En los últimos meses hemos visto cómo nacían varias necesidades de nuestros clientes, con una demanda tecnológica más amplia de lo habitual, esto es lógico, ya que cada vez manejamos más volumen de data para contrastar resultados y reports de cara a optimizar al máximo las campañas y sobre todo, perfeccionar procesos. Y como sabéis, en Elogia somos especialistas en innovar y adaptarnos al cambio ¡y eso hemos hecho!En un par de meses nos hemos plantado de cabeza a otro nivel en el mundo BigData. Hoy en el blog os contamos qué puede aportar esta área a vuestro negocio, no solamente en el plano estratégico sino en ahorro de tiempos, ya que hablamos de poder optimizar en un % muy grande del tiempo invertido en los setup de reports sin perder ni un ápice de fiabilidad, ya que utilizamos BigQuery de la mano de google con toda su infraestructura cloud para datos.

En qué consiste la aplicación del BigData para Markerting

El concepto de Big Data Marketing hace referencia a las técnicas, procesos, herramientas y tecnología de procesamiento de la información en grandes volúmenes de datos en tiempo real que nos permiten analizar estos datos y poder llevar a cabo estrategias que aplicamos a nuestros clientes. Las soluciones del Big Data Marketing permiten procesar y llegar a entender los datos permitiendo entre otras cualidades:

• Detectar problemas y oportunidades.
• Tomar decisiones basándonos en datos
• Mejorar servicios de una marca de cara a los consumidores

Implementación de BigQuery:

La primera piedra de un proyecto de esta clase suele ser generar un sistema de reporting potente y automatizado que permita gestionar la ingente cantidad de información que se nos presenta de forma ágil, este último punto es realmente importante, ya que hablamos de Base de datos de millones de personas y el procesado de esta cantidad de data puede ser un pain point importante muchas veces. Pero sin duda lo más relevante será generar un dashboard que muestre los datos de la forma más accesible posible,y así poder interpretar y tomar decisiones basándonos en estos datos de forma rápida y precisa.

Como sabemos BigQuery nos ofrece un servicio de BigData configurado, optimizado y funcional que nos facilitará la vida para centrarnos solamente en los datos.

Una estructura interna basada en columnas que permite almacenar y consultar la información de una forma muy eficiente. Un uso exhaustivo de la nube, realizando todas las consultas en paralelo para conseguir la mayor velocidad. Google utiliza su enorme infraestructura para conseguir tiempos de respuesta que nos hubieran parecido increíbles hace apenas unos años.

Podemos decir que gracias a Bigquery podemos conseguir :

• Reducir el tiempo de ejecución del report sobre versiones anteriores hasta un 90%, por ejemplo en uno de nuestros clientes hemos pasando de 50h a tan solo 5h. ¡Pero hay más!
• Hemos conseguido construir una infraestructura de datos escalable, de tal forma que aunque sigamos aumentando la base de datos, la velocidad actual, el sistema de reporting o sus tiempos no se verán afectados, es decir las grandes bases de datos ya no supondrán un problema para no solo gestionar los datos, sino también visualizarlos. Ya que BigQuery cuenta con una conexión nativa con acelerada llamada BigQuery BI Engine 
• Hemos reducido costes almacenando datos brutos en BigQuery en lugar de hacerlo directamente en un visualizador premium, ya que en ocasiones cuando se nos presentaban grandes proyectos debíamos recurrir a visualizadores que también eran almacenadores de datos disparando el coste del proyecto.

Ya estás utilizando Big Data y no lo sabes.

Estos son algunos ejemplos:

• Análisis del Customer Journey. El consumidor utiliza una variedad de dispositivos y tecnologías para cumplir una acción. Por eso, es importante comprender el customer journey, es fundamental para identificar los campos para ganar nuevos clientes o para evitar que se vayan a la competencia Por ejemplo:
  • Compromiso con el cliente: ofrecemos información no solo sobre quiénes son tus clientes, sino también dónde están, qué quieren, cómo quieren que se les contacte y cuándo.
  • Retención: El Big Data Marketing también puede ayudar a descubrir qué influye en la lealtad del cliente y qué hace que vuelva una y otra vez.
  • Optimización: podemos determinar el gasto de marketing óptimo en múltiples canales, así como optimizar continuamente los programas de marketing a través de pruebas, mediciones y análisis.
• Google Trends, monitoriza la tendencia de las KW

Este es un gran ejemplo de Big Data. Google Trends es el método más accesible para utilizar Big Data. Cuantifica la frecuencia con la que se introduce un término de búsqueda relacionado con el negocio que estemos analizando.

Se puede usar para dimensionar la popularidad de ciertos temas en países, idiomas u otros grupos en los que puedan estar interesados. O para saber que temas son relevantes para las consumidores.

• Análisis de compradores

Analizar el comportamiento del usuarios con datos de CRM y algoritmos podremos rastrear los temas que más interesen a los usuarios para que estos puedan recibir la información en el momento más adecuado para que la estrategia de marketing se vea beneficiada.

Podemos vincular el comportamiento digital del comprador a tus sistemas de CRM y el software de automatización de marketing te permite saber qué temas le interesan más a tus usuarios. Permitiéndonos enviar el contenido que más se ajusta a estos usuarios.

Y muchas más cosas como por ejemplo en las estrategias de Paid Media buscar correlación de factores externos como el clima, las precipitaciones, la renta per cápita, etc, calcular LTV o cohorts.

Nuevas oportunidades con BigData

Con una base sólida, sin importar la cantidad de datos que manejemos nos da la confianza para afrontar un mundo de posibilidades totalmente nuevo en el área de la explotación de datos.

Por ello desde Elogia apostamos fuerte por el BigData, sinceramente, creemos que esto nos abre un mundo de posibilidades totalmente nuevo en el área de la explotación de datos y no podemos parar de pensar en nuevos casos de uso tales como:

El cálculo del RFM (Recency, Frecuency y Money) , ¿Qué valor tiene nuestro cliente?

Se basa en el principio de Pareto, según la cual el 20% de los clientes de una compañía generan el 80% de los ingresos. El RFM es la mejor manera de constatar hasta qué punto este paradigma es real en nuestro caso, y ubicar a cada cliente en su escalón de la pirámide de valor.

Consiste en clasificar a los clientes por su valor en función de tres variables:

• Recencia. Días transcurridos desde la última compra.
• Frecuencia. Número de compras por período de tiempo, como promedio. Por ejemplo, número de compras mensuales.
• Money. Valor de las compras totales realizadas por el cliente en el tiempo de análisis.

Y si llegados hasta aquí tienes dudas, o no sabes como se puede aplicar esta tecnología a tus estrategias comerciales ¡contáctanos, somos la agencia especializada en marketing digital que buscas!  😉