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Informe: ¿Qué papel juega el Big Data en nuestros hábitos de compra?

08/04/2021
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La pandemia del COVID-19 cambió los hábitos de la sociedad, sus prioridades y, por consiguiente, los hábitos de consumo.

El nuevo informe realizado por Three Points de la mano de Albert Fernández Bladé, profesor colaborador de la escuela y consultor de inteligencia de negocio en ABAST, nos cuenta en detalle cómo esta tecnología potencia las posibilidades de venta pero, también, cómo mejora la experiencia del cliente.

Sabemos que el Big Data es un gran volumen de datos recolectados, pero no es la cantidad lo importante. Lo que importa es cómo las empresas analicen y utilicen esos datos. Si utilizan esta herramienta correctamente, las empresas podrán interactuar con sus clientes más eficazmente, ya que sabrán en qué productos y servicios están interesados.

Big Data Consumo 1

Hábitos de consumo

Para entender cómo esta tecnología puede ser la solución para mejorar la crisis económica causada por el coronavirus, es necesario conocer las etapas clave del recorrido del cliente:

•    Reconocimiento del problema
El cliente se da cuenta de la necesidad del producto y recopila información sobre él. Estos datos son generados, por ejemplo, a través de comentarios en las redes sociales, búsquedas en Internet o interacciones con la publicidad.

•    Búsqueda
Se recopila información de productos buscados, añadidos al carrito de la compra o a las listas de deseados, etc. 

•    Evaluación alternativa
Los consumidores generan datos cuando comparan marcas o productos.

•    Comportamiento de compra
Se generan datos a medida que el consumidor realiza una compra. Estos datos son recogidos por los carritos de la compra, programas de fidelidad, cámaras en las tiendas o escáneres en las cajas registradoras.

•    Consumo
El cliente compra el producto. Aquí los datos son generados tanto en entornos digitales como en ventas tradicionales.

•    Evaluación post-compra
El consumidor evalúa el producto. Los datos generados incluyen tweets, reseñas, fotos compartidas, etc.

•    Participación post-compra
El cliente comparte sus opiniones en las redes sociales o boca a boca. Esta etapa cierra el círculo, ya que el comportamiento de un usuario puede convertirse en el antecesor de otro.

Big Data Consumo 2

Previsiones de compra

Algunos de los mayores desafíos del marketing son la mala correspondencia de la oferta y la demanda. Pero, afortunadamente, a partir del análisis de datos, algoritmos y técnicas de aprendizaje automático se pueden realizar varias acciones para mejorar el proceso de compra:

•    Analizar y pronosticar el comportamiento de los clientes

Las estadísticas permiten comprender los intereses de los consumidores en función de las interacciones pasadas. Los especialistas en marketing pueden segmentar las audiencias según los intereses conocidos y la información demográfica.

•    Priorizar a los clientes potenciales
El conocimiento del comportamiento del consumidor permite identificar segmentos de audiencia que están más cerca de la conversión. Estos análisis demuestran la probabilidad de que actúe un consumidor, lo que permite dedicar más atención a esos consumidores y minimizar la inversión publicitaria en consumidores que no responderán al marketing.

•    Orientar los productos a los clientes con más probabilidades de comprarlos
Permite enviar mensajes personalizados a las personas en el momento y dispositivo adecuado. También ayuda a superar el ruido publicitario constante, mejorando la experiencia del consumidor y la lealtad a la marca.

•    Optimizar los costes
Los datos predictivos permiten identificar los canales publicitarios que justifican una mayor dedicación de recursos y dónde reducir las inversiones.

•    Retener clientes
El análisis predictivo ayuda en la retención de clientes, ya que permite adaptarse a los cambios de las necesidades de los clientes y a mejorar la experiencia de consumo.

Un ejemplo de éxito es el caso de Netflix, quienes analizan todos los movimientos del usuario para llevar a cabo su negocio. Conocen la fecha y la hora en la que un usuario vio una película o serie, el dispositivo que usó, si la pausó, las búsquedas de los usuarios, el comportamiento de navegación, etc. Con todos estos datos, crean un perfil detallado del usuario y utiliza algoritmos de aprendizaje automático para sugerir programas al espectador y producir nuevos contenidos en base a las tendencias.
 

Big Data Consumo 3
 

Publicidad

En cada una de las etapas de consumo se puede recopilar información lo que permitirá centrar los esfuerzos en marketing impulsados por datos, permitiendo así la creación de campañas más efectivas a través de herramientas de publicidad.

Los puntos de contactos tradicionales (offline), como un cartel o un anuncio en una revista, son muy difíciles de monitorizar. Al contrario, los puntos de contacto que ocurren en entornos digitales, como a través de las redes sociales, pueden ser guardados a lo largo del tiempo, generando grandes volúmenes de datos. 

La compra programática es un modelo de compraventa de publicidad en tiempo real. Es una tecnología que está pensada para impactar al usuario en un momento preciso y en un contexto determinado y está diseñada para reemplazar las negociaciones humanas con el aprendizaje automático y la optimización de la inteligencia artificial. El objetivo es aumentar la eficiencia y la transparencia tanto para el anunciante como para el editor. 

También es importante destacar la importancia de la publicidad dirigida. Los patrones de consumo ya no están definidos por segmentos demográficos tradicionales como edad, género, ubicación, ingresos, estado familiar y más Los consumidores esperan que las marcas sepan qué información necesitan, que les enseñen habilidades para la vida y les ayuden a alcanzar sus objetivos personales. Así pues, la llamada segmentación post-demográfica representa una verdadera oportunidad no solo para mejorar las acciones de marketing, publicidad o innovación, sino para conectar realmente con el consumidor.

Uno de los primeros acercamientos a la segmentación por intereses fue el modelo VALS (Values and Lifestyles). Este modelo fue desarrollado en 1978 por Arnold Mitchell para determinar diferentes clases de personas que tenían diferentes valores, actitudes y estilos de vida:

•    Innovadores
Personas con altos ingresos y recursos para las que la independencia es muy importante.

•    Pensadores
Personas que tienen recursos altos, están motivados por sus conocimientos, toman decisiones de forma racional y están bien informados sobre lo que ocurre en su entorno.

•    Creyentes
Confían en otros consumidores en el momento de tomar decisiones. Se caracterizan por menores ingresos y son menos propensos a aceptar la innovación por su cuenta.

•    Triunfadores
Motivados por los logros. Son los más propensos a comprar una marca que ha demostrado su éxito en el tiempo.

•    Esforzados
Grupo de consumidores de bajos recursos que desea alcanzar algunos logros. 

•    Buscadores de experiencias
Representados por adultos jóvenes que quieren sentirse diferentes. Son los que primero adoptan nuevos productos.

•    Fabricantes
Enfocados a construir un buen entorno familiar en lugar de salir y gastar grandes cantidades de dinero.


•    Supervivientes
Son los consumidores con menos recursos y, por lo tanto, los menos propensos a adaptar cualquier innovación.


Consumo post COVID-19

El coronavirus ha revolucionado y determinado nuevas tendencias de consumo sin lugar a dudas. El aumento de pagos móviles, las descargas de aplicaciones de entrega a domicilio, adopción de compra en línea y recogida en tienda son los protagonistas de esta nueva era. Estos nuevos hábitos van consolidándose en el consumidor y se prevé que la mayoría de los consumidores continúen operando de esta manera después de la crisis.

Según un estudio de Salesforce, el negocio online a nivel global ha crecido un 20 % frente al 12 % que creció en el primer trimestre del año anterior y un 71 % en el segundo trimestre comparado contra el mismo periodo de 2019.  

Big Data Consumo 4

La transformación digital en España

Aunque estos últimos meses es cuando más hemos notado su necesidad, en España no es nada nuevo y antes de la pandemia ya había distintas organizaciones apostando por esta transformación.

El Gobierno de España tiene prevista la movilización de 140 000 millones de euros entre inversiones públicas y privadas en los próximos cinco años para impulsar la agenda España Digital 2025. La agenda consiste en 10 ejes estratégicos que consiste en: aumentar la conectividad digital de la población, preparar el espectro para el 5G, aumentar a un 80 % las personas con competencias digital básicas, mejorar la ciberseguridad, digitalización de la administración, contribución comercio electrónico a pymes, aumento de la producción audiovisual, impulsar la economía del dato y garantizar los derechos digitales.

La transformación digital en Latinoamérica

Después de más de una década de progreso gradual, la tecnología en Latinoamérica finalmente alcanzó su ritmo y ha estado creciendo a un ritmo acelerado en los últimos años. El mercado de los datos y el análisis generó 2,9 mil millones en 2019 y se espera que crezca rápidamente durante los próximos años.

Aun así, Latinoamérica se enfrenta a varios retos para poder implementar la transformación digital. 244 millones de latinoamericanos no disponen de acceso a Internet. Esta brecha social, que se acentúa entre la población urbana y la rural, agrava las desigualdades en el conocimiento y en el acceso a oportunidades. 


Sin dudas la llamada “nueva normalidad” ha cambiado significativamente nuestros hábitos y manera de pensar, cambiando nuestro perfil como consumidores en consecuencia. Es por ello que las empresas deben dar un paso atrás y volver a analizar su estrategia, con el fin de adaptarse y subirse a la nueva transformación digital. Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial serán grandes aliados que ayudarán a mejorar el negocio y la experiencia de compra.

 

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Por cualquier consulta, escríbanos a info@threepoints.com

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