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.

Much as Moore’s Law applies to computer chip capacity, it is now possible to store, manage and more quickly process extremely large volumes of data due to technological improvements, while doing so at greatly reduced costs.[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]As such, many organizations have integrated traditional market research skills with IT programming talent to analyze extremely large data sets in an effort to uncover patterns, trends, and correlations relating to human behaviors and interactions.Due to the widespread use of social media such as FaceBook, twitter, and LinkedIn, along with video sharing tools like Youtube, Instagram and Pinterest, the volume of textual and visual information is growing exponentially on a global basis. Many countries have these same websites along with their own versions plus many mobile device apps.Much of Big Data is “unstructured” in nature, in a sense like qualitative data as found in responses to open-ended questions or focus groups.On the other hand, data obtained from sources such as web traffic visits, clicks, and financial transactions is numeric and “structured”. By being quantifiable, such data is easier to analyze.With increasingly more consumer and business demographics, opinions, preferences, and behaviors being collected, it is possible to construct more meaningful pictures and conclusions out of disparate bits of data using sophisticated software programs and statistical tools.

¿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?

If you can pose a question like this that relates to a business objective where the answer would help you make a better decision, then Big Data could be for you. So for instance, are you trying to attract new customers, sell more to existing ones, find ways to reduce costs, improve customer service?[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]It is much better to have objectives or hypotheses to test before delving into Big Data. Although an examination of many variables may eventually find some that correlate, e.g. one’s height and their choice of credit card, there maybe little or no value to knowing this.Thus, without a plan, one can easily expend (and waste) huge resources.

¿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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