Procesamiento de datos: insights de valor para tu marca

by Carlos Rodriguez

La transformación digital es vital para alcanzar ciertos objetivos, y el procesamiento de datos ayudará a que la información tenga más valor 

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 grandes cantidades de datos que quedan almacenados mediante diferentes plataformas y mecanismos 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, Seenka te permite ver el rendimiento de tu anuncio, el de la competencia, y un análisis en tiempo real del mercado publicitario para saber cuándo y en dónde activar tus comerciales en medios online.

Por eso, se requiere de personas especializadas en el área que puedan hacer una lectura y generar conclusiones estratégicas.

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?

La complejidad en el procesamiento de datos no tiene que ver sólo con la tecnología y el equipo humano que requiere, también está relacionada con la omnicanalidad, haciendo 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 hacen en cada canal, por qué y para qué.

Gracias a los avances del Big Data, el Machine Learningy la Programática, existen plataformas tecnológicas más accesibles e intuitivas que ofrecen variados servicios de análisis de datos, haciendo la labor menos tediosa.

Claves para iniciar el procesamiento de datos

  • Analiza qué tipo de información requieres e identifica si es una información cuantitativa o cualitativa, así como también si posible agruparla. 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.

El procesamiento de datos está fuertemente relacionado al Machine Learning, ya que, a través de algoritmos, es posible identificar patrones en los datos para así elaborar predicciones.

Lo anterior permitiría llevar a cabo tareas específicas de forma autónoma: los procesos complejos se vuelven más más sencillos.

Ejemplo de procesamiento de datos

Ahora vayamos a un ejemplo para saber de qué va todo esto. La marca Carrefour hizo una combinación entre 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 su Customer Lifetime Value, que es el valor neto de los ingresos que nos genera un cliente en el tiempo que consume un producto o servicio. Entre toda la información posible, 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 su CFL un insight para crecer, no necesariamente puede funcionar para otra empresa. Y esto nos lleva a otro punto interesante en el procesamiento de datos: identificar qué tipo de dato podemos aprovechar mejor.

Herramientas que pueden ayudarte con el Big Data y el procesamiento de datos

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

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