Big Data Marketing: eligiendo a qué clientes enamorar

El Big Data Marketing consigue llegar al usuario adecuado, en el momento preciso, en el contexto más propicio para la marca y con el mensaje más eficiente.

Los nuevos modelos de negocio utilizan como recursos productivos la creciente capacidad de relación humana. Y, por supuesto, la gran cantidad de información ahora disponible.

Hoy en día ya existen en el mercado asesores inteligentes como Besurt. Y es que la ciencia de datos aplicada al marketing puede transformar profundamente la gestión de las empresas. Quienes entran en la era cognitiva predicen sus operaciones y optimizan sus inversiones en marketing.

De esta forma,se optimiza el retorno de la inversión publicitaria. Al extraer el valor de los datos, la empresa aumenta la satisfacción del cliente y hacen que sus programas de marketing sean más efectivos

Es una nueva era que muchos llaman la Cuarta Revolución Industrial. Una realidad favorecida por el desarrollo del Big Data, el Machine Learning y la evolución de las Redes Sociales.

El Big Data Marketing y la publicidad programática

Marketing en acción en Zaragoza

marketing en acción

El RTB, también conocido como “compra programática” o “real time bidding” es un sistema de puja online en tiempo real. Este sistema se lleva a cabo mediante tecnologías inteligentes basadas en la ciencia de datos.

Los denominados “ad-exchanges” se encargan de interconectar la oferta de espacios publicitarios (inventario) que ofrecen los publishers con la demanda de espacio por parte de marcas y agencias. La automatización permite comprar espacios
en todos los “ad exchanges”, soportes y páginas web desde un mismo panel de control con apenas intervención humana.

El acceso de un usuario en la web que comercializa sus espacios publicitarios mediante este sistema desencadena la puja para ocupar estos espacios, ofreciendo a los decisores toda la información disponible tanto del usuario como de la competencia del anunciante.

Y el proceso, no sólo de compra del espacio publicitario sino del contenido que deberá mostrarse, se habrá completado en el tiempo que tarde la página web en cargarse.

Big Data Marketing: buscando la mejor forma de enamorar a nuestros clientes.

Modelos look-alike (parecidos razonables)

Otro gran ejemplo de lo que el Big Data Marketing puede mejorar es la prospección de mercados.

Investigar para poder decidir.

Investigar para poder decidir.

Prospectar un mercado, hasta ahora, era un proceso lento y costoso. Eran los vendedores los que se responsabilizaban de localizar a los potenciales clientes, observarlos y catalogarlos en función de su potencial de compra.

Las nuevas Tecnologías Inteligentes (IT) pueden generar para nuestra empresa un modelo look-alike. De esta forma, el proceso de prospección de mercados no solo se optimiza, sino que se efectúa en un tiempo récord.

La técnica look-alike persigue identificar aquellos clientes más relevantes para la marca. Se realiza siguiendo las siguientes fases:

1.- Estudiar la navegación de los clientes actuales del anunciante.

Datos como navegador y sistema operativo nos darán pistas sobre sus preferencias en tecnología. La geolocalización lo ubica en una zona geográfica y, por ende, cultural. La tipología de los sitios visitados nos alerta sobre los intereses. La hora de conexión nos informa de la mejor ocasión para impactar con nuestra publicidad.

2.- Detectar comportamientos afines o ajenos al proceso de compra de nuestro producto o servicio

Analizando los patrones de comportamiento de quienes son clientes y de quienes no lo son (grupo de control) encontraremos, muy probablemente, datos sorprendentes. Aprenderemos a apreciar  matices de su personalidad que nunca se podrían detectar con las clásicas encuestas.

3.- Buscar y valorar usuarios nuevos

Una vez hemos comprendido, gracias a las técnicas del Big Data Marketing, que hace diferentes a nuestros clientes de aquellos que no lo son, podemos comenzar la búsqueda.

Saldremos al encuentro de sus semejantes y, por eso, esta técnica se denomina look-alike. La hipótesis es que quienes son similares a nuestros clientes tendrán mayor probabilidad de estar interesados en nuestros servicios o productos.

Cada usuario potencial identificado por nuestro algoritmo será categorizado, atribuyéndole una nota (scoring) que indica su concordancia con el cliente tipo al que se asemeja. De esta forma, una vez lanzada la campaña de publicidad es posible evaluar la eficiencia predictiva del modelo look-alike utilizado.

Referencias bibliográficas de interés sobre Big Data Marketing y Publicidad

Aragonés, P. (2014). Real Time Bidding, en nuevo grial de la publicidad online. Harvard Deusto Marketing y Ventas(120), 22-31.

Cerezo, P. (2017). Los medios ante la transformación programática. Evoca Imagen, 2.

Marta-Lazo, C., & Iniesta-Alemán, I. (2018). Las agencias de publicidad locales, oportunidades y desafíos ante el cambio de paradigma en la industria creativa. En Creative Industries Global Conference: Libro de Actas (págs. 25-39). Universitat d´Alacant/Universidad de Alicante.

About the Author:

Doctora en Comunicación y Licenciada en Administración y Dirección de Empresas. Coordinadora de la Asociación de Marketing de España en Aragón. Profesora asociada e investigadora en GICID (Grupo de Investigación en Comunicación e Información Digital) de la Universidad de Zaragoza. Directora de MarketReal Consultores

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