Los mitos del Big Data y el marketing

Big Data se ha convertido en una gran industria, promovido como cura para todo lo que aflige el marketing. Sin embargo, tenemos un largo camino por recorrer antes de que Big Data proporcione su potencial. Consideremos un par de ejemplos. Me registro en Facebook desde Lausana en Suiza. Ya estuve registrado hace un par de años en el mismo ordenador portátil, usando el sitio social en idioma inglés. Sin embargo, lo que veo es la página de registro de Facebook en alemán. Tal vez, la ubicación supera la dirección IP del portátil. Sin embargo, incluso si se basa en la ubicación, en Lausana, la página de registro debería estar en francés. De manera similar, recientemente me mudé a Singapore Management University y ahora veo numerosos anuncios para inscribirse en varios programas de esta universidad.

A pesar de ser un creyente en Big Data, necesitamos tener expectativas realistas de Big Data. Como vendedores, estamos en el comienzo de un viaje muy largo.

EL MITO DE BIG DATA

El mito más grande es que hay algo llamado Big Data. En realidad, la construcción de una base  útil de datos, requiere unir muchos datos pequeños de múltiples fuentes. Esto es lo que hace que sea un trabajo duro.

• ¿Cuántas fuentes diferentes se pueden unir para capturar todas las rutas digitales de un cliente. Y, ¿Qué es lo que simplemente se nos escapa en la atmósfera?

• ¿Cómo combinar los datos de varias fuentes, cada uno con su propio enfoque para recopilar, mantener y actualizar los datos, y vincularlo a un individuo único?

A medida que uno mejora en esto, permite una mayor integración a través de los diferentes puntos de contacto donde los clientes experimentan la marca.

MÁS DATOS ES MEJOR

Los vendedores, motivados por el interés propio, siguen empujando la idea de que mientras más granular sean los datos es mucho mejor. Pero Big Data es como los granos de arena, pueden crear una tormenta de arena y puede cegarte y desorientarte. Hay un viejo beduino diciendo que seis minutos en una tormenta de arena, es suficiente para hacer que un hombre se vuelva loco.

• Al principio de una investigación, aprende que siempre hay demasiados datos y no suficientes datos simultáneamente. Una gran cantidad de los datos que inicialmente parece agradable tener es innecesario para resolver el problema en cuestión. Además, siempre hay más datos que uno quisiera, pero no están disponibles.

• Los datos, en sí mismos, no tienen ningún valor. Es sólo un costo hasta que se unió con la analítica para extraer información accionable. Las decisiones clave son qué mantener y qué ignorar. El agua en un vaso es manejable, pero en una inundación, es abrumadora.

Para que los marketeros exploten Big Data, deben aprender a vivir con ambigüedad. En lugar de simplemente buscar más y más datos, la tecnología y la comprensión para utilizar los datos disponibles es quizás más importante.

LOS DATOS EN TIEMPO REAL SON MEJORES

Parece obvio que los datos que se actualizan lo más cerca posible del tiempo real son mejores. Si bien esto puede ser cierto en algunos casos, pero el acompañamiento "ruido" puede conducir a una mayor confusión y errores. A menudo, en lugar de una respuesta rápida, es mejor tomar el tiempo para reflexionar. Sólo después de limpiar los datos, entender el problema y mejorar el modelo, se debe pasar a la acción.

No importa, la forma en que los datos son en tiempo real, son datos pasados ​​y uno está tratando de predecir el comportamiento futuro.

Para que los modelos sean útiles, los gerentes de marketing deben adoptar lecciones del antiguo movimiento japonés de calidad de mejora continua. Pero esto requiere la prueba de modelos rigurosamente. Antes de aceptar un modelo, uno debe tener la disciplina para utilizar muestras de espera y experimentos aleatorios.

CONCLUSIÓN

La mayoría de las cosas en la vida que son importantes y que valen la pena son difíciles de hacer. Big Data no es una excepción. Los modelos puestos en práctica no pueden simplemente ser exteriorizados a analistas de datos o algoritmos de máquinas. Los vendedores tienen que ensuciarse las manos y lidiar con la obtención de una comprensión más profunda de lo que entró en la elaboración del modelo y la calidad de los datos que se utilizaron. Si los modelos basados en Big Data se convierten en una "caja negra" para los vendedores, será una continuación de las prácticas de un marketing pasado, "basadas en la fe".

Fuente: Nirmalya Kumar. Lee Kong Chian Profesor de Marketing