Big data marketing o cómo conectar mejor con los clientes 

¿Te has preguntado qué sucede en 60 segundos en Internet? Según el informe anual de la empresa DOMO, al cierre de 2023 cada persona generaba 102 Mb de datos por minuto. En el mismo periodo de tiempo se publicaban 360 000 tuits en X, se enviaban 241 millones de emails y 694 000 reels a través de los mensajes de Instagram, y Taylor Swift se reproducía 69 400 veces. Esta situación, provocada por la evolución y desarrollo de las tecnologías, ha creado lo que se denomina big data.  

Precisamente, las marcas han utilizado este contexto de grandes volúmenes de datos para comprender mejor a los clientes, identificar tendencias en el comportamiento del consumidor y mejorar la efectividad de las campañas. Así, se ha dado paso al big data marketing. 

Big data marketing: más cerca de los usuarios 

El big data, de forma general, tiene su origen en la explosión de los datos cuantitativos en el contexto digital. Es un fenómeno estrechamente vinculado al avance tecnológico: mientras más plataformas digitales existen, más datos se generan. En este sentido, el big data hace referencia al conjunto de datos cuyo tamaño está más allá de la capacidad de las herramientas típicas de software de base de datos para capturar, almacenar, administrar y analizar (McKinsey Global Institute, 2011). 

Partiendo de esta definición, el big data marketing es una estrategia que recopila datos de diversas fuentes, como transacciones comerciales, interacciones en redes sociales, comportamiento de navegación en internet o datos demográficos. Estos datos se procesan y analizan utilizando herramientas de análisis de datos avanzadas para extraer información valiosa sobre los clientes y el mercado. 

De esta forma, las marcas pueden segmentar a su audiencia de manera más precisa, personalizar las experiencias de los clientes, mejorar la efectividad de la publicidad y las campañas de marketing, identificar oportunidades de mercado y optimizar el retorno de la inversión en marketing. 

La personalización como parte del big data marketing 

¿No te ha pasado que a veces estás navegando en la web y te aparece un anuncio sobre un producto que justamente quieres o necesitas? No, no es magia ni casualidad. Se llama personalización y es clave en el big data marketing. A través de clics en determinados enlaces, historial de búsqueda, formularios o tiempo dedicado a ver contenido sobre un tema, las empresas se hacen una idea del comportamiento del consumidor y sus preferencias. 

Te explicamos algunas formas en que la personalización se integra en el big data marketing: 

• Segmentación precisa: el análisis de datos permite a las empresas segmentar a su audiencia en grupos más específicos según características demográficas, comportamientos de compra, intereses. 

• Recomendaciones personalizadas: como te decíamos, las empresas utilizan algoritmos de recomendación basados en datos para sugerir productos o servicios relevantes a cada cliente. Esto mejora la experiencia del cliente y aumenta las posibilidades de conversión. 

• Contenido personalizado: mediante el análisis de datos sobre el comportamiento de navegación y la interacción en redes sociales, las empresas pueden ofrecer contenido personalizado, como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales o mensajes en sitios web, que se adapten a los intereses específicos de cada usuario. 

• Optimización de la experiencia del cliente: al recopilar datos en tiempo real sobre las interacciones de los clientes con los sitios web, aplicaciones y otros canales, las empresas pueden realizar ajustes en tiempo real para mejorar la experiencia del cliente.  

Cinco usos del big data marketing 

Ya te adelantamos dos usos del big data marketing: la personalización y la segmentación del mercado. A estas se suman otras aplicaciones que pueden beneficiar a las empresas y marcas. ¡Echemos un vistazo! 

• Optimización de campañas publicitarias: el big data permite a las empresas analizar el rendimiento de sus campañas publicitarias en tiempo real y realizar ajustes según sea necesario para mejorar la efectividad y maximizar el retorno de la inversión. Esto puede incluir ajustes en la segmentación de audiencia, el diseño de anuncios o las estrategias de oferta. 

• Predicción de tendencias de mercado: las empresas pueden identificar patrones en el comportamiento del consumidor que les permitan prever las demandas futuras del mercado. Esto les permite anticiparse a las necesidades del cliente y ajustar su estrategia de marketing en consecuencia. 

• Optimización de precios: utilizando técnicas de análisis de precios dinámicos y datos sobre la demanda del mercado, las empresas pueden ajustar los precios de sus productos o servicios para maximizar los ingresos y la rentabilidad. 

• Mejora de la experiencia del cliente: identifica áreas de mejora en la experiencia del cliente y toma medidas para optimizarla. Esto puede incluir mejoras en el servicio al cliente o la personalización de la experiencia de compra en línea. 

• Atraer nuevos clientes y fidelizar a los existentes: las empresas encuentran patrones de comportamiento que indican quiénes son sus clientes más valiosos y qué estrategias son más efectivas para atraer y retenerlos. Esto les permite personalizar sus mensajes y ofertas, dirigirse de manera más precisa a los clientes potenciales y mejorar la experiencia del cliente para aumentar la lealtad y retención a largo plazo. 

Casos de éxito del big data marketing 

Grandes marcas ya han incorporado el big data marketing como una parte básica y esencial de su estrategia de marketing. Por ejemplo, Amazon utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar el comportamiento del consumidor. Así, ofrecen recomendaciones altamente personalizadas y aumentan las tasas de conversión.  

Otro caso es Netflix (y casi cualquier plataforma de streaming) que personalizan las recomendaciones de contenidos según las preferencias, visualizaciones y calificaciones de los usuarios. Así, mejora su experiencia y aumenta la retención de suscriptores. 

Por último, también resulta interesante la estrategia de big data marketing de Starbucks que utiliza datos de transacciones de clientes, información de ubicación y datos de redes sociales para personalizar ofertas y promociones para sus clientes. Asimismo, utilizan la aplicación móvil Starbucks Rewards para recopilar datos sobre el comportamiento de compra y ofrecer recompensas personalizadas, lo que aumenta la lealtad del cliente y las ventas. 

Si quieres ampliar conocimientos sobre esta y otras muchas áreas relacionadas con las estrategias de marketing, no dudes en seguirnos en el blog de Educa.Pro.