El Big Data abre la era del marketing prescriptivo

Ya hemos hablado en otros post del Big Data y sus dimensiones.

Lo cierto es que lo relevante de esta tecnología no está en lo cuantitativo (más volumen, más rápido) sino en sus consecuencias, que no son cuantitativas sino cualitativas. Cambia el uso del análisis e incluso el concepto empresarial y su dinámica.

 

 

En primer lugar un cambio de mentalidad, que pasa de preguntarse por qué a buscar correlaciones, sucesos que ocurren a la vez y que nos permiten actuar en consecuencia. Quién compra A suele comprar B, quien gusta de X noticias seguro que le gusta C noticia.

Netflix o Amazon son empresas con una excelente capacidad para comprender a sus usuarios y convertir el análisis de datos en un valor añadido para sus clientes y en un factor de capitalización para su empresa.

Hay dos grandes cambios cualitativos en el Big Data. El primero, ya lo he explicado en otro post, es que analizar todos los datos permite conocer más detalles, bajar a la granuralidad, predecir el comportamiento casi persona a persona. No hay segmento del mercado lo suficientemente pequeño para no sacar conclusiones sobre él, algo que con el muestreo era imposible.

Pero estamos ante un segundo cambio muy profundo. La estadística comenzó descriptiva. Ofrecía conclusiones sobre lo que ha pasado para tomar decisiones.

El segundo paso es la inferencia. Podemos predecir en base a patrones anteriores el comportamiento futuro de cualquier variante: el análisis predictivo.

Ahora hemos pasado a la siguiente fase: el análisis prescriptivo.

@amalein me remitió este artículo sobre cómo Amazon usa el big data para enviar artículos a sus clientes sin que haya un pedido explícito, con el servicio prime. Se basa en su comportamiento de compra anterior, sus hábitos de consumo, su profundo conocimiento sobre cada cliente. Sabe que ese artículo es el que quiere , que su tope de gasto es uno determinado y que el envío le gusta recibirlo por las mañanas, los martes. Prescripción.

Pero Amazon había dado el paso anterior hace dos años. Basado en el análisis predictivo, realizaba envíos a sus centros logísticos antes de que el cliente hubiera realizado el pedido. Sabía que si lo había visto x veces y puesto en el carrito y luego abortado la compra, ese tipo de cliente iba a comprarlo en las siguientes horas. Así que enviaba el paquete al centro logístico sin que se hubiera producido aún el pedido. Dos años después ha pasado a enviar sin click del cliente. Prueba clara de que su paso anterior ha funcionado.

Netflix por ejemplo ofrece las series por temporadas completas porque su análisis del comportamiento le muestra que el consumo en “maratón” de toda la temporada es muy común. Y sabe qué ofrecerte en función de tu consumo. Prescribe.

El sistema de recomendación se extiende a la personalización de contenidos y servicios en los medios de comunicación. El gran obstáculo aquí es cultural, de sus directivos y trabajadores. Acostumbrados a ser el pico de la pirámide de la distribución de la información, quiénes decidían qué es importante y qué no lo es, no entienden la nueva situación como lo hace Amazon que es una startup. Es una empresa multimillonaria y consolidada pero su seña de identidad está en la continua innovación.

Imaginen que abren su diario on line y reciben las noticias que quieren ver. Que abren una noticia y a su derecha están todas las noticias que las personas como usted han visto. ¿Es un valor añadido para usted? Y no sólo la noticia, sino la versión adecuada para usted: con el titular y la fotografía que se adecúa a sus intereses, con otras versiones para otros segmentos de usuarios que se muestran automáticamente.

Las redes neuronales, el aprendizaje automático, las reglas de asociación permiten hacer todo esto. El Big Data permite hacerlo en tiempo real y con un gran volumen de visitas. ¿Cuál es la razón por la que no lo hacemos aún?

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