Investigación y estrategia de mercado de Big Data

¿Qué son los grandes datos?

El término "Big Data" se refiere al proceso de identificar, recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos para permitir decisiones más significativas y procesables. Si bien es posible que se creen más datos cada segundo, lo que está ganando atención es la capacidad de analizarlos más rápido y de más maneras. La expansión de la capacidad de almacenamiento en la “nube” y en las computadoras también ha contribuido a su reciente popularidad.

Por mucho que la Ley de Moore se aplique a la capacidad de los chips de computadora, ahora es posible almacenar, administrar y procesar más rápidamente volúmenes extremadamente grandes de datos gracias a las mejoras tecnológicas, y al mismo tiempo hacerlo a costos muy reducidos.[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=”” ] Como tal, muchas organizaciones han integrado habilidades tradicionales de investigación de mercado con talento de programación de TI para analizar conjuntos de datos extremadamente grandes en un esfuerzo por descubrir patrones, tendencias y correlaciones relacionadas con los comportamientos e interacciones humanos. Debido al uso generalizado de redes sociales como FaceBook, Twitter y LinkedIn, junto con herramientas para compartir vídeos como Youtube, Instagram y Pinterest, el volumen de información textual y visual está creciendo exponencialmente a nivel mundial. Muchos países tienen estos mismos sitios web junto con sus propias versiones y muchas aplicaciones para dispositivos móviles. Gran parte del Big Data es de naturaleza “no estructurada”, en cierto sentido, como los datos cualitativos que se encuentran en las respuestas a preguntas abiertas o grupos focales. Por otro lado Por otro lado, los datos obtenidos de fuentes como el tráfico web, los clics y las transacciones financieras son numéricos y “estructurados”. Al ser cuantificables, dichos datos son más fáciles de analizar. Dado que se recopilan cada vez más datos demográficos, opiniones, preferencias y comportamientos de consumidores y empresas, es posible construir imágenes y conclusiones más significativas a partir de fragmentos de datos dispares utilizando sofisticados programas de software y análisis estadísticos. herramientas.

¿Cómo se obtiene Big Data?

Los datos sobre los clientes se pueden obtener de muchas fuentes. Los ejemplos incluyen sus registros web (es decir, de las actividades del sitio web), interacciones de servicio al cliente, formularios de suscripción y registro, encuestas, blogs y menciones en las redes sociales. Por lo tanto, al integrar una dirección de correo electrónico de un lugar, algunos datos demográficos de otro, junto con la ubicación geográfica, el cargo y la función, el tamaño de la familia y muchos otros elementos de diversas fuentes, es posible que pueda compilar un perfil relativamente detallado de un individuo. ¿Se está hablando de su empresa o marca? ¿Qué palabras o términos tienden a asociarse con ellos? ¿Tienen connotaciones positivas o negativas? ¿Qué tal lo mismo para tu competencia? Si puede obtener dichos datos "no estructurados" y cuantificarlos, puede agregarlos a su base de datos.

¿Qué se puede hacer con Big Data?

Una vez que tenga un mejor perfil de su cliente, puede combinarlo con otros factores como la frecuencia y cantidad de compras, variaciones de precios, contenido publicitario y ubicación de los medios, hora del día o de la semana, ubicación regional y más. Se puede descubrir una relación que vincule cosas juntas y proporciona información no sólo sobre el “qué” sino también el “por qué” de un evento. Por ejemplo, puede saber no sólo cuántas veces alguien visitó su sitio web, hizo clic en un anuncio o realizó una compra, sino también descubrir por qué a una persona le gustó algo y a otra no. Con este conocimiento, es posible mejorar la probabilidad de que una audiencia particular estará expuesta y leerá contenido específico (por ejemplo, mensajes publicitarios) y actuará de una manera más predecible y deseada.

¿El Big Data es para usted?

Si puede plantear una pregunta como esta relacionada con un objetivo empresarial cuya respuesta le ayudaría a tomar una mejor decisión, entonces Big Data podría ser para usted. Entonces, por ejemplo, ¿está tratando de atraer nuevos clientes, vender más a los existentes, encontrar formas de reducir costos, mejorar el servicio al cliente?[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=””]Es mucho mejor tener objetivos o hipótesis para probar antes de profundizar en el Big Data. Aunque un examen de muchas variables puede eventualmente encontrar algunas que se correlacionen, por ejemplo, la altura de una persona y su elección de tarjeta de crédito, tal vez tenga poco o ningún valor saber esto. Por lo tanto, sin un plan, uno puede fácilmente gastar (y desperdiciar) enormes recursos.

¿Cómo se debe utilizar el Big Data?

El objetivo es “dar sentido a las tonterías”, así como evitar la “parálisis del análisis” (en la que se dedica tanto tiempo a analizar datos que se retrasa la toma de decisiones).

Más importante que tener los datos es determinar qué buscar. El análisis estadístico tradicional puede ayudar a identificar qué variables tienen más probabilidades de estar asociadas con (y causar) ciertos resultados.

Por lo tanto, al descubrir y centrarse en los comportamientos clave pasados y actuales de los clientes, es posible dirigirles y adaptarles mensajes o anuncios más apropiados y significativos que afectarán acciones futuras, como comprar o recomendar sus productos. Este ejercicio a menudo requiere una potencia informática extrema. y programas de software, además de personas capacitadas en su uso, para sacar conclusiones adecuadas a partir de inmensos conjuntos de datos. Por lo tanto, cuando surge la necesidad, es una buena idea consultar con un tercero que se especialice en trabajar con dichos datos.

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