Procesamiento de datos: Insights de valor para tu marca

La importancia del procesamiento de datos radica en convertir los datos en información de valor que permita construir estrategias eficaces. Y para esto es indispensable que las marcas se transformen digitalmente y adopten tecnologías que sean útiles para sus objetivos.

La complejidad en el procesamiento de datos:

La era digital nos ha puesto en un contexto en el que recibimos y producimos grandes cantidades de datos que quedan almacenados mediante diferentes plataformas y mecanismos ya sean digitales o análogos.

La cantidad de visitas a una página web, la hora y el dispositivo desde el cual alguien realiza una compra online o el tiempo y el recorrido de una persona con su carro de compras en el supermercado; son datos que en sí mismos no tienen ningún valor. 

El valor de los datos depende de cómo hayan sido recolectados, procesados y analizados, y para esto existen diferentes herramientas que recogen datos de los usuarios en tiempo real y generan resultados según las variables que hayamos determinado.

  • Sin ir más lejos InfoAD te permite, por ejemplo, ver el rendimiento de tu anuncio, el rendimiento de los anuncios de la competencia y un análisis en tiempo real del mercado publicitario para saber cuándo y en dónde activar tus comerciales en medios offline.

Por eso, se requiere a su vez de personas especializadas en el área que puedan hacer una lectura y generar conclusiones estratégicas. Y en este punto del artículo, está bien que te preguntes ¿Cómo va la transformación digital de tu empresa o marca? ¿Tienes un área de comunicación y Marketing actualizada?

Pero la complejidad en el procesamiento de datos no tiene que ver sólo con la tecnología y el equipo humano que requiere, también está relacionado con el fenómeno actual de la omnicanalidad que hace que rastrear la información sea más difícil que antes.

Los usuarios se trasladan de un canal a otro para navegar, entretenerse o realizar una compra, lo que dificulta entender qué hace en cada canal, por qué y para qué. Pero por pasemos de este panorama complejo, a un panorama más alentador:

Gracias a los avances del Big Data, el Machine Learning y la Programática existen plataformas tecnológicas cada vez más accesibles e intuitivas y personas, agencias y empresas que ofrecen variados servicios de análisis de datos. 

Te dejamos los siguientes tips o ideas que te pueden servir para iniciar el procesamiento de datos:

  • Analiza qué tipo de información requieres, discrimina si es una información cuantitativa o cualitativa y cómo la puedes agrupar. 

Es distinto el procesamiento de datos que va a requerir un test A/B que nos indique el número de clientes que escogieron una página u otra, a requerir una predicción de comportamiento de compra de una audiencia específica.

  • Una vez sabes qué tipo de datos requieres, es importante preguntarte de qué forma están relacionados con tus objetivos

Continuando con el ejemplo anterior, saber qué página web prefieren tus usuarios en un test A/B te puede ser conveniente si tu objetivo es lanzar o renovar tu website, pero no será muy útil si lo que quieres es aumentar el tráfico en tu tienda física.

  • Destina tiempo para los Insights: aprovecha al máximo los datos que releves, haz reuniones de Brainstorming con analistas de la información y con tu equipo para encontrar información de valor.
  • Piensa en el procesamiento de datos no solo para relevar datos de tus clientes o usuarios, también para hacer más eficaces los procesos internos de tu marca o empresa.
  • Tómate el tiempo de evaluar las herramientas tecnológicas que existen, qué datos proveen, qué análisis generan. Fíjate que tan “en tiempo real” trabajan.

Ahora vayamos a un ejemplo para saber de qué va todo esto. La marca Carrefour hizo una combinación entre las tecnologías de Google Cloud y Google Marketing para tener un conocimiento mayor sobre sus clientes y poder generar experiencias de compra personalizadas.

¿Con qué propósito usaron estas dos herramientas? Con el objetivo de identificar el comportamiento de sus Customer Lifetime Value CFL (abreviado de otras formas como: CLV, CLTV o LTV, o VVC) que es el valor neto de los ingresos que nos genera un cliente en el tiempo que consume un producto o servicio.

Es decir, que de toda la información posible (tengamos presente que Google cloud ofrece más de 90  productos) Carrefour escogió conocer este tipo de cliente para poder basarse en él y generar campañas que apuntaran a este tipo de perfil.

¡Uno de los resultados fue aumentar en 21% la adquisición de clientes!

Pero esto que le sirvió a Carrefour, que identificó en sus CFL un insight para crecer, no necesariamente puede funcionar para otra empresa. 

Y esto nos lleva a otro punto interesante en toda esta cuestión del procesamiento de datos: empezar por la fortaleza e identificar a qué tipo de dato podemos aprovechar mejor.

Para cerrar este artículo te contamos un par de herramientas que te pueden servir de referencia para que entres en el camino del Big Data y el procesamiento de datos:

Topic Flow es una herramienta digital que está enfocada en las redes sociales y permite identificar cuáles son los tópicos de conversación que generan mayor interés en una comunidad.

La visualización de estos datos es a partir de un esquema similar a una flor en las que aparecen las palabras claves dentro de círculos: entre más grande es el círculo mayor está siendo el uso de esa palabra en una conversación.

Por otro lado, Google Trends te permite saber cuál es la tendencia en los buscadores de internet: ¿Qué es lo que los usuarios buscan? Lo que te puede dar Insights sobre el mercado, alzas, bajas y tendencias, presentándote los datos en una visualización fácil y amigable.

Así cómo estas existen diferentes herramientas que te pueden servir para conocer tu audiencia, sus intereses, su gustos, su comportamiento, el nivel de tráfico de tu tienda online o ayudarte a organizar mejor tu equipo de trabajo.

Author: Alexandra Betancourt

Comunicadora Social. Más de 6 años trabajando en Inbound Marketing y Content Marketing. Apasionada por la moda y la literatura.