big data para marketing: webinar

[1]

[1]

Twittea este evento con el hashtag #eventosiebs

[2]

[2]


BIG DATA PARA MARKETING

[3]

[3]


Índice

1. BIG DATA

2. ¿CÓMO GESTIONARLO?

3. ¿PARA QUÉ SIRVE?

4. BIG DATA PROJECT

5. RETOS DEL BIG DATA

[4]

[4]


BIG DATA

[5]

[5]


Para explicar qué Big Data, primero definamos BI

Definimos Business Intelligence como el conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten extraer, transformar y cargar datos de los sistemas transaccionales e incluso información desestructurada en información estructurada, para su explotación directa (reporting) o para su análisis, dando así soporte a la toma de decisiones sobre el negocio.

[6]

[6]


Llegando al Big Data

• Todos tenemos un móvil conectado a internet, tenemos tabletas, portátiles, nos conectamos a redes sociales, pero esto no acaba aquí, tenemos lo que se ha dado a conocer como “El internet de las cosas”, Dispositivos conectados a internet, algunos que no sorprenden… una TV, una consola de videojuegos, pero otras que hace tiempo nos hubiera costado mucho entender para que se conectan a internet…Cosas como Lavadoras, frigoríficos, persianas, relojes, despertadores, calefacciones e incluso bombillas.

• Con toda esta cantidad de información que desde hace algunos años hemos empezado a tener, surge un nuevo concepto, un concepto que no solo afecta al tradicional departamento que teníamos de BI, afecta a toda la compañía, hablamos de “Big Data”.

http://smart-lighting.es/carrefour-podra-enviar-ofertas-instantaneas-a-sus-clientes-gracias-a-la-tecnologia-led-de-philips/

[7]

[7]


¿Qué es el Big Data?

Un mayor ámbito de información 18%

Nuevos tipos de datos y análisis 16%

Información en tiempo real 15%

Entrada de datos procecentes de nuevas tecnologías 13%

Forma no tradicionales de soportes 13%

Grandes volúmenes de datos 10%

La última palabra de moda 8%

Datos de redes sociales 7%

[8]

[8]


¿Qué es el Big Data?

Wikipedia nos define Big Data como “el término que se refiere a un conjunto de datos tan grande y complejo, que resulta difícil de procesar usando los sistemas de gestión de bases de datos disponibles o las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos”.

[9]

[9]


Las 5 V del Big Data

[10]

[10]


• Variedad: Antes teníamos pocas fuentes de información, o relativamente pocas. Nuestra TPV, nuestros proveedores, alguna información a nivel cliente. Ahora tenemos redes sociales, dispositivos que nos envían información de manera automática como móvil, puntos de acceso wifi, beacons, y un largo etc.

• Volumen: Muchas fuentes nuevas de información que generan la misma de manera más automática y sobretodo, en cualquier momento y lugar. Antes si un comprador no venía a nuestra tienda, difícilmente teníamos información, ya no solo sobre venta, sino también sobre el propio cliente. Ahora mismo, podemos saber muchas cosas de personas que incluso no nos han llegado a comprar, pero que de una manera u otra interactúan con nuestras marcas.

• Velocidad: Velocidad en la llegada de datos, de procesamiento por tanto de los mismos. Es evidente que tenemos muchas más fuentes de información, y mucho más volumen de la misma.

• Veracidad: Ante tanta variedad, volumen y velocidad es importante determinar si va a ser necesario un proceso de limpieza que le de veracidad al dato o puede ser un actor secundario sin llegar a ser vital.

• Valor: Último y no menos importante. Es caro poner en practica todas las infraestructuras necesarias para almacenar y procesar toda esta cantidad de volumen de datos, es por eso, que es imprescindible poderle sacar valor a toda esta información.

[11]

[11]


¿CÓMO GESTIONARLO?

[12]

[12]


Analítica y visualizaciónDado la complexidad de la gestión de los datos masivos existentes en el Big Data se han realizado

grandes avances en distintos campos de la matemática y la estadística que han comportado al nacimiento de una nueva profesión Data Science

[13]

[13]


¿PARA QUÉ SIRVE?

[14]

[14]


Aplicaciones del Big Data

Marketing personalizado utilizando tendencias socialesVisión de negocio precisa

Segmentación de los clientesCaptura de oportunidades en ventas y marketing

Toma de decisiones en tiempo realDetección de pérdida de clientes

Detección de fraudeCuantificación del riesgo

Tendencias del sentimiento de mercadoComprensión de cambio del negocio

Planificación y predicciónMejor análisis de costes

Análisis del comportamiento de los clientesRendimiento de la producción

Otros

6145413837353330303029292764

Áreas que se benefician del Big Data % Respuestas

[15]

[15]


Marketing Personalizado

• Anunciar productos relacionados con los intereses del cliente

• No hace falta ventas para personalizar la comunicación

• Dirigir las promociones dependiendo de nuestro comportamiento de compra

• Optimización de las campañas de comunicación Comunicar cuando y donde te escuchan

• Etc.

[16]

[16]


Segmentación de los clientes

• Detección de patrones dependiendo de nuestros objetivo.

• Segmentaciones por:– Comportamiento de compra

– Comportamiento de consumo

– Interacción con la marca

[17]

[17]


Redes de influencia

Analizando campañas de MGM o las redes sociales podemos:

•Crear de relaciones entre nuestros clientes.

•Detección de nuestros mejores clientes embajadores de marca

•Detección de nuestros mejores promotores de ventas

PREMIOS O EXPERIENCIAS EXCLUSIVAS

[18]

[18]


Detección de pérdida de clientes• Identifica los criterios que marcan la posible

pérdida de un cliente y que hace que se desactive.

• Divide tu base de datos en los distintos grupos de clientes existentes.

• Actúa cuando sea necesario para evitar la pérdida.

• Basado en el comportamiento del usuario dentro de su segmento.

Crea la estrategia:

•Define el contenido

•El canal más afín por usuarioRecupera a tus usuarios

23

1Activa la campaña

[19]

[19]


Planificación Logística

• Incrementa el rendimiento en la cadena de producción de producto.

• Optimiza el stock.

• Realiza los envíos cuando el cliente este realmente disponible.

• Realiza las mejores rutas y ahorra pérdidas de en el reparto.

[20]

[20]


Comunicación Omnicanal

[21]

[21]


BIG DATA PROJECT

[22]

[22]


Realización de un proyecto de Big Data Marketing

[23]

[23]


Partes de un proyecto de Big Data

ARQUITECTURA DE DATOS

GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO

(Estratégia)

ANÁLISIS DE DATOS

AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS

1

2 3 4

[24]

[24]


Herramientas para el Big Data

[25]

[25]


RETOS DEL BIG DATA

[26]

[26]


Los retos del Big Data MarketingSaber que datos colectar

A la vez que se combina información desectructurada y estructurada, se debe atender a que el volumen de datos recogidos y a explotar se adecúan a las capacidades analíticas y la infraestructura de la empresa.

Saber como analizar esta información

A medida que crece el volumen del Big Data, disminuye el tiempo disponible para analizarla y tomar decisiones. Tendremos que ser muy precisos a la hora de saber que análisis realizar dependiendo de nuestro objetivo.

Saber como conseguir ideas accionables

Mantener en todo momento un enfoque eminentemente pragmático y de negocio es esencial para generar resultados positivos.

Trasladar la inteligencia generada a todos los niveles

Todos los departamentos de una empresa necesitan la información generada por el Big Data y el análisis aplicado. Poner a disposición la inteligencia generada de forma directa o a través de programas de formación será clave para asegurar la efectividad del Big Data.

Evolución de la legislación de la protección de datos

La mayoría de los usuarios ceden sus datos sin tener muy claro qué tratamiento está aceptando que se haga con ellos. Esto ha generado un pánico general que debe regularse.

[27]

[27]


¡Gracias!

big data para marketing: webinar

Education