Data Driven Marketing Traces

Cómo el Data Driven Marketing rastrea nuestros pasos

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Cada vez que se enciende el GPS para buscar una dirección, se le da al “me gusta” en Facebook o se mantiene una conversación por Whatsapp, el comportamiento del usuario queda registrado en las Big data, gigantescas bases de datos que instituciones y empresas usan para redirigirlos a sus servicios y productos: es el Data Driven Marketing, la nueva tendencia en el marketing online.

Las Big Data, en su mayoría provenientes de las redes sociales y aplicaciones que se usan casi a diario, son generalmente gratuitas y accesibles para la compañía. Las sofisticadas herramientas de análisis de datos, con costes ajustados, hacen que ya no sea tierra prohibida para pequeñas y medianas empresas.

Si a ello se suma la instantaneidad de la información que ofrece una segmentación casi exhaustiva de nuestro perfil de usuario (por género, edad, profesión, ubicación geográfica, etc.) se obtendrá un delicioso cóctel del que ninguna empresa le gustaría abstenerse a la hora de planificar sus estrategias, tal y como os contábamos en anteriores artículos.

Pero, ¿de qué forma toman partido las empresas del Data Driven Marketing? A pesar de lo que parece ser un boom del marketing online, encontrar información fiable sobre qué uso hacen las empresas de estas Big Data es una tarea casi imposible.

Las 4 “V” del Data Driven Marketing

Los pros y los contras del Data Driven marketing se resumen en cuatro uves: volumen, variedad, velocidad y veracidad.

Además del gran Volumen de información (procedente de blogs, redes sociales, emails, tráfico web, etc.), existe una gran Variedad de datos (provenientes de dispositivos móviles, audio, vídeo, sensores digitales en equipos industriales, temporizadores, etc.) que procesan a gran Velocidad datos cuya Veracidad es algunas veces un escollo a superar (la sinceridad del ser humano, las predicciones meteorológicas, etc.).

A nivel institucional, los Big Data ya se usan en el descubrimiento científico, la investigación ambiental y biomédica, la educación, el sistema sanitario o la seguridad nacional. Como ejemplo se puede mencionar el siguiente caso: en Toronto (Canadá) las Big Data se usan para monitorizar bebés prematuros en el hospital y detectar, hasta con 24 horas de antelación, aquellas circunstancias que puedan constituir una amenaza para los recién nacidos.

Y mientras en Nueva York la comunidad biomédica aplica análisis de Big Data para la detección, investigación, tratamiento de la esclerosis múltiple, IBM analiza medidores de su red eléctrica en tiempo real para analizar los fallos y comunicarse de inmediato con el consumidor.

Retos del Data Driven Marketing

El reto de gobiernos y empresas ante este alud de información generada por las Big Data reside en dos objetivos cruciales: detectar y dar respuesta a nuevas estrategias mediante el análisis de datos en movimiento (o datos actuales) y a partir del análisis de los datos en reposo (datos históricos), usar las predicciones del “aprendizaje histórico”.

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