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Aplicaciones del big data marketing

junio 28, 2022

Big data en el marketing

4 Aplicaciones de Big Data en Marketing¡Manténgase actualizado y seguro! Reciba las actualizaciones de las últimas publicaciones y más de Analytics Steps directamente en su bandeja de entrada. Suscríbete Al suscribirte, estás dando tu consentimiento para recibir correos electrónicos. Lea nuestra política de privacidad.¿Qué hace que su marca favorita merezca la pena? ¿O qué hace que confíes en los productos de una empresa y no en los de otra? ¿Cómo es que tienes un reconocimiento por un producto concreto fabricado por una empresa determinada como ninguna otra? Pues todo esto es producto del marketing.

El marketing no es sólo el acto de comprar y vender y ver anuncios, es mucho más que eso. Es un proceso socioeconómico que hoy en día se está digitalizando y en este proceso, está utilizando la analítica avanzada y el Big Data para maximizar su alcance.

Para entender el Big Data, echemos un vistazo a lo que son los «datos». Los datos se refieren a la información almacenada y a las operaciones registradas que fueron realizadas por el ordenador en diversas formas. El Big Data puede entenderse como los mismos datos presentes en cantidades y números enormes. Se trata de información proporcionada tanto por los humanos como por los dispositivos.

Qué es el big data

ResumenPara cuando lea este capítulo, lo más probable es que parte del contenido y los ejemplos estén obsoletos. Aunque lo escribimos utilizando las ideas más innovadoras de la época, las tendencias en datos y análisis evolucionan a un ritmo tan rápido que casi todas las tecnologías que fueron pioneras hace poco se quedan rápidamente obsoletas. ¿Su empresa ha adoptado el aprendizaje automático? Resulta que necesita el aprendizaje profundo. ¿Invierte en realidad virtual? En realidad, el espacio para estar es la realidad aumentada. ¿Cree que ha aprovechado el flujo de clics y el comportamiento de navegación de sus clientes?

  Time to market español

En: The Intelligent Marketer’s Guide to Data Privacy. Palgrave Macmillan, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-03724-6_4Download citationShare this chapterAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard

Análisis de big data en marketing

Las organizaciones utilizan el big data con el único fin de realizar análisis. Sin embargo, antes de que las empresas se dispongan a extraer ideas e información valiosa de los big data, deben tener el conocimiento de varias fuentes de big data disponibles. Los datos, como sabemos, son masivos y existen en diversas formas. Si no se clasifican o no se obtienen bien, pueden acabar perdiendo un tiempo y unos recursos preciosos. Para lograr el éxito con el big data, es importante que las empresas tengan los conocimientos necesarios para cribar entre las diversas fuentes de datos disponibles y clasificar en consecuencia su utilidad y relevancia.

Hoy en día, las empresas se han adelantado a las fuentes de datos tradicionales al trasladar sus datos a la nube. El almacenamiento en la nube da cabida a los datos estructurados y no estructurados y proporciona a las empresas información en tiempo real y conocimientos a la carta. El principal atributo de la computación en nube es su flexibilidad y escalabilidad. Como los big data pueden almacenarse y obtenerse en nubes públicas o privadas, a través de redes y servidores, la nube constituye una fuente de datos eficiente y económica.

Ejemplos de marketing de big data

Los profesionales del marketing siempre han confiado en las previsiones para entender cómo las tácticas de marketing individuales tienen éxito. El big data permite a los profesionales del marketing aumentar el volumen y la variedad de las fuentes de información, al tiempo que acelera la elaboración de informes, lo que permite realizar previsiones en tiempo real y tomar decisiones más informadas.

  Sistema de informacion de marketing ejemplo

La buena noticia es que la modelización predictiva puede superar estos problemas. Mediante el uso de potentes algoritmos que anticipan y reaccionan a las condiciones cambiantes o modelos que agrupan puntos de datos en función de su similitud, los profesionales del marketing pueden mejorar la precisión de las previsiones en todas sus operaciones.

Los anunciantes deben ser transparentes y cumplir las leyes locales para tranquilizar a los consumidores, mientras que en las áreas en las que la segmentación aún no está totalmente desarrollada o integrada, deben confiar en las señales que tienen para tomar decisiones informadas.

Si bien es posible que los humanos vean los datos de rendimiento, los analicen y tomen decisiones de optimización, los big data añaden un gran número de variables adicionales que son difíciles de calcular para nuestros cerebros.

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