Informe big data sobre el comportamiento del consumidor

Análisis predictivo para predecir el comportamiento de los clientes

Por muy sensato (y divertido) que suene, su sentencia ya no es válida. La era del Big Data ha llegado y, con ella, la capacidad de predecir el futuro forma parte cada vez más de una nueva realidad empresarial. Sea cual sea su disciplina, hacer negocios hoy en día significa sumergirse, y sumergir a su organización, en una gran cantidad de datos desordenados, no estructurados y en tiempo real procedentes de los clientes, los competidores y los mercados, y encontrar la manera de utilizar esa visibilidad de los datos para ver lo que se avecina.

La ventaja reside en la capacidad de predecir el futuro antes de que lo hagan sus rivales, ya sean empresas o delincuentes. Pensemos en cómo el Departamento de Policía de Nueva York utiliza el Big Data para luchar contra la delincuencia en Manhattan. Según una serie sobre Big Data publicada en The New York Times, el Departamento de Policía de Nueva York y otros departamentos de policía de grandes ciudades están utilizando tecnología de procesamiento de datos para geolocalizar y analizar “patrones históricos de arrestos”, al tiempo que los cruzan con eventos deportivos, días de pago, precipitaciones, flujos de tráfico y días festivos federales para identificar lo que el Departamento de Policía de Nueva York denomina “puntos calientes” de la delincuencia. Tal y como se inmortalizó en un anuncio de IBM titulado “Smarter Planet”, esta información puede ayudar a desplegar a los agentes en lugares donde es probable que se cometan delitos antes de que se produzcan.

Descubrir los hábitos de compra de los consumidores big data

Todos entendemos que el big data tiene un valor enorme. Podemos debatir si es o no el nuevo petróleo, pero está claro que los científicos de datos pueden extraer patrones de comportamiento increíbles de las grandes cantidades de datos que recogen y utilizar los comportamientos pasados para predecir las expectativas futuras.

Los big data tienen esencialmente tres fuentes: datos sociales, datos de máquinas y datos transaccionales. Los datos sociales están compuestos por el comportamiento online de un consumidor. Sus búsquedas, gustos, disgustos y otras actividades rastreables proporcionan información sobre el sentimiento del consumidor. Los datos automáticos son generados por máquinas, como automóviles, dispositivos móviles y otros objetos conectados, y se componen de comportamientos humanos reales. Los datos transaccionales son generados por transacciones y registros online y offline.

Desgraciadamente, estas fuentes son limitadas a la hora de proporcionar una visión significativa del mercado de bienes de consumo empaquetados (CPG) de 760.000 millones de dólares. La mayoría de las marcas pierden de vista sus productos en el momento en que salen de sus almacenes, y no saben si los consumidores utilizan o no sus productos correctamente.

Análisis de datos comportamiento del consumidor

Por eso puede parecer incomprensible que las tácticas de investigación del consumidor apenas se hayan adaptado desde que la gente de Arm & Hammer descubrió que sus clientes ponían bicarbonato de sodio en sus frigoríficos para mantenerlos frescos.

Hoy en día, los científicos de datos y los expertos en marketing basados en datos inteligentes están creando métodos que mejoran y amplían los conocimientos procedentes de la investigación cualitativa y cuantitativa tradicional. Como resultado, la investigación del consumidor en su conjunto está adoptando una nueva ola de comprensión de la audiencia gracias a la ayuda de Big Data.

Mediante la incorporación de Big Data, las marcas pueden desarrollar una Estrategia de Identidad del Consumidor (EIC) completa: un retrato auténtico y evolutivo de un consumidor y de su viaje de compra informado a través de la evaluación persistente del comportamiento en línea y fuera de línea, junto con los datos demográficos y psicográficos.

La idea de observar las acciones, los hábitos y los comportamientos de las personas puede no parecer tan innovadora. Pero ser capaz de observar a los consumidores a escala y utilizar modelos de datos basados en el comportamiento es, de hecho, disruptivo para los vendedores y se está convirtiendo rápidamente en el núcleo de toda estrategia de identidad.

Predicción del comportamiento del consumidor

Los macrodatos tienen el potencial de mejorar nuestra comprensión de cada etapa del proceso de toma de decisiones del consumidor. Mientras que el campo ha avanzado tradicionalmente utilizando la teoría a priori seguida de la experimentación, ahora parece que la naturaleza del bucle de retroalimentación entre la teoría y los resultados puede cambiar bajo el peso de los Big Data.

Una nueva cultura de datos está ahora representada en la práctica del marketing. El nuevo grupo aboga por la minería de datos inductiva y las pruebas A/B en lugar de la intuición humana aprovechada para la deducción. El grupo trae consigo el interés por numerosas fuentes de datos secundarias. Sin embargo, el Big Data puede estar limitado por la mala calidad, la falta de representatividad y la volatilidad, entre otros problemas.

Hofacker, C.F., Malthouse, E.C. y Sultan, F. (2016), “Big Data y comportamiento del consumidor: oportunidades inminentes”, Journal of Consumer Marketing, Vol. 33 No. 2, pp. 89-97. https://doi.org/10.1108/JCM-04-2015-1399