Grandes Datos De Estrategia de Marketing: 5 Formas Efectivas

Los grandes datos de estrategia de marketing son grandes noticias y están cambiando el mundo que nos rodea a una velocidad alarmante; pero ¿de qué se trata y cómo pueden ayudarle a mejorar su estrategia de marketing? Siga leyendo para aprender las 5 cosas que puede hacer ahora mismo para mejorar su estrategia de marketing.

grandes datos de estrategia de marketing

¿Qué son los grandes datos?

Según algunos expertos en la materia revelan que: “Los grandes datos están cambiando el mundo y transformando la forma en que vivimos, encontramos el amor, curamos el cáncer… y operamos los negocios” (2015).

Grandes datos es el término que se da a los grandes volúmenes de datos derivados de la actividad digital de una empresa. La idea es que todo lo que se hace en línea deja un rastro digital (datos).  Si se analiza correctamente, ese conocimiento puede utilizarse para crear nuevas oportunidades para las empresas.

¿Cómo pueden los profesionales de marketing aprovechar los grandes datos?

  • En su concepto más simple, Sean Duffy, de la Agencia Duffy, describe el marketing como “crear demanda para un producto o servicio”.
  • Los grandes datos le proporcionan una gran cantidad de información sobre los clientes que puede utilizar para mejorar su estrategia de marketing y crear más demanda para sus productos.

5 Formas  Efectivas de aprovechar los grandes datos

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Siga leyendo para descubrir cómo puede aprovechar los grandes datos para transformar su estrategia de marketing.

1.-  Flujo de datos

  • Conocer la diferencia entre grandes datos estructurados y no estructurados, gran flujo de datos
  • Los datos estructurados son todos los datos que se analizan fácilmente, normalmente a través de hojas de cálculo, algoritmos o gráficos.
  • Los datos no estructurados son todo lo demás: piense en tweets, entradas de Facebook, fotos y correos electrónicos.
  • Todos los datos son útiles para los profesionales del marketing (¡más información al respecto más adelante!) y ofrecen información sobre sus clientes y cómo interactúan con su marca.
  • Sin embargo, los datos no estructurados son más difíciles de analizar, por lo que su enfoque dependerá de los recursos de que disponga.
  • Si usted tiene muchos datos no estructurados pero no tiene los recursos para hacerlo, los mercados laborales en línea como Amazon Mechanical Turk pueden ofrecerle servicios para ayudarle.

2.- Fuentes Disponibles

  • Averigüe qué grandes fuentes de datos están disponibles para usted
  • El análisis de grandes datos de más de una fuente le dará una imagen más completa de sus clientes.
  • También podrá utilizar estos conocimientos para mejorar su estrategia de marketing.
  • Pero primero necesita saber qué fuentes de datos existen para que usted las utilice.
  • Algunas de las fuentes más comunes se enumeran a continuación.
  • Hable con colegas de otros departamentos y puede encontrar otras fuentes específicas para su negocio.

Medios de comunicación social

  • Cuando pensamos en las redes sociales en términos de marketing, pensamos en ellas como una forma de involucrar a clientes, empleados y fans.
  • Sin embargo, los medios sociales también generan grandes cantidades de datos no estructurados que puede utilizar para mejorar su estrategia de marketing.
  • Por ejemplo, los medios sociales pueden darle información sobre los patrones de compra, gustos y disgustos de sus clientes.
  • Puede adoptar diferentes enfoques para analizar y gestionar estos datos.
  • Usted puede ser proactivo y comprometerse directamente con sus clientes.
  • También puede analizar las menciones de terceros que no estén relacionadas con el contenido que haya publicado en línea.
  • Lo que la gente dice acerca de su marca en línea y cómo reaccionan a sus mensajes proporciona mucha información útil.

Análisis de sitios web

  • Su sitio web debe ser el lugar más fácil para obtener acceso a la fecha estructurada.
  • Entender cómo la gente utiliza su sitio web puede ayudarle a mejorar la estructura de su sitio web.
  • Al hacerlo, más gente lo encontrará en línea, lo que debería aumentar el número de productos comprados.

Promoción pagada en línea

  • Los datos de la promoción de pago en línea como Google AdWords le dice las palabras clave que tienen la tasa de conversión más alta.
  • Puede utilizar esta información de muchas maneras.
  • Por ejemplo, para cambiar su estrategia de contenido a través de sus canales digitales, ya que ciertas palabras clave ofrecen tasas de conversión más altas que otras.

3.- Propósito claro

grandes datos de estrategia de marketing

Con todos los datos disponibles, puede ser difícil saber por dónde empezar. Michael Björn, Director de Investigación de Consumerlab, Ericisson ofrece buenos consejos para cualquiera que desee aprovechar el poder de los grandes datos: siempre tenga un propósito claro en mente.  Antes de empezar a analizar cualquier dato, pregúntese: ¿qué quiero saber?

  • Es posible que desee saber lo que influye en la tasa de apertura de una campaña de correo electrónico directo.
  • Si sabe que la mayoría de los clientes abren sus correos electrónicos por la mañana, podría decidir enviarlos por zonas horarias la próxima vez, para que más gente reciba su correo electrónico por la mañana.

4.- Desarrolla tus habilidades

  • Persona analizando grandes datos en papel
  • “Los grandes datos están aquí para quedarse”, según Hoerl et al., por lo que debe invertir tiempo y esfuerzo para asegurarse de tener las habilidades necesarias para analizar e interpretar grandes datos.
  • Después de todo, sólo podrá mejorar su estrategia de marketing si ha entendido los datos correctamente.

5.- Convierta los grandes conocimientos de datos en resultados

  • Finalmente, puede sonar obvio, pero no olvide aplicar el conocimiento que ha obtenido de los grandes datos, para mejorar sus estrategias de marketing y crear una mayor demanda para sus productos y marca.

Referencias

Bernard Marr (2015) Big Data, Using smart big data analytics and metrics to make better decisions and improve performance.

Galit Shmueli (2017) Analyzing Behavioural Big Data: Methodological, practical, ethical and moral issues, Quality Engineering, 29:1, 57-74.

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Licda. En Comunicación Social, mención Comunicación y Desarrollo con 16 años en el ejercicio del periodismo, ahora Redactora Web Maracay- Venezuela

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