Segunda parte de la serie basada en la presentación Estrategias de marketing para la generación de datos que di en el evento Big Data & Analytics Summit.
Datos
Son el nuevo recurso natural y su súper abundancia presenta nuevos retos a nuestra capacidad de aprovecharlos.
Son como el petróleo o los diamantes, en su estado natural o crudo, no tienen mucha utilidad ni valor, sin embargo, cuando los procesamos adquieren un enorme potencial para la organización, como producto terminado y con un objetivo definido.
Con la explosión digital, ahora generamos más datos que nunca, aunque eso no quiere decir que todos sean de utilidad, aún.
Estructurados
Se dividen en estructurados, los que hemos usado por más tiempo y estamos más acostumbrados a analizar de forma cotidiana. Aquí se incluyen los datos que están organizados de forma lógica, se puede saber qué datos son y encontrarlos de forma sencilla. Como los formularios en los que se llenan datos específicos en cada campo.
No Estructurados
Son principalmente texto libre, es decir que se puede capturar cualquier cosa en ellos, por lo que su análisis posterior es más complicado. Ejemplos son los videos, fotografías y textos, de los que se puede sacar gran cantidad de información.
Una limitante para obtener valor de los datos ha sido la capacidad de procesarlos, de forma oportuna para tomar decisiones con ellos.
Características
Para aprovecharlos, hay que considerar sus cualidades.
Volumen: La cantidad de datos que se generan hoy en día es inmensa y todos los días se crean nuevos. En el mundo digital, hay:
- +4,000 millones de cuentas de correo.
- +1,440 millones de cuentas de Facebook.
- +500 millones de cuentas de Twitter.
Variedad: Aquí se agrupan las distintas formas en que se pueden presentar los datos, siendo los videos, comentarios en texto libre y fotografías, de los cuales se puede analizar tanto el contenido como el nombre y la descripción, los más representativos.
Velocidad: Es lo que hace que perdamos la oportunidad de sacar conclusiones, ya que con los nuevos datos, hay que discriminar para decidir cuántos y hasta qué punto los podemos aprovechar para tomar decisiones.
Como YouTube que dice que cada minuto se suben 100 horas de video a la plataforma.
Esto hace que sea como los periódicos, tenemos que tener la información lista para ser consumida a tiempo, el día de hoy ya que, aunque sea muy buena, si es del día anterior ya no tiene utilidad.
Veracidad: Hay que ser capaces de seleccionar el contenido que aporta valor al negocio, no solo por la confianza que podemos tener en los datos sino también por su utilidad.
Otro de los retos que enfrentamos es la capacidad para identificar cuáles me sirven, y realmente enriquecen mis resultados.
Democratización de Internet
El acceso a internet y la facilidad de escribir y publicar contenido en línea sin restricciones, han hecho que una de sus mayores ventajas sea el hecho de que cualquiera puede escribir, aunque al mismo tiempo, el que todos puedan hacerlo es una de sus debilidades. Por ello, la capacidad para distinguir y aprovechar los datos que son útiles de los que no, es fundamental para desarrollar una estrategia de mercadotecnia basada en hechos.
¿Cuánto es Big Data?
Para que los datos sean considerados como masivos, más allá de cantidades gigantescas, la clasificación aplica cuando perdemos la capacidad de analizarlos para aprovecharlos, si sólo los almacenamos, y no obtenemos beneficio de ellos; Incluso sí los podemos analizar pero obtener resultados nos toma demasiado tiempo, tenemos Big Data.
Analítica
Para obtener resultados de los datos, hay que analizarlos mediante modelos de estadística. Para encontrar patrones que mediante un análisis manual no podríamos detectar.
Del término analítica es importante aclarar una distinción ya que se usa indistintamente para referirse a reportes, que muestran sólo el pasado, así como al uso de modelos predictivos que nos muestran lo que sucederá en el futuro.
Para tomar decisiones de los resultados de modelos analíticos se usan reportes. La distinción radica en los informes tradicionales muestran lo que ya ocurrió, nos permiten tomar decisiones reactivas, para poder corregirlo.
Con analítica, podemos ser proactivos, anticiparnos a lo que puede pasar, para tomar acciones preventivas, lo que nos da una ventaja.
Historia
Para hacer cualquier análisis estadístico, se requiere historia, entre más, generalmente es mejor, porque ayuda a eliminar sesgos que afectan la capacidad para predecir de los modelos. El pasado nos ayuda a caracterizar al futuro.
Mediante este análisis se detectan patrones en los datos, hechos que se repiten de forma consistente en el tiempo y comparten características que nos permiten identificarlos y señalar tendencias.
Las tendencias me indican hacia dónde se dirige el mercado, cómo se está comportando el consumidor, qué es lo que busca, cómo.
Probabilidad
Una vez que tenemos tendencias, se evalúan las probabilidades de que suceda, entre mayor sea, más factible es que ocurra. Así puedo evaluar mis acciones de mercadotecnia antes de ejecutarlas, para que sólo se ejecuten las que puedan ser más exitosas.
Toma de decisiones
Una ventaja de usar analítica para sustentar las decisiones de negocio es que nos permiten ser proactivos. Es como si nuestro negocio fuera un coche y lo manejáramos con analítica. Veríamos siempre hacia adelante, lo que viene. Esto nos permitirá tomar acciones preventivas antes de que ocurran los eventos negativos o los riesgos se materialicen.
Reportes
Usualmente la toma de decisiones se basa en reportes que se basan en el pasado, en lo que ya ha sucedido. Si nuestro negocio fuera un auto y lo condujéramos únicamente con la información obtenida de los reportes, sería como ir viendo hacia atrás, por el retrovisor. Si chocamos contra algo, sólo nos daríamos cuenta una vez que sucedió y no podríamos evitarlo.
