Vintage Comunicación | Las grandes ventajas del Marketing Predictivo gracias al Big Data
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Las grandes ventajas del Marketing Predictivo gracias al Big Data

El Big Data comprende tanto las grandísimas cantidades de datos que manejan ciertas compañías y sistemas como los elementos que usan para manipularlos, tales como inteligencias artificiales o dispositivos de todo tipo. Dicha información se puede usar con varios fines, como por ejemplo, la lucha contra el crimen organizado.

Pero nuestro interés de hoy se centrará en otro fin bien distinto: el marketing predictivo.

Lo que hace este tipo de marketing es, a través de esos datos y los sistemas capaces de manipularlos, intentar predecir los futuros hábitos a corto, medio o largo plazo del público objetivo. Con esta predicción, se desarrolla una estrategia de marketing en base a los gustos y estilo de vida de cada persona para poder mostrarle una publicidad personalizada acorde a sus gustos.

[Tweet “El #marketing predictivo adelanta los hábitos del público objetivo de las #marcas”]

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Un caso muy conocido en Social Media Big Data es el del supermercado norteamericano Target. Dicho supermercado recibió quejas por parte de un cliente al ver que anunciaban material premamá a su hija de 17 años. Finalmente, el padre de la chica tuvo que pedir disculpas al descubrir que, en efecto, su hija estaba embarazada: la web del supermercado se enteró antes que él del susodicho embarazo.

[Tweet “Caso de éxito de #marketing predictivo: Supermercados Target “]

Target había contratado un experto que se dedicaba a cruzar datos de información encontrada en la web con los clientes, un principio de marketing predictivo. Y en su labor descubrió lo que podía (y que acabó siendo) un filón para el mundo de la publicidad.

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Para orientar las campañas de marketing existen tres tipos de modelos predictivos:

1. Modelos predictivos al uso:

Analizan datos de búsquedas y demás información para tratar de averiguar el comportamiento futuro de un cliente con el fin de implementar un plan de marketing lo más efectivo posible. Los propios modelos de predicción realizan ciertos cálculos en tiempo real que les permite saber el riesgo de la operación para tomar una decisión u otra.

2. Modelos descriptivos:

Relacionan los datos para clasificar a los clientes en distintos grupos. En vez de predecir lo que hará un sólo cliente, estos modelos identifican las relaciones entre los usuarios para agruparlos. Esto permite saber los gustos según ciertas características sociodemográficas. Por ejemplo, facilita el saber qué atrae a la gente de un nivel económico similar o un rango de edad determinado.

3. Modelos de decisión:

Relacionan todos los elementos de los que depende una decisión, tanto los resultados predichos como las variables que los forman. Se usan para optimizar este tipo de sistemas, hacerlos más exactos.

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El marketing predictivo es el futuro. Por un lado evita que los usuarios vean anuncios sobre aquello que no les interesa. El único impedimento: la intimidad de los internautas. Ya ha habido escándalos en cuestiones de privacidad por filtrado de datos personales en webs como Facebook, que maneja un Big Data realmente valioso.

Estos modelos de predicción, el software y las inteligencias artificiales que lo componen son, sin duda, un gran avance, pero un avance con el que ser cuidadosos al fin y al cabo. Eso sí, para los anunciantes supone la fórmula perfecta: se invierte en investigación y análisis previo para dar con la solución más satisfactoria y rentable.

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Imágenes: Kanseidelcreativo, Muestracine, Juancmejía, Interrait, Olap.
Ana Poyo Torrado

Publicista y RR.PP. en ciernes. Apasionada de la creatividad, la moda y el arte en sus múltiples formas. Ejecutiva en Vintage Comunicación e Imagen con ganas de seguir aprendiendo y recorrer el mundo.

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