Marketing basado en analítica avanzada

La analítica avanzada ha contribuido significativamente en la práctica empresarial. En el camino hacia ser una empresa dirigida por datos, la analítica avanzada está abordando cada vez más los procesos administrativos y de planificación en marketing, ventas y gestión. Sin embargo, debemos acortar la distancia entre la tecnología y la metodología, así como los escenarios empresariales claros y el valor añadido. El reto está en encontrar cómo traducir los datos al lenguaje empresarial, teniendo en cuenta los potenciales y limitantes

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Si el big data es el nuevo petróleo, la analítica es el motor de combustión. Los datos sólo pueden beneficiar a las empresas si se utilizan y capitalizan adecuadamente. La analítica permite el uso inteligente de los datos, así como la correspondiente automatización y optimización de funciones y procesos, para obtener una ventaja competitiva.

La ciencia de datos ya no es cuestión de científicos

La analítica avanzada está ganando adeptos como mantra para la disrupción masiva del modelo de negocio y la entrada en mercados fundamentalmente nuevos. Diversos casos de uso intersectorial demuestran el potencial de innovación y diseño a partir de la analítica avanzada, sin embargo, falta un modelo de evaluación para aprovechar los numerosos potenciales.

Los datos digitales y los algoritmos también permiten el desarrollo de procesos y modelos empresariales completamente nuevos. Se utilizan tanto análisis prácticos y sencillos, con pequeñas cantidades de datos, como análisis avanzados con grandes volúmenes de datos, incluida la analítica avanzada.

Los expertos en el campo ofrecen actualmente una gran cantidad de explicaciones relacionadas con la informática. Existen numerosas publicaciones y debates científicos de divulgación entre los que se puede elegir, sin embargo, necesitamos casos empresariales claros, en una variedad de industrias, para comenzar el camino hacia la agencia automatizada.

Moneyball para mercadeo

Si miramos los artículos de negocios de los últimos 20 años, podemos ver que cada año se habla de una “dinamización en constante aumento” o de “ciclos de innovación y producto más cortos”, como si la crema dental blanqueara los dientes mejor con cada año que pasa. Es comprensible que muchas personas hayan desarrollado una sensación de inmunidad el “mercadeo inteligente” porque mucho se habla, pero poco avanzamos.

Durante las primeras etapas de las revoluciones industriales, las innovaciones tecnológicas sustituyeron o aliviaron la fuerza muscular humana. En la era de la IA, nuestras capacidades cognitivas son ahora simuladas, multiplicadas e incluso parcialmente sustituidas por la digitalización. Como resultado, las empresas y las economías están experimentando nuevos efectos de escala y multiplicación. Las empresas de los ecosistemas digitales adoptan cada vez más los negocios algorítmicos.

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Más que una comprensión tecnocrática o mecanicista de los algoritmos, se trata también del diseño y la optimización de la cadena de valor digital y analítica para lograr ventajas competitivas a largo plazo. Los sistemas informáticos inteligentes, por un lado, pueden apoyar los procesos de toma de decisiones en tiempo real; por otro lado, el big data y la analítica avanzada ya pueden tomar decisiones que superan el juicio humano.

A medida que avanza el Internet de las cosas, todos los dispositivos y equipos se vuelven más inteligentes y proactivos a la hora de comunicarse entre sí. Las interfaces conversacionales transformarán la comunicación entre humanos y máquinas, dejando de lado los navegadores de Internet basados en texto para dar paso a las conversaciones en lenguaje natural con cualquier persona y con todo (Internet of Everything).

Pero sin las herramientas necesarias, los humanos tampoco podrán aprovechar los 70 billones de puntos de datos de Internet, ni la interconexión desestructurada de las empresas y los agentes económicos. Hoy, en teoría ya estamos en la capacidad de automatizar los procesos de captación de clientes y de análisis de la competencia, permitiendo que los empleados se centren en contactar con nuevos clientes y desarrollar estrategias competitivas. Pero, ¿qué sigue?

Aplicaciones prácticas y preguntas clave

La investigación sobre big data y analítica avanzada suele estar centrada en la técnica y la informática, pero olvidamos que el papel principal de la comunicación es actuar como correa de transmisión, transformando la jerga empresarial en un lenguaje de posibilidades. La tecnología y los métodos ya no son un misterio. Es hora de pasar a las aplicaciones de negocio interconectadas.

Para finalizar, una serie de ejemplos de buenas prácticas pueden ser el motor para comenzar a acortar la distancia entre el potencial de los datos y su aplicación con éxito en la práctica empresarial. En consecuencia, me veo a mí mismo y a mi trabajo como un puente entre la hoja de ruta (roadmap) y su aplicación. Estas preguntas también te podrían ayudar a orientar a tus clientes hacia prácticas más eficaces:

  1. ¿Cómo se pueden identificar y perfilar automáticamente los clientes y mercados potenciales?
  2. ¿Cómo puede utilizarse la analítica avanzada para optimizar la planificación de medios?
  3. ¿Cómo se pueden generar y controlar automáticamente las recomendaciones de productos y los precios?
  4. ¿Cómo la analítica avanzada puede controlar y coordinar los procesos de compra de forma inteligente?
  5. ¿Cómo pueden utilizarse los datos para generar contenidos relevantes?
  6. ¿Qué se puede hacer para aumentar la satisfacción del cliente en la comunicación, el servicio y el marketing?
  7. ¿Cómo puede utilizarse la analítica avanzada para optimizar y automatizar el recorrido del cliente?
  8. ¿Cómo se puede optimizar la investigación de mercado?