Big Data Marketing: ¿qué es y cómo se puede aplicar?

En la actualidad, los datos son considerados un recurso sumamente valioso por la información y los beneficios que pueden brindar a empresas y marcas. Con el paso de los años y la creación de aplicaciones y softwares capaces de recopilar nuestros movimientos y comportamientos en diferentes escenarios presenciales o virtuales, la cantidad de datos disponibles se ha vuelto masiva y la velocidad con la que se producen es cada vez más rápida, lo que, sin duda, representa grandes retos y sobre todo oportunidades en áreas de negocios, publicidad, mercadeo y comunicaciones.

La aplicación de herramientas como el Big Data en procesos de marketing ha venido tomando fuerza dentro de las compañías, ya que proporciona información relevante y de valor para comprender de manera más precisa a los consumidores, brindado oportunidades de mejora o nuevos negocios a través de la creación de productos y servicios.

Te invitamos a continuar leyendo este artículo, donde profundizaremos sobre el Big Data Marketing, sus características, aplicaciones y aspectos como el perfil profesional y el salario que pueden ganar los profesionales dedicados a esta labor.

¿Qué es el Big Data y para qué sirve?

Antes de hablar de Big Data Marketing es importante que tengamos claro a qué hace referencia el término Big Data y para qué sirve la aplicación de esta disciplina en las empresas.

El Big Data se encarga de recopilar y describir grandes volúmenes de datos, los cuales pueden categorizarse como:

• Datos no estructurados: extraídos de redes sociales, blogs, imágenes, audios, videos, correos electrónicos, entre otros.
  
  
• Datos estructurados: ubicados en bases de datos, conjuntos de datos transaccionales, entre otros.
  
  
• Datos semiestructurados: presentes en archivos de texto, XML y registros de sistema.

Por otro lado, los macrodatos suelen caracterizarse por lo que definen los expertos como las 3V, aspectos que se deben tener en cuenta cuando se desarrollan trabajos de extracción de datos a través del Big Data:

• Volumen: referente a la cantidad de datos disponibles.
• Variedad: relacionado con los distintos tipos y formatos de datos.
• Velocidad: alusivo a la rapidez con la que se generan y se procesan los datos.

Analistas y científicos de datos han añadido características adicionales como la veracidad o fiabilidad de los datos, el valor de los datos y la variabilidad o complejidad de los datos.

¿Para qué sirve el Big Data en las empresas?

El uso de los datos en las empresas brinda la oportunidad de optimizar diversos procesos que impactan el desarrollo comercial y reputacional de las mismas, a continuación, mencionamos algunos de los beneficios más destacados de aplicar el Big Data en compañías y marcas:

• Mayor competitividad: los datos permiten identificar de manera oportuna nuevas posibilidades de negocios, productos o servicios que conectan con tendencias actuales e innovadoras, haciendo que las empresas y marcas sean más competitivas en el mercado moderno.
  
  
• Mejor relación con clientes: gracias a que el Big Data permite conocer el comportamiento de los consumidores, las empresas pueden mejorar y optimizar la experiencia de usuario en sus sitios web, a través de procesos de compra o servicio de atención al cliente.
  
  
• Reducción en los costos: el análisis de los datos entregados a través del Big Data permite a las empresas optimizar la toma de decisiones, lo que, sin duda, impacta los costos, aprovechando de manera efectiva el presupuesto invertido.
  
  
• Detección y prevención de fraudes: el Big Data permite a las compañías mantener control en la identificación de acciones fraudulentas, los datos proporcionan información que apoya en la prevención de escenarios de riesgo.

¿Cuáles son los sectores económicos en los que se puede aplicar el Big Data?

Los macrodatos son útiles en casi todos los sectores económicos, los grandes volúmenes de datos recopilados y analizados por el Big Data hace que existan diversas oportunidades para cualquier tipo de negocio. Algunos de los sectores donde se puede aplicar son:

• Sector educativo.
• Sector bancario o financiero.
• Sector de la salud.
• Sector de la administración pública.
• Sector industrial.

El marketing como complemento a la Big Data: ¿Qué es el Big Data Marketing?

El Big Data Marketing es una nueva herramienta aplicada a proyectos y procesos de Marketing Digital, en la cual se hace uso de técnicas y tecnologías para recopilar, analizar y procesar grandes conjuntos de datos que permiten la extracción de información útil para la creación e implementación de estrategias y acciones de mercadeo que impacten de manera positiva en los objetivos comerciales de las empresas y/o marcas.

La información de valor que brinda el Big Data Marketing se recolecta a partir del análisis de los comportamientos de los usuarios en sitios web, redes sociales, blogs, motores de búsqueda, entre otros espacios y aplicaciones. El resultado del análisis de los comportamientos y acciones de los usuarios entrega a las compañías la posibilidad de crear perfiles e identidades de consumidores que les permiten afinar contenidos, publicidades y comunicaciones para que sean mucho más efectivas.

Aplicaciones del Big Data Marketing: ventajas de complementar el Marketing con el Big Data

El uso más destacado del Big Data en el Marketing para la carrera ciencia de datos es en campañas y estrategias comerciales y de mercadeo, sin embargo, esta herramienta tiene muchas más utilidades que aportan gran valor a las empresas.

A continuación, conoce algunas de las aplicaciones del Big Data Marketing y sus ventajas:

1. Creación de estrategias de marketing digital: el Big Data nos ofrece la posibilidad de crear estrategias que vayan a públicos personalizados, es decir, gracias al acceso a información de valor como gustos, tendencias e intereses se pueden generar acciones y campañas que acierten y conecten mucho más con las necesidades de los clientes.

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1. Análisis y medición de resultados: así como permite planear estrategias, los macrodatos también brindan información en tiempo real sobre cómo funcionan dichas acciones, dando la posibilidad de analizar y medir resultados, y corregir aquellos detalles que no se estén desempeñando de manera efectiva.
   
   
2. Identificación de nuevas oportunidades de negocio: como mencionamos antes, el análisis de macrodatos optimiza la toma de decisiones y la creación de estrategias, a través de las cuales se pueden identificar productos y servicios innovadores que permitan llegar a nuevos nichos de mercado o fidelizar a los segmentos que ya tienen experiencia con la marca o empresa.
   
   
3. Evita pérdida de clientes: en escenarios de venta, el análisis del Big Data entrega información sobre procesos que se deban optimizar, por ejemplo, en sitios web o redes sociales, brindando oportunidades de mejora que permitan potenciar la experiencia de usuario previniendo abandonos de compras o cancelaciones de pedidos.
   
   
4. Previene riesgos: así como el Big Data entrega información sobre nuevas oportunidades de negocios, también tiene la capacidad de ayudar en la prevención de situaciones o escenarios de riesgo que representen peligros o fraudes para las empresas.
   
   
5. Tendencias del mercado: gracias al análisis de datos no estructurados hallados en redes sociales, por ejemplo, las marcas pueden conocer en tiempo real cómo reaccionan las audiencias y consumidores a sus servicios o productos.
   
   
6. Predicciones para la planificación: la posibilidad de acceder a grandes cantidades de datos permite aplicar métodos y técnicas que ayudan a predecir el desarrollo y éxito de un negocio, producto o servicio, lo que va a aportar a la planificación efectiva en las empresas.
   
   
7. Apoyo en la optimización SEO: la aplicación del Big Data Marketing en este campo sirve para estudiar y analizar los comportamientos de los clientes, y las acciones de las empresas o marcas para atraerlos y retenerlos.

Perfil profesional de un experto en Big Data

El auge del uso de los datos está creciendo cada día más y contratar profesionales expertos en Big Data capaces de extraer grandes cantidades de datos, analizarlos y convertirlos en información valiosa, se ha convertido en una necesidad casi de primer nivel en las empresas.

Por eso, es importante que, si estás interesado en formarte como un profesional en el manejo de datos, sepas cuál es el perfil y las competencias requeridas:

• Un experto en Big Data deberá ser un profesional en la Ciencia de Datos, tendrá que poseer conocimientos en técnicas avanzadas de análisis, modelización, predicción y computación.
  
  
• Debe poseer competencias en las áreas de matemáticas y estadísticas. También es importante que conozca y maneje lenguajes de programación como Python.
  
  
• Un profesional del Big Data debe tener la capacidad de analizar e interpretar grandes conjuntos de datos con el objetivo de brindar soluciones y respuestas a las necesidades de empresas y consumidores.
  
  
• Es importante que un experto en Big Data posea una gran capacidad para la resolución rápida de problemas, ya que los datos permiten obtener predicciones en tiempo real, el profesional en Big Data debe poder manejar distintos escenarios y responder a las situaciones que se presenten.
  
  
• Debe poseer capacidad para la comunicación clara y efectiva, pues será quien tenga acceso a la información y deberá poder expresarla y comunicarla de manera que gerentes y directivos puedan, no solo entender el valor de los datos, sino la importancia y pertinencia de estos para los negocios.
  
  
• Debe ser versátil para poder adaptarse a cualquier sector, esto exige la capacidad de entender los retos y los aspectos importantes del área donde se desarrollen los proyectos de Big Data.

Cargos de un experto en Big Data:

Algunos de los cargos que un experto en Big Data podría ocupar son:

• Científico de Datos.
• Arquitecto de Datos.
• Dirección de Datos.
• Ingeniero de Datos.
• Analista de Datos.
• Administrador de Datos.
• Científico de Datos de Ciudad.
• Analista Digital.

Salarios de un experto en Big Data:

Los expertos en Big Data son de los profesionales con mejor proyección laboral, es decir, poseen muy buenas oportunidades de empleo que, normalmente, son complementadas con remuneraciones importantes.

Sin embargo, no está demás aclarar que los salarios pueden variar dependiendo del nivel de experiencia, manejo de herramientas, conocimientos y ubicación geográfica. A continuación, conoce cuánto puede ganar un profesional en Big Data en Estados Unidos y países de Latinoamérica como Perú, Colombia y México:

Salarios en Estados Unidos (USA):

De acuerdo a información proveniente de la Oficina de Estadísticas Laborales, Empleo Ocupacional y Programa de Estadísticas Salariales del Departamento de Trabajo de EE. UU., el salario de un experto en Big Data puede oscilar entre:

• Mínimo: $59,430 USD por año. Es decir, $4,952 USD al mes.
• Promedio: $100,910 USD anuales, equivalente a $8,409 USD mensuales.
• Máximo: $167,040 USD al año, lo que significaría un ingreso de más de $13,920 USD al mes.

Salarios en Perú:

Para el caso de Perú, el salario de un profesional en Big Data con experiencia igual o mayor a 3 años podría ubicarse en:

• Mínimo: S/. 41.496 anuales, lo que representaría un ingreso mensual de 3.458 soles.
• Promedio: 62.352 soles por año, igual a S/. 5.196 por mes.
• Máximo: S/. 92.988 al año. Es decir, un salario al mes de 7.749 soles.

Fuente: Plataforma de información laboral Tusalario.org/Peru.

Salarios en Colombia:

Un experto en Big Data en Colombia podría recibir los siguientes salarios:

• Mínimo: $2.130.878 COP al mes, lo que sería equivalente a $25.570.536 COP por año.
• Promedio: $3.500.000 COP mensuales, equivalente a un salario anual de $42.000.000 COP.
• Máximo: $8.052.000 COP por mes, es decir $96.624.000 COP anuales.

Fuente: Plataforma de empleo Talent.com.

Salarios en México:

Según la plataforma de empleo Talent.com, la remuneración de un profesional en Big Data en México podría estar en:

• Mínimo: $13,250 MXN mensuales, lo que representaría $159,000 MXN anuales.
• Promedio: $30,000 MXN al mes, igual a $360,000 MXN al año.
• Máximo: $52,500 MXN por mes, equivalente a $630,000 MXN por año.

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• Capacidad para recolectar, analizar y procesar datos.
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• Capacidad para desarrollar modelos de datos, respetando los principios éticos y responsabilidad profesional.

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