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¿Qué es la analítica big data?
¿Alguna vez te preguntaste por qué algunos emprendimientos son más exitosos que otros? Todo depende de la satisfacción que tengan sus clientes al interactuar con la marca. Pongamos como ejemplo la industria de los juegos de azar online. Una plataforma como Ultra Casino ha tenido en cuenta la experiencia de sus jugadores dentro de su entorno para poder ofrecerles los bonos más interesantes y la última innovación en tragamonedas y casino en vivo. Ahora bien, para poder decidir qué es más importante para sus clientes, este casino utiliza la analítica big data; extrae información de la interacción de los jugadores con la plataforma, la analiza y puede, así, seguir desarrollando su aplicación, según las preferencias del público.
En pocas palabras, la analítica big data es un proceso complejo que examina grandes cantidades de datos para encontrar información que, de otra manera, permanecería oculta. Los patrones de comportamiento, las preferencias de los usuarios y las tendencias del mercado son algunos de los resultados que las empresas pueden esperar de estos análisis. A gran escala, las tecnologías que posibilitan la analítica de los macrodatos les dan a las empresas una manera de estudiar datos que provienen de muchas fuentes distintas y, por lo tanto, están desestructurado. Así, pueden llegar a conclusiones mucho más acertadas porque se basan en hechos reales.
¿Por qué la analítica de macrodatos es importante?
Las empresas reciben todo tipo de datos de la interacción de los usuarios con sus plataformas. A diferencia de lo que sucedía hasta hace unos años, esta información está desestructurada, lo que significa que no puede volcarse a una base de datos y analizarse manualmente, como se hacía antes. Hoy, los datos provienen de los sitios web, las redes sociales e, incluso, de la manera en la que un usuario interactúa con un anuncio. Para poder ordenar y extraer información valiosa de los macrodatos, es necesaria la tecnología.
La analítica big data ayuda a las empresas a estudiar eficientemente los datos e identificar nuevas oportunidades. A cambio, este análisis promueve una mejor toma de decisiones porque estas ya no están basadas en una corazonada, sino en hechos concretos. Así, las organizaciones pueden alcanzar operaciones más eficientes, tener mayores ganancias y aumentar la satisfacción de sus clientes. Estas son algunas de las maneras en las que las compañías pueden usar la analítica para mejorar su negocio:
- Reducir costos: Las tecnologías del big data pueden ayudar a reducir considerablemente los costos de una compañía en relación con el almacenamiento de datos. Por otro lado, este tipo de analítica ayuda a encontrar formas más eficientes de llevar a cabo las operaciones de un negocio.
- Tomar mejores decisiones más rápidamente: La rapidez de las herramientas que se dedican a la analítica big data ayuda a las organizaciones a examinar la información mucho más rápido. Así, se pueden tomar decisiones acertadas para mejorar el negocio en la menor cantidad de tiempo posible.
- Desarrollar y comercializar nuevos productos y servicios: Conocer las necesidades de los clientes ayuda a las empresas a desarrollar productos y servicios que las satisfagan mejor. De esta manera, las empresas adquieren una ventaja competitiva. La analítica big data posibilita la creación de todo tipo de innovaciones que, además, se adapta a las tendencias cambiantes del mercado.
¿Cómo usarlo en un negocio?
La analítica de macrodatos es capaz de ayudar a lograr una gran cantidad de resultados distintos. Por eso, es primordial identificar los objetivos de un negocio antes de ponerla en práctica. Así se trate de vender un nuevo producto, llamar la atención de un nuevo mercado o idear promociones para los clientes, la empresa debe poder orientar el análisis hacia su meta.
Al reconocer los objetivos que tiene una compañía, también se identifica la audiencia a la que se quiere alcanzar. La analítica big data contribuirá a aumentar su conocimiento sobre ese grupo en particular. De esta manera, la organización podrá hablarles directamente a sus potenciales clientes y llegar a ellos en los canales en los que se encuentran para generar un mayor impacto. Por otro lado, conocer el objetivo ayudará a implementar mejor las acciones que acercarán al negocio a cumplirlos.
Para entenderlo mejor, analizaremos algunos ejemplos. Si una tienda quiere atraer a un mayor número de personas a su tienda física, podría usar los datos geográficos que comparten los teléfonos celulares. De esta manera, el negocio podría enviar anuncios a aquellas personas que pasan cerca del local. Por otra parte, si una compañía quiere aumentar el tráfico a su sitio web, puede analizar los términos que los usuarios utilizan al realizar búsquedas para encontrarlo. En última instancia, todo se resume en dar los siguientes pasos:
Magnificar el mensaje
La analítica predictiva puede ayudar a mejorar la manera en la que se están promocionando los productos. En tal sentido, es importante definir una audiencia y encontrar los recursos para conectar con ella. Las redes sociales son uno de los canales más efectivos para encontrar personas que estén interesadas en una marca determinada. En lugar de publicar un anuncio y esperar que lleguen los clientes, se puede usar el big data para alcanzar a los verdaderamente interesados.
Mejorar la experiencia del cliente
En definitiva, todo se resume en mejorar la experiencia del cliente. La analítica big data contribuye a entender mejor el comportamiento de los usuarios y a conocer cuáles son sus necesidades. Los datos obtenidos le permitirán a una empresa tomar las decisiones más acertadas para satisfacer a sus clientes.
La analítica big data es importante porque les permite a las empresas mejorar su rendimiento, sin dejar de lado, en ningún momento, la experiencia de sus clientes.
