El Big Data, conocido también como inteligencia de datos, va más allá del análisis tradicional de información. La manipulación de grandes cantidades de información lleva gradualmente a las marcas a adoptar medidas para manejar los datos y establecer estrategias más efectivas de marketing.

En este sentido, se estima que los usuarios de Facebook envían aproximadamente 31.25 millones de mensajes y miran alrededor de 2.77 millones de videos; por ejemplo, se calcula que se suben 300 horas de video cada minuto a la plataforma de YouTube, según datos de Neilpatel.

Actualmente una gran cantidad de datos son recolectados de los dispositivos móviles. De hecho, se estima que a nivel mundial el número de teléfonos inteligentes aumente a 6.1 mil millones para 2020, una cifra significativa si se desea conocer el comportamiento del consumidor en digital.

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Sin embargo, ¿a qué se enfrentará una marca si requiere implementar una estrategia Big Data? Al respecto, el reporte Yearly Marketing Survey 2018: Climbing the data ladder towards marketing attribution de The House of Marketing, muestra el resultado de una pregunta de la encuesta sobre los principales obstáculos para desarrollar una estrategia de datos para los departamentos de marketing en Bélgica durante 2018. Los resultados señalan que cuando a los gerentes de marketing que participaron en esta encuesta se les preguntó qué obstáculos encontraron dentro de su estrategia de datos, aproximadamente el 50 por ciento indicó que la falta de una estrategia de datos constituyó el principal obstáculo

En el siguiente listado se muestran las 10 principales limitaciones, según the House of Marketing:

  1. No hay estrategia de datos – 47%
  2. Las fuentes de datos no están conectadas – 47%
  3. Falta de tiempo – 44%
  4. Falta de personas para recopilar y/o analizar datos – 37%
  5. Falta de habilidades para analizar y/o utilizar datos – 35%
  6. No hay comunicación entre departamentos clave – 26%
  7. Falta de presupuesto para recopilar y/o analizar datos – 25%
  8. Falta de tecnología para analizar y/o utilizar datos – 24%
  9. Baja calidad de los datos – 24%
  10. Complejidad de regulaciones – 23%

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