entre ambos productos. La empresa decidió crear una tarjeta de fidelización, la cual les permitió saber datos de carácter demográfico sobre sus clientes. Como resultado, se observó que los compradores de pañales y cerveza eran hombres jóvenes de 25-35 años y que solían adquirir dichos productos los viernes por la tarde.
La explicación fue de lo más sorprendente: como los paquetes de pañales eran voluminosos, las madres pedían a los padres que fueran a comprarlos ellos, y estos iban en el último momento. Además, aprovechaban que ya estaban en el supermercado para comprar cervezas para consumirlas en su hogar, porque en la sociedad americana estaba bastante mal visto frecuentar bares hasta altas horas. La cadena, viendo este fenómeno, decidió acercar los pañales a la cerveza, lo que resultó ser una estrategia bastante eficaz. La mayoría de los hombres jóvenes cuando acudían a por pañales y se acordaban de que no tenían cerveza en casa y lo mismo en el caso contrario. Con este ejemplo reafirmamos la importancia de un buen análisis del Big Data.
No cabe duda de que el uso del Big Data es una gran herramienta a la hora de establecer estrategias que garanticen el éxito de un negocio. Además. el análisis de dichos datos puede ayudarnos a ofrecer un contenido hiper-personalizado a cada cliente, haciendo que ganemos de vuelta más engagement y fidelidad.
