Aerolito / Diciembre 2022

Lluvia de

datos

De la meteorología al marketing: inteligencia de negocio y big data para predecir el comportamiento del consumidor

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— El big data ha supuesto un antes y un después para el marketing. Ahora es más fácil anticipar el comportamiento, los deseos y las necesidades de los usuarios.

Identificar patrones de consumo entre los usuarios permite tomar decisiones fundamentadas en datos objetivos y medibles.

La predicción del comportamiento del consumidor a partir de big data permite mejorar la experiencia del cliente, pero también revelar anomalías o fraudes, alertar de riesgos o detectar condiciones peligrosas mediante el internet de las cosas (IoT).

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Big data
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¿Por qué importa?

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A la mayor capacidad de almacenar, tratar y analizar grandes volúmenes de datos se le suman los últimos cambios normativos. El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y otros esfuerzos regulatorios priorizan la privacidad del usuario y ponen límites a la recopilación de datos, por lo que las herramientas para inferir el comportamiento del usuario están en plena transformación. Sin embargo, la prioridad sigue siendo la misma: traducir los datos en informaciones que aporten valor y permitan tomar decisiones sólidas.

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¿En qué consiste?

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Se denomina “comportamiento del cliente” a las acciones, pensamientos y sentimientos que experimenta el usuario durante el proceso de compra, desde la investigación hasta la elección y el pago del bien o servicio. La predicción del comportamiento analiza mediante inteligencia de negocio (business intelligence) los datos históricos recopilados (big data): esto abarca desde el recorrido del usuario hasta la lectura de sus emociones.

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¿Me interesa?

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Con la llegada del big data y la inteligencia de negocio, tanto el volumen de los datos como la capacidad de procesarlos aumenta enormemente. Sin embargo, para ser una organización data driven —guiada por los datos— hay que saber emplearlos de manera eficiente, convertirlos en un eje central de la estrategia y hacerse las preguntas necesarias. ¿De dónde proceden estos datos? ¿Se están recogiendo y procesando de la manera adecuada? ¿Estamos respetando la privacidad del usuario? ¿Qué confianza tenemos en los resultados?

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¿Cómo me preparo?

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El gran salto está entre recoger cantidades ingentes de datos y ser capaces de extraer sentido y predicciones de ellos mediante herramientas, informes, cuadros de mando... Ahora bien, no todo pasa por desarrollar tecnologías propias. Hoy en día es más fácil recurrir a soluciones alojadas en la nube o productos llave en mano de empresas especializadas. Contar con objetivos claros y una visión estratégica en lo que al uso de datos se refiere puede ayudar a encontrar la respuesta.

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Lo que hay que saber

Claves

— Cómo predecir el anticiclón

Contexto

En sus orígenes, el estudio del comportamiento del consumidor se realizaba únicamente atendiendo a variables que se podían observar y medir en el lugar de compra: el tiempo que pasaba el cliente en la tienda, el recorrido por el establecimiento o la interacción con los productos.

78%

Actualmente el 78% de la población internauta realiza compras en línea (IAB,2022). El entorno y las dinámicas cambian, por lo que el comportamiento del consumidor genera nuevos datos que las empresas deben tener en cuenta.

En este contexto surge el

Marketing 5.0

La corriente liderada por Philip Kotler plantea cómo combinar los avances tecnológicos con los cambios sociales, las diferencias generacionales y los nuevos modelos de negocio que fusionan la realidad física y digital. Gracias al big data, la inteligencia artificial (IA) y el procesamiento natural del lenguaje se pueden mejorar la experiencia de usuario y la efectividad de las estrategias.

Sin embargo, el progreso tecnológico aplicado al marketing también despierta preocupaciones en torno a la privacidad del usuario: es posible saber qué tipo de comunicación y publicidad consume, cómo es su estilo de vida, cuáles son sus gustos o preferencias de consumo…

El parte completo

Presión, altitud y saturación

Eventos influenciadores

Momentos o situaciones que se dan a lo largo de la vida del usuario y marcan su crecimiento personal, configurando así sus valores y sus hábitos o patrones de comportamiento (miedos, tendencias, zonas de confort, etc.).

Los 5 “Mis”

Aspectos individuales y transitorios del usuario. Todos aquellos asuntos relevantes para el consumidor en un momento temporal concreto: ¿Qué le motiva? ¿A qué presta atención? ¿A qué dedica su tiempo? ¿De qué manera administra su dinero? ¿Qué información consume y cómo lo hace?

Etapa vital

Fase de la vida que está atravesando el usuario, un aspecto clave ya que será muy diferente su comportamiento en función de la edad, la experiencia y los sucesos que hayan marcado a su generación.

La maquinaria
pesada

La predicción del comportamiento del usuario combina la ciencia de datos, el aprendizaje automático y otras técnicas de IA. Esto nos permite aprovechar los datos de los clientes sobre quiénes son, qué hacen y con quién interactúan para obtener mejores conocimientos, predicciones y acciones.

Cuando hablamos de big data o macrodatos nos referimos a una base de datos de tales dimensiones que solamente puede ser procesada con ayuda de la tecnología. Esto es clave en el caso del marketing, que predice el comportamiento del usuario mediante los datos recogidos en su navegación por internet, el recorrido por el escenario de compra o la interacción con el producto.

Big data

Distinguimos los datos en base a dos factores: la fuente y la estructura. Según la fuente tenemos datos propios, es decir, aquellos que recopila la empresa a través de sus propios medios; y datos externos, aquellos que la empresa obtiene de fuentes ajenas a la organización. Según la estructura, existen los datos estructurados —con una estructura procesable por una base de datos— y no estructurados —es el caso de textos en lenguaje natural e imágenes, que requieren un preprocesamiento—.

Business intelligence

La inteligencia de negocio o business intelligence (BI) consiste en la utilización de los datos para tomar decisiones dentro de una empresa. Existen diferentes softwares y herramientas que procesan los datos y extraen su valor, facilitando así las conclusiones.

Si los macrodatos son el material con el que se trabaja, la inteligencia de negocio equivale a la herramienta que permite traducir esos datos en información. Ayuda a definir diferentes categorías de usuarios y establecer patrones de comportamiento. Toyota, por ejemplo, incorporó un software que le permitió reducir los costes de producción e incrementar su base de clientes.

Business analytics

La analítica de negocio o business analytics (BA) utiliza los datos recopilados para informar sobre la situación actual (análisis descriptivo), sobre lo que pasará en el futuro (análisis predictivo) o sobre lo que debería suceder (análisis prescriptivo). Va un paso más allá y aprovecha los avances en big data para cruzar y procesar una mayor cantidad de datos, de más tipos y más fuentes. También en cada vez menos tiempo.

Gracias al aprendizaje automático —a partir del cual trabaja el BA— se pueden detectar grupos de personas que consumen de una manera similar. Conociendo estos patrones de comportamiento podemos predecir, por ejemplo, cuál va a ser el siguiente clic que haga el usuario cuando está navegando por una web.

Análisis descriptivo
Este modelo analiza los datos disponibles y ofrece conclusiones. Por ejemplo, a partir de la navegación de los usuarios por una tienda en línea, detecta los sitios más visitados, la hora punta de tráfico o cuántos abandonan antes de comprar.
Análisis predictivo
Aplica lo aprendido en datos históricos a los datos nuevos y es capaz de predecir lo que va a ocurrir en un futuro de condiciones similares. Es el modelo de business analytics con mayor éxito y se utiliza para predecir ventas, asistencia a eventos o incluso la cifra de ejemplares del último bestseller que se venderá.
Análisis prescriptivo
Modelo de análisis que interpreta la información disponible y guía a la organización para que los datos se mantengan dentro de los parámetros deseados. Por ejemplo, qué acciones debe llevar a cabo una empresa si quiere unos beneficios concretos.

Un auténtico
fenómeno

Netflix se define como una empresa data-driven. Asegura que sus decisiones están guiadas y basadas en datos, pues utiliza todo tipo de información del usuario para personalizar y optimizar su experiencia —o al menos intentarlo—. A diferencia de la televisión convencional, la plataforma no ofrece contenido en base a datos sociodemográficos, sino guiada por patrones de comportamiento.
Uno de los sectores con los algoritmos más desarrollados para optimizar la experiencia de usuarios es el de las plataformas de vídeo bajo demanda. Netflix, a través de su estructura de datos, entrena su motor de recomendación para ofrecer contenido de interés personalizado a cada usuario. Pero este no es el único uso que hace de la información recopilada. Otra forma de optimizar la plataforma que al usuario le pasa un poco más desapercibida es mediante el desarrollo y la mejora de las funcionalidades. Por ejemplo, continuar con la transmisión cuando la conexión a internet es inestable, reanudar el contenido en el mismo punto en el que se abandonó o mostrar resúmenes en vídeo de las series con la duración exacta para no fatigar al usuario.

Por qué queremos saber si lloverá

Predecir el comportamiento del consumidor permite a la empresa adelantarse a futuros acontecimientos, hacer campañas de comunicación más eficaces y sorprender a su audiencia. Esto se traduce en beneficios claros desde el punto de vista de negocio: fidelización e incremento de clientes, mayor conocimiento de los usuarios y mejor posicionamiento de marca.

Fidelizar usuarios

Al comprender mejor el comportamiento del usuario será más fácil satisfacer sus necesidades y preferencias, convertir a los clientes esporádicos en habituales y generar un vínculo de lealtad con la empresa.

Incrementar clientes

Los clientes fidelizados se convierten en prescriptores de la marca o producto, contribuyendo a que las personas cercanas a ellos pasen a ser consumidores.

Detectar nichos de mercado

Tener tanta información acerca de los públicos ayuda a identificar nichos de mercado y compradores potenciales que aún no han sido captados.

Mejorar el posicionamiento de marca

Gracias a la segmentación de las audiencias y un mayor conocimiento de las mismas se puede desarrollar una estrategia de comunicación mucho más precisa y dirigida.

¿Y después?

Aunque predecir el comportamiento del consumidor puede conducir a resultados más eficaces para empresas y públicos, también existe el riesgo de violar las normas de privacidad o la intimidad del usuario.

A pesar de que hay muchos avances que facilitan la predicción del comportamiento del consumidor, cada vez son más los cambios legales que limitan este tipo de técnicas, como por ejemplo el RGPD a nivel europeo, la Ley Orgánica de Protección de Datos de Carácter Personal en la legislación española o la eliminación de cookies de terceros de Google prevista para 2024. La concienciación de los usuarios sobre su privacidad y la tendencia regulatoria hacia una mayor protección de la intimidad marcarán el escenario del marketing los próximos años.

No todo vale para generar beneficio, y los datos “merecidos” —proporcionados por los propios clientes— empiezan a tener más valor que los “capturados”, que son meros indicios. Junto con la privacidad, entre los principales retos de la predicción del comportamiento encontraremos el sesgo de los modelos de IA y la creación de patrones de consumo que rocen los estereotipos.

Pues se ha quedado buen día

Nubes, claros y otros enseres

Lejos de ser pura conversación de ascensor, la predicción del comportamiento mediante big data supone un desafío atractivo y complejo. Sobre todo, ante cuestiones como la mejora de la capacidad de computación y los sistemas de IA, la existencia de lenguajes de software abiertos o la necesidad de que los datos aporten un valor añadido.

Si quieres saber más sobre predicción del comportamiento del consumidor, escríbenos. También puedes hacerlo para contarnos qué tiempo hará mañana. Somos unos frikis de la meteorología.


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