{"id":3061,"date":"2017-06-13T11:37:56","date_gmt":"2017-06-13T16:37:56","guid":{"rendered":"https:\/\/gerens.pe\/blog\/?p=3061"},"modified":"2017-06-13T11:37:56","modified_gmt":"2017-06-13T16:37:56","slug":"formas-big-data-revoluciona-marketing-ventas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gerens.pe\/blog\/formas-big-data-revoluciona-marketing-ventas\/","title":{"rendered":"10 Formas en que el Big Data est\u00e1 revolucionando el marketing y las ventas"},"content":{"rendered":"

\"El<\/a><\/p>\n

En este art\u00edculo se hace un repaso de las \u00e1reas relacionadas con el marketing y las ventas que ya est\u00e1n brindando resultados con el big data<\/em> y la anal\u00edtica, una revoluci\u00f3n que continuar\u00e1. Un \u00e1rea de r\u00e1pido crecimiento es la manera de entender y optimizar c\u00f3mo se definen, se controlan y se difunden los precios, a trav\u00e9s de los canales de venta. Alcanzar la optimizaci\u00f3n de los precios de un producto o servicio es mucho m\u00e1s factible gracias a los avances en los algoritmos del big data<\/em> y a las t\u00e9cnicas avanzadas de anal\u00edtica. De hecho ya ocurre hoy la racionalizaci\u00f3n en la rutina de toma de decisiones de los precios en industrias impulsadas por materias primas, donde los productos son inel\u00e1sticos.<\/p>\n

Un repaso a las contribuciones del Big Data al marketing y las ventas<\/strong><\/h3>\n

El big data est\u00e1 contribuyendo a las ventas en \u00e1reas como: mejoramiento de la calidad de las ventas y de la calidad de los datos de estas ventas; en la mejora de la precisi\u00f3n de la lista de prospectos, en la segmentaci\u00f3n por territorio, en la tasa de ganancia y en las \u00a0estrategias de colaboraci\u00f3n en la toma de decisiones.<\/p>\n

En marketing, el big data<\/em> provee insights o pistas, <\/em>respecto a por ejemplo, a cu\u00e1l es el contenido m\u00e1s efectivo en cada etapa del ciclo de ventas, c\u00f3mo pueden mejorarse las inversiones en los CRM (administraci\u00f3n basada en la relaci\u00f3n con los clientes), en complemento a las estrategias para incrementar las tasas de conversi\u00f3n, ingresos y el valor del tiempo de vida del cliente (CLTV). Para las empresas de software basadas en la nube, el big data<\/em> provee insights<\/em> sobre c\u00f3mo disminuir el costo de adquisici\u00f3n del consumidor (CAC), el valor de tiempo de vida del cliente (CLTV) y manejar otras m\u00e9tricas dirigidas a gestionar un negocio basado en la nube.<\/p>\n

Las siguientes son 10 maneras en las que el big data<\/em> est\u00e1 revolucionando el marketing y las ventas:<\/p>\n

1. Diferenciaci\u00f3n de las estrategias de precios al nivel cliente-producto y la optimizaci\u00f3n de precios usando el big data<\/em> se est\u00e1n convirtiendo en metas alcanzables.<\/strong><\/h3>\n

La empresa de gesti\u00f3n de consultor\u00eda, McKinsey descubri\u00f3 que el 75% de las ganancias corrientes de una empresa provienen de sus productos est\u00e1ndar y que el 30% de las miles de decisiones sobre precios que toman las empresas cada a\u00f1o fallan en ofrecer \u00a0el mejor precio. El precio tiene una ventaja potencial para mejorar las ganancias: si, por ejemplo, con el incremento del 1% en el precio se logra un incremento del 8.7% en el margen de explotaci\u00f3n, asumiendo que no hay p\u00e9rdida de volumen.<\/p>\n

2.El Big Data<\/em> est\u00e1 revolucionando la manera c\u00f3mo las compa\u00f1\u00edas obtienen una mejor respuesta de los consumidores y a la vez que logran una mejor percepci\u00f3n del consumidor<\/strong>.<\/h3>\n

El estudio de la empresa de investigaci\u00f3n de mercado, Forrester, descubri\u00f3 que el 44% de los mercad\u00f3logos que usan la estrategia Business-to-Consumer (B2C) y emplean el big data<\/em> y la anal\u00edtica para mejorar la capacidad de respuesta al 36%, est\u00e1n utilizando activamente la anal\u00edtica y la miner\u00eda de datos para obtener mejores insights con el objetivo de planificar m\u00e1s estrategias basadas en las relaciones.<\/p>\n

3<\/strong>. An\u00e1lisis del consumidor (48%), anal\u00edtica operacional (21%), fraude y complicidad (12%), innovaci\u00f3n de servicio y nuevo producto (10%) y optimizaci\u00f3n de data warehouse empresarial (10%) son algunos de los usos m\u00e1s populares del big data<\/em> dentro de las ventas y el marketing.<\/strong><\/h3>\n

Un estudio de la empresa DataMeer descubri\u00f3 que el an\u00e1lisis del consumidor domina el uso del big data <\/em>en los departamentos de ventas y marketing, apoyando las cuatro estrategias claves: incremento en la adquisici\u00f3n de los clientes, reducci\u00f3n de la p\u00e9rdida de consumidores, incremento de las ganancias por consumidor y mejora de los productos existentes.<\/p>\n

4. Ahora es posible incorporar inteligencia en el marketing contextual, apoyado por el Big Data y sus tecnolog\u00edas afiliadas. <\/strong><\/h3>\n

Los datos que requiere marketing contin\u00faan creciendo r\u00e1pidamente en funci\u00f3n a las necesidades de los clientes, las ventas, el servicio y el canal, pero no son satisfechos por los sistemas disponibles hoy. Como resultado, muchas de las tecnolog\u00edas que utilizan los mercad\u00f3logos no est\u00e1n completamente integradas a la informaci\u00f3n ni a los niveles de proceso. El big data<\/em> provee la oportunidad para crear sistemas de insights escalables para ayudar a aliviar este problema.<\/p>\n

5.Forrester descubri\u00f3 que el an\u00e1lisis del big data<\/em> incrementa la habilidad de ir m\u00e1s all\u00e1 de la ejecuci\u00f3n de campa\u00f1a y permite enfocarse en c\u00f3mo crear una relaci\u00f3n m\u00e1s exitosa con el cliente.<\/strong><\/h3>\n

Al usar el an\u00e1lisis del big data<\/em> para definir y guiar la metodolog\u00eda del desarrollo de clientes, los mercad\u00f3logos incrementan el potencial de crear mayor lealtad del consumidor y mejoran la experiencia de tiempo de vida del cliente (CLTV).<\/p>\n

6. En la industria biofarmac\u00e9utica se est\u00e1 implementando el geoan\u00e1lisis para optimizar las estrategias de venta y los planes de orientaci\u00f3n de mercado.<\/strong><\/h3>\n

McKinsey descubri\u00f3 que estas empresas suelen gastar entre el 20% a 30% de sus ingresos en ventas, gastos generales y administrativos. Si estas compa\u00f1\u00edas pudieran alinear correctamente sus estrategias de venta y de comercializaci\u00f3n con regiones y territorios que tuviesen mayor potencial de venta, los costos de orientaci\u00f3n de mercado se reducir\u00edan inmediatamente.<\/p>\n

7. 58% de los directores de marketing (CMOs) consideran que el marketing y SEO, el marketing por correo y as\u00ed como el tel\u00e9fono celular es donde el big data<\/em> tiene el mayor impacto en sus programas de marketing.<\/strong><\/h3>\n

El 54% cree que el big data <\/em>y la anal\u00edtica ser\u00e1n esenciales para una estrategia de marketing a largo plazo.<\/p>\n

8. Los l\u00edderes de mercado en diez industrias, rastreados por Forbes Insights, est\u00e1n logrando mayor compromiso y lealtad de sus clientes a trav\u00e9s del uso de anal\u00edtica avanzada y big data<\/em>.<\/strong><\/h3>\n

Este estudio encontr\u00f3 que a trav\u00e9s de diez industrias, el an\u00e1lisis espec\u00edfico por departamentos y el conocimiento en big data<\/em> no eran suficientes para obtener estrategias \u00a0exitosas y que despeguen de la base; el profundo conocimiento de la empresa y el cambio de cultura masiva se lograron despu\u00e9s que los programas pilotos obtuvieran resultados positivos.<\/p>\n

9. El big data<\/em> est\u00e1 habilitando a las empresas a ganar mejores insights <\/em>e informaci\u00f3n procesable en cada uno de los factores clave de sus negocios.<\/strong><\/h3>\n

Generar ingresos, reducir costos y reducir capital de trabajo son las tres \u00e1reas principales en las que el big data <\/em>ofrece valor de negocio hoy en d\u00eda.<\/p>\n

Los impulsores de este valor en las compa\u00f1\u00edas son m\u00e1s eficientes cuando se administran usando anal\u00edtica avanzada y big data.<\/em><\/p>\n

10. El an\u00e1lisis del valor del cliente (CVA) basado en el big data<\/em> est\u00e1 haciendo posible que los mercad\u00f3logos l\u00edderes brinden experiencias de usuario omnicanal a trav\u00e9s de todos los medios.<\/strong><\/h3>\n

CVA est\u00e1 emergiendo como una serie viable basada en la tecnolog\u00eda del Big Data,<\/em> que acelera los ciclos de venta mientras retiene y asciende la naturaleza personalizable de las relaciones del consumidor. La conclusi\u00f3n es que CVA es ahora una serie viable de tecnolog\u00edas que brindan excelentes experiencias de usuario omnicanal a trav\u00e9s de una red de venta.<\/p>\n

Art\u00edculo traducido y adaptado de <\/strong>Forbes.com<\/strong><\/a>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong><\/p>\n

La Escuela de Postgrado\u00a0<\/strong>GERENS<\/strong><\/a>\u00a0ofrece\u00a0el curso de <\/strong>Business Intelligence y Big Data<\/strong><\/a>. En \u00e9l,\u00a0aprender\u00e1 a analizar grandes cantidades de datos con la finalidad de dar soporte al proceso de toma de decisiones, adem\u00e1s podr\u00e1 ingresar al campo de la inteligencia de negocios. Si tiene alguna pregunta, no dude en escribir al\u00a0<\/strong>formulario de contacto<\/strong><\/a>.<\/strong><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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