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¿Qué es Big Data? ¿Cómo vincula con el Growth Hacking?

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¿Qué es Big Data?

Actualización del post ¿Qué es el Big Data y para qué sirve? del 2019.

Ya hemos hablado varias veces del Big Data, pero esta vez vamos a darle una visión más enfocada al marketing digital, y al Growth Hacking, que es a lo que nosotros nos dedicamos.

Ya en el 2001 Gartner dijo que presenta un volumen creciente, una alta velocidad y una mayor variedad de información (high-volume, high-velocity and/or high-variety information assets) que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de información que permitan una mejor comprensión, toma de decisiones y automatización de procesos. Esto se conoce como «las tres V».

En otras palabras, el Big Data está formado por conjuntos de datos de mayor magnitud y más complejos, en especial procedentes de nuevas fuentes de datos, disponibles en todo momento. Estos conjuntos de datos son tan gigantes que es imposible que el software de procesamiento de datos convencional pueda gestionarlos. Como ventaja, sin estos volúmenes masivos de datos y sin las herramientas necesarias para su abordaje pueden resolverse problemas empresariales que hace solo unos años hubiese sido imposible resolver.

qué es el big data 

Las "tres V" de Big Data
Volumen

La cantidad de datos importa. Con Big Data, se deberá procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad. Es posible que sean datos de valor no conocido, como feeds de datos de Facebook, flujos de clics de un blog o una app para móviles, o un audio de whatsapp, todo son infinidad de datos. Para algunas compañías, esto supone decenas de terabytes de datos. Para otras, incluso cientos de petabytes.

Velocidad

La velocidad es el ritmo al que se reciben los datos y se van aplicando las acciones consecuentes. La mayor velocidad de los datos normalmente se transmite directamente a la memoria del procesador. La gran mayoría de productos inteligentes habilitados para Internet funcionan en tiempo real lo que implica que la rapidez en el procesamiento de dichos datos es la clave para su dominio.

Variedad

Aquí hacemos referencia a los distintos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos convencionales eran estructurados y podían organizarse claramente en una base de datos relacional. Ahora, con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Este tipo de datos semiestructurados, o directamente no estructurados, como el texto, audio o vídeo, requieren de mayor preprocesamiento  para descifrar significado y habilitar los metadatos.

Mira el siguiente vídeo donde te presentamos más Vs asociadas al Big Data y ampliamos información. Conoceremos la cantidad de datos que generamos en un día y la importancia de la gestión de datos en el siglo XXI. ¡No te lo pierdas!

¿Qué es Growth Hacking?

Growth hacking es un término relativamente nuevo para un concepto relativamente antiguo, hacer crecer tu negocio.

La diferencia es que con el Growth Hacking, a menudo estamos hablando de saltos masivos en el crecimiento, no solo un insulso crecimiento anual. Tal crecimiento es crítico para las empresas de nueva creación (startups) y las empresas que invierten en innovación porque necesitan atraer dinero rápidamente para alimentar las inversiones masivas realizadas y lograr un crecimiento continuo en el tiempo. Es decir, es un pez que se muerde la cola, un círculo virtuoso donde la inversión genera más inversión y se multiplica exponencialmente.

También tenemos otro enfoque, donde no solo es un campo nuevo del marketing centrado en el crecimiento del negocio. Otros identifican el Growth Hacking con una mentalidad focalizada en el mindset (programación mental) en lugar de mantener y mejorar el status quo.

Growth Hacking mentalidad

Lo que es inherente a cualquier de las definiciones del Growth Hacking que hemos visto es su dependencia de la información, no de conjeturas o «hacer lo que siempre has hecho». Enfoques continuistas no logran un crecimiento masivo. Para ello se requiere una estrategia más rigurosa.

Big Data y Growth Hacking

El Big Data y el Growth Hacking van de la mano, no se pueden separar.

El Big Data proporciona respuestas a preguntas que necesitas hacer para el crecimiento exponencial de tu negocio. Por ejemplo, una de las cuestiones más relevantes que un Growth Hacker necesitará hacer es sobre el Customer Journey: el proceso hasta alcanzar la venta.

El recorrido del cliente es un proceso largo que suele ser complejo de entender. Incluso los propios clientes a menudo no saben explicar con precisión cómo llegaron a una determinación de compra en concreto o cuáles fueron los factores que influyeron más en esa decisión. En gran parte, eso se debe a que lo que sucede en la mente de una persona es una especie de caja negra donde los consumidores recopilan, almacenan y recuperan información, y la mezclan de forma individual y propia.

El proceso también está influido por el entorno, el estado de ánimo y una serie de otros factores, posiblemente el más relevante, la disponibilidad de dinero. Más actualmente, ¿cómo puede afectar el Covid-19 en la determinación de compra de un cliente?. Veremos en el caso real un ejemplo actual.

No es de extrañar que nadie sepa exactamente cómo alguien llegó finalmente a una decisión de compra, pero podemos buscar aproximaciones rápidas con técnicas de Growth Hacking.

Por lo tanto,

¿Cómo analizar el Customer Journey con Big Data para entender la psicología de tus clientes?

En un contexto tan incierto como el que no está tocando vivir en el siglo XXI y con tantos estímulos, llamar la atención de tus clientes es cada día más difícil. La mayoría de usuarios ya no habrá alcanzado a leer este párrafo, simplemente habrán abandonado la página. Para lograr la atención tan efímera de tus usuarios o clientes, la solución pasa por convertir toda la información y productos que estamos compartiendo con nuestros clientes en experiencias estimulantes, únicas y genuinas.

La solución a nivel de Growth Hacking radica en crear Customer Experiences completas a partir del marketing automation y el análisis de Big Data.

Estas experiencias van determinadas a partir de tu Buyers Journey, y la única manera de rastrear ese Journey es utilizando tecnologías de Big Data.

Como vemos, está todo muy relacionado. Debes ofrecer a tus potenciales clientes los servicios correctos en el momento exacto hasta resolver de forma inmediata todas las dudas o inquietudes que puedan obstaculizar el proceso de compra.

Como tu cliente no se mueve en un solo canal, esta experiencia genuina tiene que funcionar a través de cualquier medio por el cual tu prospecto y tu negocio entréis en contacto. Puede acceder a tu negocio a través de un banner en una web del sector, consultar la reputación de tu empresa en Google y querer resolver sus dudas finales de compra a través de Whatsapp. Y no quiere esperar a mañana, necesita resolver sus inquietudes en este momento.

Caso real de Growth Hacking aplicado al Customer Journey

Vamos a analizar un caso real de Junio de 2020.

Nuestro cliente, Médicos sin Fronteras, a través de Prosocial, tiene un problema. En medio de la pandemia del Coronavirus que asola España y al resto de países del mundo, el ruido mediático que afecta a todos los canales, medios de comunicación, redes sociales, internet y a nuestras vidas es tan alto, que es difícil diferenciarse y obtener buenos resultados.

Las tasas de las campañas de marketing online no son buenas. Todo el mundo habla del Covid-19 y la gente parece saturada ante tanto impacto. Los resultados no llegan. Se toman datos de Google Analytics, Facebook Insights y otros KPIs para hacer una foto del estado actual, muy precisa de los ratios obtenidos.

Además, Médicos Sin Fronteras ha estado realizando hasta finales de mayo de 2020 un trabajo ingente para frenar el Coronavirus en España y en otros países, debido a su gran experiencia en zonas más deprimidas en otras pandemias.

Ante este problema, hay que buscar una solución para obtener fondos para la ONG.

Para ello, se trabaja con herramientas de Growth Hacking, analizando las métricas, con un plan de creativos para ofrecer una experiencia única y de valor al usuario. Ofrecer esperanza para un futuro sin virus. Denunciar las patentes que las farmacéuticas imponen al desarrollar una vacuna o tratamiento de las enfermedades. La lucha contra la COVID-19 requiere de tratamientos a un precio justo y accesible para todas las personas, estén donde estén: en ningún caso deben beneficiar la especulación de las compañías farmacéuticas.
Desde Médicos Sin Fronteras urgen a los gobiernos a que se preparen para suspender o anular las patentes de herramientas médicas para la COVID-19 y controlar precios para salvar más vidas.
Porque las medicinas no deberían ser un lujo.

MSF - No a las patentes

Se lanzan creativos en redes sociales, display y en campañas de email marketing para dar a conocer la iniciativa. Además, se prepara un plan de seguimiento y de información actualizada a los interesados mediante herramientas de marketing automation para dar a conocer las novedades que se van logrando, también a través de las redes sociales, a través de esta denuncia.

El resultado es un éxito. Se logran tasas de click (CTR) del 4,8% en los anuncios sociales y tasas de registro (LTR) superiores al 48%, todo un logro, cuando las habituales suelen estar entorno al 14%.

Todavía es pronto para analizar qué resultado en nuevos donantes se ha logrado, pero se atisba unas excelentes cifras.Caso Real de Growth Hacking para un cliente

La necesidad del Big Data para el Growth Hacking 

El análisis de Big Data es, hasta la fecha, la mejor herramienta disponible para hacer un buen mapeo de tu Buyers Journey. Éste te permite saber desde dónde están llegando tus clientes, cuántos días les toma cambiar de un estadio al siguiente, cuáles son los factores que los hacen retroceder, cómo se comporta cada segmento, etc.

El Big Data toma en consideración el objetivo de la marca, el objetivo del comprador, la etapa del funnel de conversión, los canales de contacto que se utilizan, el mapa de calor del sitio web o e-commerce, entre muchos otros. El Growth hacking aprovecha estos inputs y es capaz de convertirlos en oportunidades. A través del análisis y el estudio de las necesidades del consumidor, eres capaz de ofrecerle las herramientas que necesita en el momento oportuno para cubrir sus expectativas.

La pregunta que debes tratar de contestar en cada etapa es ¿cómo puedo brindarle más valor y facilitarle el alcance del objetivo a mi Buyer Persona? La respuesta es compleja y depende mucho de la psicología y necesidades particulares del cliente, pero he aquí una buena aproximación general.

Para lograrlo necesitas tres cosas:

1. Un buena estrategia de marketing digital, en especial de marketing automation para medir y actuar.

2. Un Big Data, y un mapeo consciente de tu Buyers Journey.

3. Una mentalidad de Growth Hacker para no dejar de innovar

Cualquier Growth Hacker competente debe tener en cuenta esto.

Hay una frase que me encanta: Go the extra mile. Llega más allá de lo que a simple vista las cifras te muestran. La fórmula secreta va más lejos de los datos y los informes rutinarios para comprender realmente a tus clientes. Experimenta un poco y hazlo rápido. Si dispones de gran volumen de datos, puedes analizarlos de muchas maneras:

• Trata de dividir tus datos en función de la segmentación demográfica o geográfica. ¿Son sus comportamientos iguales? ¿O se comportan diferente?

• ¿Qué productos son los más populares? ¿Qué tienen en común? ¿En qué se diferencian? ¿Qué acciones funcionaron mejor en el pasado y en qué medida? ¿Por qué?

• El entorno, como la meteorología, afecta, como hemos visto. ¿Era un día lluvioso o hacía un sol radiante?.  La orientación climática o publicidad basada en el clima es la práctica de orientar a los consumidores según el clima local (pasado, actual o futuro). O en el momento. ¿En qué hora del día? ¿Y qué día de la semana?

• La estrategia multicanal es crítica. Ya nadie toma hoy la decisión de compra basada en un único canal. ¿En qué plataformas?, ¿Con qué mensaje? ¿Cuál fue la audiencia?

Luego, intenta probar cosas nuevas en función de tu análisis de los datos concreto, haciendo test A/B y siempre midiendo lo que cambió y cómo impactó en los resultados.

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