Big Data para Ventas y Marketing: Cómo los equipos de trabajo pueden lograr resultados

Big Data en Ventas y Marketing: 7 Maneras de Lograr Resultados con datos

Anteriormente, las empresas contaban con datos limitados al momento de tomar decisiones. Sin embargo, con el surgimiento del Big Data y la ciencia de datos, las empresas han sido capaces de obtener una imagen más integral y completa de su mercado, clientes y competidores.

Hoy en día, los tomadores de decisiones tienen algo muy claro: La información es poder. Los avances en tecnología, así como la capacidad de recolectar y analizar grandes cantidades de datos, han permitido que el Big Data transforme la manera de operar y desarrollar estrategias.

«Las empresas que aprovechan el análisis de Big Data experimentan un aumento del 10 % en los ingresos y una mejora del 33 % en la adquisición de clientes.»

Forbes

Antes de entrar en detalles es importante definir qué es Big Data. El término Big Data se refiere a conjuntos de datos tan grandes y complejos que se necesitan métodos más allá de los tradicionales para poder sacarles provecho. Es decir, estamos hablando de cantidades masivas de información que van más allá de lo que un humano o un sistema convencional pueden manejar.

¿Le interesa conocer más sobre Big Data? Le recomendamos leer nuestra guía más completa

Dato interesante: Un estudio realizado por McKinsey descubrió que los Retailers que utilizan Big Data tienden a aumentar sus márgenes operativos en más del 60%.


En este artículo se abordarán los siguientes temas:

¿Cómo los equipos de venta y marketing utilizan Big Data para lograr sus resultados?

El Big Data, y el acceso a mayores fuentes de información, representan nuevas posibilidades para que los equipos de ventas y marketing desarrollen estrategias más informadas y efectivas.

El aprovechamiento de datos masivos proporciona conocimiento valioso sobre el comportamiento de los consumidores. Esto es vital para las áreas de Marketing y Ventas, ya que los datos guían sus esfuerzos hacia el cumplimiento de metas.

«Estudios han encontrado que las empresas que utilizan el análisis de datos de manera efectiva tienen 6 veces más probabilidades de ser rentables en comparación con sus competidores que no lo hacen.»

Entrepeneur

Personalización de la experiencia del cliente

La personalización es una de las formas más efectivas de mejorar la fidelización y aumentar las ventas. Según una encuesta de Epsilon, el 80% de los clientes son más propensos a hacer negocios con una empresa si les ofrece una experiencia personalizada.

Utilizando Big Data, los equipos de ventas y marketing pueden comprender mejor las necesidades y preferencias de los clientes y en consecuencia, personalizar su experiencia de marca.

Por ejemplo, Amazon utiliza Big Data para personalizar la experiencia de compra para cada cliente, mostrándoles recomendaciones de productos personalizadas en función de su historial de compras.

«Según una encuesta realizada por NewVantage Partners, el 97.2 % de las empresas líderes están invirtiendo en Big Data e IA, y el 76.5 % reporta resultados medibles.»

Businesswire

Identificación de patrones y aprovechar las nuevas tendencias de consumo

Conocer hacia donde se mueve el mercado, así como identificar y anticipar cualquier tipo de cambio, es clave para que una empresa se mantenga alineada con su consumidor meta.

Al analizar grandes conjuntos de datos, los equipos pueden localizar patrones y tendencias en el comportamiento de los clientes. Esto permite tomar decisiones informadas sobre cómo abordar el mercado e identificar nuevas oportunidades y amenazas de negocios.

También le puede interesar leer: ¿Cómo obtener Insights del consumidor utilizando Big Data?

Igualmente, las soluciones basadas en Big Data permiten definir el mix de productos y servicios ideal según el segmento, ubicación, punto de venta y objetivos.


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Conocer la intención de compra de mercado meta

¿Sabía que a través de Big Data se puede estimar si un producto o un punto de venta obtendrá el éxito esperado? Utilizando análisis predictivos se pueden realizar pronósticos de ventas altamente confiables. También, los modelos de predicción reflejan la verdadera intención de compra de los consumidores de acuerdo a ciertas variables.

Le puede interesar leer: ¿Qué son y para qué se usan los modelos predictivos?

Esto ofrece dos grandes ventajas:

  1. Evita el “desperdicio” de presupuesto en estrategias que no obtendrán el retorno esperado.
  2. Permite corregir estrategias en curso antes de que fracasen.

Una ventaja adicional: Los modelos predictivos permiten a los equipos de venta y marketing identificar oportunidades poco visibles o que no se habían tomado en cuenta en un principio.


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Conocer a la competencia más allá de lo obvio

¿Cuál es uno de los puntos más importantes para las áreas de mercadotecnia y ventas? Conocer todo sobre la competencia.

Es cierto que los análisis “tradicionales” permiten conocer ciertos elementos de los competidores. Pero, al agregar datos alternativos y otras fuentes de información se puede obtener una mejor «radiografía» de cada competidor.

Hay tres formas ideales analizar a la competencia utilizando Big Data:

  • Analizando su consumidor. De esta manera se puede conocer cuál es la relación de la competencia con sus clientes.
  • Analizando sus puntos de venta. Mediante este análisis se pueden responder preguntas como ¿Qué zonas no estoy cubriendo y mi competencia si?
  • Analizando su desempeño de ventas. Los modelos predictivos no solo funcionan para estimar ventas internas, también se pueden utilizar para obtener estimaciones de la competencia.
¿Cómo analizar a la competencia utilizando Big Data? Webinar con expertos

Sentiment analysis

Las redes sociales y otras fuentes representan una enorme ventana para observar, de manera objetiva, cuál es la verdadera percepción que tienen los consumidores sobre una marca.

«La minería contextual de texto conocida como Sentiment Analysis se utiliza para extraer información subjetiva de un texto. De esta manera se puede monitorear las conversaciones en línea y comprender el sentimiento social relacionado con una marca, producto o servicio empresarial.»

Towards Data Science

El problema con las encuestas, entrevistas y focus group es que pueden estar sujetos a sesgos (Además de no reflejar la información en tiempo real). En cambio, al incorporarse Procesadores de Lenguaje Natural y Machine Learning se pueden obtener datos más precisos y relevantes sobre las opiniones de los clientes.

¿Por qué es tan importante el Sentiment Analyisis para los equipos de marketing y ventas?

  • Ayuda a las empresas a medir la efectividad de sus campañas de marketing y su impacto en la percepción de la marca.
  • Permite generar estrategias, campañas y activaciones más personalizadas.
  • Ayuda a tomar decisiones más informadas (y no basadas en suposiciones).
Sentiment analysis y uso de redes sociales con Big Data

Nuevas maneras de identificar clientes potenciales

Una de las mayores ventajas del Big Data (En combinación con Inteligencia Artificial y Machine Learning) es la capacidad para elaborar perfiles de buyer personas. Esto a partir de las características de los clientes actuales.

Una ves que se tienen listo dichos perfiles, se pueden generar modelos que «busquen y encuentren» clientes potenciales con mayor probabilidad de conversión.

Por ejemplo, la compañía de telecomunicaciones O2 utiliza Big Data con este fin. Su estrategia de datos le ha permitido optimizar su proceso de ventas. ¿Cuál ha sido su resultado? Una reducción del 25% del tiempo necesario para cerrar una venta.

Big Data para identificar competidores y clientes potenciales, caso de éxito

Inteligencia comercial

La inteligencia comercial hace referencia al conjunto de herramientas utilizadas para obtener información más profunda sobre los datos actuales. Ahora bien, con la aparición del Big Data, la inteligencia comercial ha logrado ampliar su alcance. Los equipos de trabajo ahora son capaces de mejorar sus procesos de toma de decisiones y sus operaciones en general.

Al añadir Big Data a la inteligencia comercial, las empresas adquieren la capacidad para comprender mejor sus datos. Y es que, a medida que los datos adquieren mayor relevancia, tener una estrategia sólida de inteligencia empresarial se vuelve fundamental para mantener una mayor ventaja competitiva.

«El 79% de los ejecutivos de empresas está de acuerdo en que las empresas que no adopten Big Data perderán su posición competitiva y podrían extinguirse.»

Reporte de Accenture

En resumen

El Big Data ha transformado la forma en que las empresas operan y desarrollan estrategias. Con el acceso a grandes conjuntos de datos y la capacidad de analizarlos, las empresas pueden obtener una imagen más completa de su mercado, clientes y competidores, lo que les permite tomar decisiones más informadas y efectivas.

Los equipos de ventas y marketing pueden utilizar Big Data para personalizar la experiencia del cliente, identificar patrones y tendencias en el comportamiento del consumidor, predecir ventas y conocer mejor a su competencia. Las empresas que utilizan el análisis de Big Data tienen mayores probabilidades de ser rentables y experimentan un aumento en los ingresos y la adquisición de clientes.

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