En otros post hemos hablado del auge del Big Data y de cómo pueden usarlo las empresas para crecer. Una de sus aplicaciones más interesantes es la del análisis predictivo de los clientes. En este post explicamos qué es y cómo pueden sacarle partido las empresas en el contexto de la transformación digital.

El Big Data y su representación gráfica nos ayudan a entender la información y predecir tendencias a través de los comportamientos, gustos y búsquedas que dejan los usuarios en la red.

Predecir las tendencias

El Big Data y su representación gráfica nos ayudan a entender la información y predecir tendencias a través de los comportamientos

Ya sabemos que el Big Data son todos aquellos datos que los usuarios de aplicaciones móviles o web dejan tras sí, recopilados, y ordenados. Detectar y monitorizar estos comportamientos y patrones dentro de la red es lo que permite predecir hacia dónde van los acontecimientos. Por eso la interpretación gráfica de estos datos es fundamental y con ello llega el análisis predictivo, una herramienta de análisis e interpretación sumamente interesante que ayuda a las empresas a anticiparse a las necesidades de sus clientes.

Ayuda para el día a día

Los ejemplos más universales son los asistentes de Google (Google Now), Apple (Siri) o Microsoft (Cortana). Además de ayudarnos a gestionar nuestro día a día, son capaces de darnos sugerencias basadas en nuestros comportamientos anteriores y hacen esto gracias a los datos que compartimos, es decir, nuestra huella digital.

Por ejemplo, Google usa los datos de Calendar o de Gmail y los cruza con otras variables como el estado del tiempo o del tráfico para darnos información que podamos necesitar, noticias que nos puedan interesar, o para informarnos sobre eventos o locales en nuestra área.

La tecnología predictiva

Los algoritmos que usan las compañías citadas anteriormente para el análisis predictivo son privados y se basan en el análisis estadístico del comportamiento de las personas y en la búsqueda de patrones que vienen determinados por los datos que tienen a su disposición. Esto implica que cuanto mayor sea el volumen de datos y de información, más precisas serán las predicciones y la previsión de tendencias. Otra aplicación fundamental de la tecnología predictiva son las compras online. Por ejemplo, Amazon utiliza el análisis predictivo en sus sugerencias de compra a los usuarios de la plataforma.

Esto implica que cuanto mayor sea el volumen de datos y de información, más precisas serán las predicciones y la previsión de tendencias.

Usa una tecnología llamada Machine Learning, que acabó sacando al mercado como herramienta para los desarrolladores y cuya función es facilitar el uso de la tecnología de aprendizaje automático.

Publicidad y Marketing

Además de los mencionados, otro gran uso del análisis predictivo se encuentra en el campo de la publicidad ya que permite optimizar el flujo publicitario para que los clientes, o prospectivos clientes, reciban solo información sobre productos y servicios que realmente les interesen a través de banners, Pop Ups o ventanas emergentes. Esto se debe a la recopilación de datos de las búsquedas que realizamos en la red. Incluso es capaz de indicar a los vendedores dónde están sus futuros compradores y cómo llegar hasta ellos de la mejor manera. En este sector se están abriendo paso tendencias como el Second Party Data, que consiste en el intercambio de información sobre usuarios entre marcas. El Data y Deal, que consiste en saber cuál es el mejor momento para llegar a la audiencia y los Header Bidding, una tecnología que estudia las subastas mediante el lanzamiento de una “pre-subasta”.

 

Redes Sociales

Hoy en día las millones de fotos que se suben a estas redes, los likes o el contenido es una información muy valiosa para las empresas.

Una de las principales fuentes de Big Data es la que proviene de las redes sociales como Facebook o Twitter. Por ejemplo, Deloitte, dentro de su programa CyberSOC (contra las amenazas de seguridad en la red), ofrece servicios de Social Media Analytics, que mediante la extracción de datos de redes sociales ayuda a sus clientes en los procesos de toma de decisiones, así como a proteger la reputación de la marca.

Hoy en día las millones de fotos que se suben a estas redes, los likes o el contenido es una información muy valiosa para las empresas. Por ejemplo se han desarrollado algoritmos para escanear las fotos que incluso llegan a detectar las marcas de ropa que utilizan y estados de ánimo de la persona o personas que aparecen en la foto.

 

También en la política

No solo vale para los negocios: los líderes políticos también hacen uso del Big Data y la tecnología predictiva para impulsar sus campañas. Mariano Rajoy lo usó para ganar en las últimas elecciones generales, y también lo hizo Obama para ganar sus primeras elecciones. Ambos usaron a la misma gurú californiana, Isabelle Wright, que basó su estrategia en el análisis de datos de redes sociales.

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