BIG DATA: ¿ayuda o confunde más?

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En los últimos años se han dedicado muchos recursos a la obtención de datos para conocer más sobre los hábitos de compra y consumo.

Tanta información ha sido de poca utilidad para la mayoría de las empresas al no tener la capacidad de transformarla en estrategias accionables, lo que ha ocasionado que en vez de una inversión en la obtención de datos, se vuelva un gasto difícil de argumentar.

La BIG DATA es una herramienta poderosa y de gran utilidad para aquellos que la utilizan de forma óptima, pero la gran cantidad de información es confusa y costosa para quien sólo la almacena.

Uno de los principales problemas que enfrenta una empresa con la BIG DATA es el hecho de no tener claro para qué la necesita.

La idea de acumular datos para generar ideas a partir de ahí es un grave error y ocasiona la pérdida de tiempo para los equipos involucrados, además de desviarlos del objetivo a alcanzar.

Por ello, el primer paso es tener claro el objetivo.

Seguido a esto habrá que hacer la tarea de Pensamiento Estratégico para definir las tácticas ejecutables y sus parámetros de medición o KPI’s.

Una vez formulada la medición de KPI’s, será mucho más sencillo el aprovechamiento de la información de BIG DATA, ya que se puede determinar rápidamente qué tipo de datos se requieren del mar de información al que se tiene acceso.

Sin embargo, también es necesario considerar que el BIG DATA es la parte métrica que ayuda a evaluar el rumbo de un proyecto pero en el caso de Shopper Marketing esta información no define los motivadores y barreras que tiene el comprador a lo largo de su proceso de decisión de compra.

Por ejemplo, una agencia de autos pudiera analizar información que le permita saber si los días de lluvia, la tasa de cambio, el índice de confianza del consumidor, la publicidad, la época del año, e incluso la edad de los compradores influye en el tipo de auto que vende cuando una persona entra a la sucursal.

Esta información, sin duda, ayuda a la empresa a generar estrategias de venta adecuadas para optimizar el tráfico a la tienda, pero los indicadores no revelan insights del shopper journey. Esto quiere decir, que no se sabe por qué una persona tiene la intención comprar un auto o de visitar la tienda en ese momento, ni qué la hace decidir por un tipo de vehículo en particular descartando otros modelos.

En esta era de automatización y tecnología predictiva, es muy común pensar que las herramientas que se emplean para obtener información, generarán automáticamente un insight, lo cuál es incorrecto.

Un insight se extrae de la observación de comportamientos, de conversaciones con el shopper y el consumidor, del intercambio de opiniones con los clientes y todos los involucrados que puedan tener influencia en el proyecto.

Es un marketing que se hace a pie para entender el por qué de los datos y el cómo detectar oportunidades para mejorar la estrategia que dirija el proyecto hacia el éxito.

Los insights son el hueco de información que aún enfrentan muchas empresas y que hacen la diferencia en la conexión con el shopper a través de la creación de mensajes adecuados y la detección de los momentos óptimos para entregarlos.

En el equipo involucrado, es sumamente importante contar con la colaboración de personas capaces de identificar la información de utilidad y su calidad dentro del abrumante mundo del BIG DATA, que tengan la habilidad para construir insights y sobre todo, que sean quienes conecten ambas fuentes coherentemente para desaparecer el abismo que existe hoy en día y hacer más rentable la inversión en información.

 

 

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