Big Data Marketing, la analítica de datos al servicio de la publicidad

Big Data MarketingHoy en día, el marketing digital se ha instalado en todas las empresas. Los profesionales de la publicidad han evolucionado para adaptarse al público digital, que responde a una publicidad muy diferente de la tradicional. Internet ha permitido la existencia de una publicidad no intrusiva y más exacta con las necesidades del usuario.

El perfil del profesional del marketing es uno de los más polivalentes que podemos encontrar en el ecosistema digital, ya que debe tener conocimientos y habilidades que abarcan desde la comunicación escrita a la edición de vídeo y fotografías, por poner dos ejemplos. A todo ello, se suma ahora el Big Data Marketing. Estamos ante una era en que la analítica de datos puede revolucionar la manera de hacer marketing, ya que obtener datos a grandes cantidades y de diferente índole nos ayuda a hacer campañas aún más efectivas. Sin duda, ahora más que nunca los datos serán prioritarios.

 

¿Por qué Marketing y Big Data están destinados a ir de la mano?

Por un lado, el marketing tiene numerosas y muy buenas maneras de captar datos de calidad. Las redes sociales, la navegación web y las campañas de publicidad nativa generan muchos datos que sin una herramienta analítica pueden pasar desapercibidos.

En segundo lugar, se pone de manifiesto la necesidad de redirigir mejor la publicidad para impactar en el momento preciso y prever, de alguna manera, las necesidades del consumidor. Hasta ahora, la segmentación habitual del target era la de considerar a todo el público objetivo como un conjunto de personas que comparten características sociodemográficas. Con Big Data, Marketing puede considerar al target como individuo y, por tanto, lanzar una comunicación personalizada a cada cliente.

 

4 usos del Big Data Marketing

  • Adelantarse a los patrones de consumo: La analítica de datos permite desarrollar patrones que permitan hacer predicciones. Si lo aplicamos a marketing, este uso permite mejorar el impacto de la publicidad e incluso prever el comportamiento del consumidor.
  • Personalizar el contenido: Por ejemplo, el Inbound Marketing, una técnica que logra captar leeds cualificados ofreciendo materiales útiles a los usuarios, como pueden ser tutoriales, artículos o infografías, mejora notablemente si obtenemos datos que nos indiquen qué tipo de recurso gustará más al público.
  • Mejor segmentación: Como ya hemos comentado, el paso de público objetivo a individuo objetivo permite un marketing más efectivo. Cada usuario diferente podría recibir ofertas más personalizadas, incluso contenido y mensajes totalmente diferentes al del resto de clientes potenciales.
  • Mejora en el análisis y cuidado de la reputación online: Ya existen aplicaciones que, a través de los datos recabados de las redes sociales, son capaces de discernir entre comentarios positivos, negativos o neutrales. La detección del sentimiento de los mensajes sociales permite reaccionar mejor ante una crisis de reputación de marca e incluso elaborar mejores protocolos de actuación ante, por ejemplo, una crítica.

 

En Digital Tech Institute puedes formar a tu departamento de marketing en Big Data para que exploten definitivamente todos los datos que tus campañas generan.

 

 

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