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Las 4 V´s Del Big Data

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Hoy día, muchas son las marcas que le temen al Big data por el reto que representa enfrentarse a un cumulo de información. En un mundo paralelo, cohabitan muchas otras que se atreven a incursionar en el terreno de los datos porque es una tendencia. Sin embargo, no desarrollan estrategias de marketingnacientes de los insights obtenidos, debido a un desconocimiento latente.

El Big Data puede ayudar a las marcas al cumplimiento de sus objetivos.

Gabriel Jiménez consultor en Retail para IBM, comentó que los datos siempre estarán disponibles, la clave es saber analizarlos y no dejarlos almacenados,”Hay que hacer la liga con la tecnología porque a veces los retailers están detenidos en este  aspecto”.

De acuerdo con Statista, el valor de mercado del Big Data en 2015 fue de 11 mil 957 millones de euros y se estima que ene 2016 sea 15 mil 732 millones de euros. En tal sentido, hay que empezar por perderle el temor a los datos que si se pueden manejar en pro de los objetivos de las marcas.

Uno de los primeros pasos es tener claros los objetivos para entonces si poder hacer experiencias a la medida. “Esto ayuda a que las marcas conozcan mas al cliente, enriquezcan su información y puedan ofrecer mejores servicios y productos. La data ayuda a configurar las tiendas físicas y distingue estrategias con la tienda online.

Uno de los retos que se deben enfrentar es la verdad que presentan los datos “Cuando los mismos datos te demuestran que tu marca es vieja o que es mas cara la competencia o que los usuarios no ocupan tu plataforma digital porque no la entienden, pues no nos gusta.

La mejor forma para hacer que el Big Data se implemente correctamente es contando con un equipo de varios perfiles, la clave está en armar un equipo conformado por un mercadólogo, un actuario, un comunicólogo, un matemático, un ingeniero y un mediador, pues la data exige el análisis de información y la mayor objetividad posible al momento de interpretar las variables.

Asimismo, es oportuno darle seguimiento a la extracción de data, a la interpretación hacer nuevos cortes y tener diferentes acercamientos con el consumidor potencial. Al final de cuentas, el consumidor no debe recibir lo que las marcas estén dispuestas a darle sino lo que el quiera obtener de ellas.


FUENTE: INFORMABTL, NANCY MALACARA

 

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