Cómo aprovechar los grandes datos para tomar mejores decisiones de advertising and marketing



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Las organizaciones confían regularmente en huge information para tomar decisiones, mantener el negocio en funcionamiento y elaborar estrategias para el futuro. Han venido a adaptar un conjunto cada vez mayor de fuentes de datos, tanto internas como externas, y una gama cada vez mayor de herramientas para poner los datos en uso.

Las empresas modernas utilizan huge information en el día a día para comprender, impulsar y continuar desarrollando todos los aspectos de los objetivos de la organización. Pero las partes interesadas deben comprender cómo y por qué la calidad de los datos está directamente relacionada con la calidad de la toma de decisiones. grandes datos, por definición, se refiere a grandes cantidades de información recopilada a alta velocidad. Si no se analiza objetivamente, puede crear parálisis de análisis. Sin embargo, los mismos datos, cuando se diseccionan cuidadosamente, pueden ayudar a las organizaciones a obtener la información correcta.

El lugar para comenzar este análisis es comprender las necesidades y los desafíos del comprador del cliente, y esto a su vez ayudará a desarrollar con éxito la estrategia y comprender el rendimiento a medida que avanza el negocio. Para escalar el negocio, los líderes deben comprender los matices involucrados en la ubicación y recopilación de datos relevantes, derivar los conocimientos más valiosos de ellos y ponerlos en acción.

Por supuesto, el reconocimiento de patrones es clave. Debe canalizarse desde múltiples fuentes y fusionarse hacia un solo punto. Los datos de finanzas, empresas asociadas, rendimiento multimedia, sistemas y aplicaciones deben converger en un patrón para ayudar a tomar decisiones comerciales informadas.

Uso de datos para la toma de decisiones

Las aplicaciones de los datos para la toma de decisiones estratégicas son amplias: informes, análisis, minería de datos, minería de procesos, análisis predictivo y prescriptivo, desarrollo de métricas de rendimiento, informes, intercambio con socios de confianza, Cumplimiento normativo y más. Estas funciones se pueden utilizar para localizar y desarrollar nuevas oportunidades de negocio. Los datos que informan estas funciones deben combinar información tanto de las fuentes internas propietarias de la empresa como del mercado.

A menudo, los datos internos se almacenan en sistemas estructurados. desestructurado y los datos semiestructurados pueden ser mucho más difíciles de recopilar y procesar, ya que las empresas que no comparten una nomenclatura común los almacenan en ubicaciones sin sentido. Es común encontrar que hay muchos más datos no estructurados o semiestructurados en la imagen que datos estructurados. Organizar esto de manera significativa será un buen primer paso hacia la toma de decisiones comerciales.

Comprender los tipos de datos

Los datos de las campañas ayudan a los especialistas en advertising and marketing a identificar patrones y les permiten aprender más sobre el proceso de compra del cliente: qué resuena con el prospecto, qué les ayuda a aprender más sobre el negocio. Además, qué preferencias regionales y culturales prefieren los prospectos: un anuncio breve para aprender o un documento más detallado, y mucho más. Se trata de identificar patrones y el objetivo es utilizar estos patrones para optimizar las prácticas comerciales. Esto es lo que hará que nuestros clientes tengan éxito.

Los datos de cualquier tipo de advertising and marketing o publicidad pueden contener información sobre la demografía, la intención, el comportamiento y más del cliente y del público objetivo. Los datos de ventas también deben ser parte de esta ecuación para obtener una vista completa de todo el embudo de advertising and marketing y la ruta de compra. Las partes interesadas deben conocer las métricas correctas y los indicadores clave de rendimiento (KPI) que pueden ayudar a informar la estrategia comercial futura.

La recopilación, el análisis y la aplicación de datos a las decisiones comerciales son complejos, especialmente porque los datos son variados (y con frecuencia en silos). Esto es lo que lo hace desafiante e interesante al mismo tiempo. Una vez más, se trata de reconocimiento de patrones.

Debido a lo variado y frecuente que es en silos, los datos empresariales plantean desafíos para la consolidación y el análisis. La calidad y la precisión de los datos empresariales son cruciales para su valor y eficacia. Los conjuntos de datos exigen atención y garantía de calidad antes de ponerlos en uso.

El análisis de datos como una forma de reconocimiento de patrones

El análisis de mercado es de gran importancia en sí mismo, ya que puede ayudar a una empresa a comprender los productos y el rendimiento de sus competidores e informar el desarrollo de productos y las estrategias de advertising and marketing de una empresa.

Hasta ahora, hablábamos de aprovechar los datos de los clientes para el análisis. Superponga esto con los conocimientos que recopilamos sobre los competidores en el mercado y ahora el análisis comienza a fortalecerse con un contexto adicional que reúne los aprendizajes de la empresa y las empresas competitivas en el mercado.

Un punto adicional aquí es que no tiene que ser solo competencia, se trata del ecosistema. Los datos recopilados de la empresa, los competidores y el ecosistema en common nos llevarán a ese reconocimiento de patrones con elementos comunes y diferentes. Este equilibrio es necesario para la correcta toma de decisiones comerciales donde se considera la información relativa y no solo los datos absolutos.

Todos los datos que son significativos y relevantes para los objetivos del negocio, de todas sus fuentes, deben integrarse antes de que puedan ser procesables. Los datos deben unificarse en un almacén, donde las partes interesadas de toda la organización puedan acceder a ellos cuando lo necesiten. Una vez unificado, debe procesarse para eliminar redundancias, estructurarse, cumplir con la ley y ser privado, pasar por el management de calidad, limpiarse y reevaluarse a intervalos para eliminar datos obsoletos o irrelevantes.

¿Por qué es importante el análisis de huge information?

El análisis de huge information permite a las partes interesadas descubrir señales y tendencias que son significativas para los objetivos comerciales. También permite el modelado de datos no estructurados o semiestructurados, incluso de plataformas sociales, aplicaciones, correos electrónicos o formularios. El análisis de huge information maneja el procesamiento y el modelado de datos, así como el análisis predictivo, la visualización, la IA (inteligencia synthetic), segmentación de anuncios y otras funciones. También se puede utilizar internamente para optimizar el rendimiento del mercado y las relaciones con los clientes.

El análisis de huge information debe usarse teniendo en cuenta cualquier posible problema de seguridad y la calidad common de los datos, ya que los nuevos datos continúan ingresando al almacén de datos.

Las partes interesadas deben comenzar con el área common de enfoque y los objetivos. Luego trabaje para recopilar y analizar datos que se sumen al área de enfoque. Como se mencionó anteriormente, esto ayudará con el reconocimiento de patrones de múltiples fuentes de datos, lo que permitirá la captura de información para elegir las herramientas de análisis adecuadas y mantener el management de calidad.

Cómo las empresas están aprovechando los datos

Las empresas de cualquier industria vertical aprovechan los grandes datos, pero un caso de uso específico que podemos explorar es el de los juegos. Los videojuegos tienen una profunda participación de los usuarios, involucran un aspecto social o de comunicación entre los jugadores y requieren una inversión tecnológica sustancial para desarrollarse. El comercio ocurre dentro de los juegos: los jugadores pueden comprar, intercambiar u obtener acceso a funciones, bonos y productos del juego. Además, los juegos son una industria increíblemente competitiva, con innumerables empresas de juegos que invierten en publicidad, advertising and marketing y desarrollo.

Las empresas de juegos pueden usar los datos que recopilan aquí para obtener información sobre cómo publicitar y comercializar sus juegos, alentar a los jugadores a pagar por versiones premium, profundizar la participación de los usuarios y extraer inferencias para usar en el modelado o encontrar nuevas oportunidades comerciales. También pueden obtener información que se puede usar para personalizar experiencias dentro del juego para audiencias específicas o subgrupos. Es posible dividir los datos disponibles y crear segmentos de audiencia más pequeños que sean relevantes para los objetivos de la marca particular person o la línea de productos. Muchas otras industrias usan huge information por las mismas razones: considere cómo los minoristas usan conocimientos similares para recomendar productos a los consumidores.

Cómo calificar los datos

La calificación de los datos es un proceso desafiante, pero clave para hacer que los datos almacenados sean procesables. Calificar datos es un proceso separado de limpiarlos. Es el proceso de abordar cualquier vaguedad o generalización excesiva en los datos que necesitan calificación para especificar qué se supone que deben comunicar los datos para el beneficio del negocio. La calificación también es importante para resolver discrepancias y resolver inconsistencias en la nomenclatura que ocurren cuando se combinan conjuntos de datos de fuentes y negocios dispares. La forma en que una empresa califica los datos depende de sus propios objetivos, que deben aclararse antes del proceso de calificación.

Cualquier conversación sobre la recopilación y el procesamiento de datos en 2022 debe resaltar los cambios drásticos que se están produciendo en ese ámbito. Los proveedores de datos con los que se asocian las empresas para complementar sus propios datos de propiedad deben cumplir con el RGPD (Reglamento common de protección de datos), la CCPA y otras reglamentaciones que requieren el consentimiento del usuario antes de recopilar sus datos. Las empresas deben comprender cómo sus socios de datos externos gestionan el cumplimiento, la identidad y la personalización en este entorno.

Muchos proveedores de datos líderes están buscando datos contextuales para ayudar a cubrir cualquier brecha que verán en ausencia de datos voluminosos de terceros. Además de proporcionar información sobre el comportamiento del consumidor en línea y en la aplicación, los datos contextuales pueden ayudar a que los conjuntos de datos sean más fáciles de buscar, ya que se pueden usar para analizar el contenido con el que interactúan los consumidores y para superponer metadatos de los entornos digitales donde los consumidores pasan el tiempo.

Las aplicaciones y los matices de los grandes datos son innumerables y continúan multiplicándose y evolucionando con el tiempo. El enfoque de la empresa hacia los grandes datos no puede ser estático. En aras de la competitividad y el cumplimiento, cualquier empresa debe reevaluar continuamente sus datos almacenados y las prácticas aplicables de los socios comerciales para la gestión de datos. Una estrategia de datos completa y actualizada es clave para el progreso de cualquier empresa moderna.

Gita Rao-Prasad, es directora sénior de advertising and marketing de crecimiento en ahora.io

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