Los principales retos del Big Data Marketing, a estudio en ENAE Business School

El próximo miércoles 18 de julio a las 9,30 de la mañana tendrá lugar en las instalaciones de ENAE Business School, en el edificio número 13 del Campus Universitario de Espinardo, un desayuno de trabajo, de entrada libre, en el que el doctor y profesor Manuel Alonso hablará de los retos principales del BIG Data Marketing. 

En la ponencia, que tendrá una duración estimada de dos horas, se analizarán los principales retos del Big Data Marketing:

• Saber qué información colectar

• Saber cómo analizar esta información

• Y saber cómo conseguir Marketing Insights accionables y valiosas de esta información

Así mismo se hablará de la evolución del uso del Big data en el Marketing, según palabras de Manuel Alonso, recogidas en el programa radiofónico Mundo ENAE (La Inter, 96.8 fm, jueves a las 21:00 horas) ayer jueves, “desde los años noventa las empresas han comenzado a buscar orígenes de datos que les permitiese hacer sus segmentación y toma de decisión de una forma más eficiente, pero los últimos años hemos visto cómo las tecnologías disponibles para todo ello se han multiplicado, antes estaba todo basado en texto, ahora tenemos la posibilidad de hacer cosas que hace poco nos hubiese sonado a ciencia ficción, la posibilidad de toma de decisiones basadas en datos, no sólo datos textuales, sino también datos con fotos, videos, audios, entonces, utilizando determinadas tecnologías, se pueden tomar mejores decisiones de segmentación y mejores decisiones de marketing.”

Las cuatro “V” del Big Data

Alonso tratará asimismo sobre “Las cuatro “V” del Big data” y posteriormente expondrá algunos ejemplos del Big Data Marketing desde sus comienzos:

• La primera V de Volumen. Podemos manejar ingentes volúmenes de datos, el 90 por ciento de la información que hay en el mundo ha sido generada en los últimos tres años, estamos viviendo en un océano de datos. Entonces, cuantos más datos tenemos para tomar decisiones, menos errores comentemos. 

• La segunda V, Velocidad. Estos datos los podemos procesar en estos momentos a tiempo real. 

• La tercera V, Variedad. Ya no solo hay datos tipo textos, sino también datos tipo audios, tipo vídeos, tipo gráficos.

• La cuarta V, de Veracidad. A mayor cantidad de información se pueden tomar mejores decisiones.  

Manuel Ángel Alonso Coto, PhD. y Co- Director del Máster en Dirección Comercial y Marketing de ENAE Business School, comenzó su carrera profesional combinando la impartición de clases en la Universidad de Oviedo con su trabajo como Ingeniero Jefe de una planta industrial. Tras su paso por consultoras como Andersen y Computer Science Corporation, CSC (encargándose de la implementación CRM para varias grandes compañías), obtuvo el título de Microsoft Certified Systems Engineer en New York, lo que le permitió llegar a ser el Director de Sistemas de la Embajada Americana en Madrid. Posteriormente se incorporó como responsable de Marketing en Internet de la unidad de e-learning del IE, llegando a convertirse en director de e-marketing de todo el IE Business School y siendo durante siete años Director de Marketing de la división de Executive Education del IE. Es consultor en estrategia y transformación digital en múltiples sectores, y ha publicado numerosos libros sobre Marketing Digital además de otros más enfocados al marketing más tradicional y ha escrito también más de 50 artículos relacionados con el Marketing tecnológico, aparte de múltiples casos y notas técnicas. 

Los retos principales del Big Data marketing

Según Eric Schmidt, CEO de Google, generamos más información en dos días que en toda nuestra historia hasta antes del 2003. Esta información tiene la capacidad de transformar totalmente el mundo del marketing. En la actualidad, los consumidores contemporáneos están totalmente hiperconectados, dejando una enorme cantidad de información sobre quiénes son, cuáles son sus intereses, con quien se relacionan, en donde compran, etc. Toda esta información o inteligencia empresarial es recolectada y puede ser utilizada para crear perfiles sumamente precisos de nuestros consumidores.

Las aplicaciones de marketing relacionadas con el Big Data son innumerables. Por ejemplo: se puede emplear tecnología de machine learning para medir los riesgos de una marca detectando con métricas preventivas posibles amenazas externas y evitar una crisis de reputación. Otros usos son el perfilamiento y micro-segmentación, la optimización y personalización del contenido para el cliente o el análisis de sentimiento, usando inteligencia artificial para extraer información subjetiva basándose en textos no estructurados como pueden ser aquellos adquiridos de las redes sociales.

Las previsiones de la Unión Europea sitúan en 900.000 los nuevos puestos de trabajo tecnológicos que se crearán hasta 2020, lo que supone una clara necesidad por parte de las empresas para reclutar perfiles especializados.