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06.10.2020
Big Data y medios digitales: ¿Qué significa hoy tener una mirada 360° de los usuarios?
Llevar a la práctica una estrategia 360, significa tener en claro el punto de partida y el norte al que se apunta. “Es clave tener resueltas estas preguntas, pero también se necesita saber cómo lo vas a hacer”, indica Leonardo Dalera de Clarín.
Hoy, y progresivamente cada vez más, las personas utilizan múltiples plataformas on line y se mantienen conectados gran parte del día; por ello contar con una visión 360º es una necesidad estratégica para obtener una ventaja competitiva.
Si hablamos del usuario, tener una mirada 360 sobre ellos implica tener una idea clara de su comportamiento, conocerlo en profundidad relacionando la mayor cantidad de datos posibles, para luego a partir de esa base generar insights sobre hábitos, rutinas, predicción de acciones y reacciones ante un determinado estímulo.
Pero esta visión no debe limitarse únicamente al usuario sino también al objetivo empresarial: de nada sirve conocer a un usuario si los datos disponibles no se relacionan con las metas comerciales y transaccionales del negocio. Podemos decir entonces, que contar con una estrategia 360 implica tener una mirada integral y alineada tanto del objetivo empresarial como de la experiencia de los usuarios.
Llevar a la práctica una estrategia 360, significa tener en claro el punto de partida y el norte al que se apunta. “Es clave tener resueltas estas preguntas, pero también se necesita saber cómo lo vas a hacer, y sobre todo, si la información que se está recopilando está en línea con los objetivos de producto y negocio”, indica Leonardo Dalera, Head of Advanced Analytics de Clarín. Es en la recopilación, procesamiento y análisis de esta información en donde se ubica el concepto de Big Data, el cual ayudará a responder los interrogantes de cuál es la manera indicada de abordaje del usuario, a qué hora, a través de qué canal, con qué lenguaje y con qué tipo de producto o servicio.
Pero tener acceso a esta información carece de valor si no se aplica a una estrategia que beneficie tanto a los usuarios como a las empresas. Según Dalera, “si queremos construir un engagement del usuario a largo plazo, se debe apuntar a una relación marca/producto-usuario tanto transaccional como experiencial. Ambas tienen su peso y función dentro del desarrollo de engagement. De nada sirve tener una muy buena experiencia de usuario si el producto que se vende no percibe valor, o viceversa”. Es en este punto en donde el experto en Advanced Analytics de Clarín menciona la importancia de “equivocarse rápido y barato”. Pruebas A/B Testing, Champion Challenger y otras herramientas son de gran utilidad a la hora de probar acciones sobre pequeñas porciones de población para extrapolar resultados y realizar evaluaciones de performance antes de lanzarse de lleno al segmento indicado. También, técnicas basadas en machine learning se ponen en práctica a la hora de predecir gustos e intereses de usuario basándose en sus interacciones previas con cierto estímulo. “Son modelos que se entrenan y aprenden con información pasada prediciendo un comportamiento puntual. Hoy en día estas herramientas están más al alcance de todos, gracias al desarrollo de paquetes en los lenguajes más populares para la generación de modelos predictivos, tales como Python y R”, explica.
Sin embargo, para poder predecir comportamientos y llegar a resultados apropiados y precisos, no basta con la cantidad de información que se puede recopilar y procesar como fruto del Big Data. La calidad de la misma, dada por el análisis y entendimiento de los datos obtenidos, resulta fundamental para que la estrategia 360 sea exitosa. Aquí es donde radica el valor agregado del Smart Data. “Big data se caracteriza por sus famosas 4 “V” que son: Volumen, Veracidad en la información, Velocidad en el acceso a los datos, y Variedad de las fuentes de información. Smart data, agrega una 5ta V que es el Valor que le damos a todo esto. Es decir, podemos ser muy eficaces procesando información, pero si no sacamos valor de los datos generando insights con impacto para la compañía, deja de tener sentido”, amplía Dalera.
En cuanto al trabajo que se hace desde Clarín con respecto a los datos, gustos y preferencias de los usuarios, desde la Gerencia de Big Data cuentan que continúan día a día en el camino de lograr una mejor experiencia de cliente. Durante la “era pandemia”, el tráfico del site de Clarín dio cuenta de una gran necesidad de las personas de informarse, y con ello, nuevos usuarios y nuevos comportamientos de navegación que tienen que ver con el cambio lógico de rutina de las personas en esta nueva normalidad. “Es por eso que con este nuevo aprendizaje sumado a todo el que ya veníamos trabajando, estamos lanzando un recomendador de contenidos hecho 100% por nosotros. Se trata de un algoritmo basado en técnicas de machine learning, que nos permite hacer una recomendación personalizada del contenido, basado principalmente en la historia de navegación del usuario, y el contenido relacionado a lo que está leyendo”, concluye Dalera.
No hay duda de que los estímulos y ofertas de productos y servicios crecen día a día, y con ello las necesidades y deseos de las personas adquieren cada vez más relevancia y distintas formas de satisfacerse. En este contexto, resulta clave para las empresas entender que si se quiere llegar con un mensaje en el momento apropiado, se debe tener en cuenta no solo sus propios objetivos sino también el accionar del usuario en el pasado, su comportamiento presente y, con las herramientas apropiadas, proyectar qué hará en el futuro.
No quedarse atrás y poder articular la experiencia y propuesta de marca a la expectativa del usuario es el win-win al que se debe apuntar en una visión 360 donde todos salgan beneficiados.
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Si hablamos del usuario, tener una mirada 360 sobre ellos implica tener una idea clara de su comportamiento, conocerlo en profundidad relacionando la mayor cantidad de datos posibles, para luego a partir de esa base generar insights sobre hábitos, rutinas, predicción de acciones y reacciones ante un determinado estímulo.
Llevar a la práctica una estrategia 360, significa tener en claro el punto de partida y el norte al que se apunta. “Es clave tener resueltas estas preguntas, pero también se necesita saber cómo lo vas a hacer, y sobre todo, si la información que se está recopilando está en línea con los objetivos de producto y negocio”, indica Leonardo Dalera, Head of Advanced Analytics de Clarín. Es en la recopilación, procesamiento y análisis de esta información en donde se ubica el concepto de Big Data, el cual ayudará a responder los interrogantes de cuál es la manera indicada de abordaje del usuario, a qué hora, a través de qué canal, con qué lenguaje y con qué tipo de producto o servicio.
Pero tener acceso a esta información carece de valor si no se aplica a una estrategia que beneficie tanto a los usuarios como a las empresas. Según Dalera, “si queremos construir un engagement del usuario a largo plazo, se debe apuntar a una relación marca/producto-usuario tanto transaccional como experiencial. Ambas tienen su peso y función dentro del desarrollo de engagement. De nada sirve tener una muy buena experiencia de usuario si el producto que se vende no percibe valor, o viceversa”. Es en este punto en donde el experto en Advanced Analytics de Clarín menciona la importancia de “equivocarse rápido y barato”. Pruebas A/B Testing, Champion Challenger y otras herramientas son de gran utilidad a la hora de probar acciones sobre pequeñas porciones de población para extrapolar resultados y realizar evaluaciones de performance antes de lanzarse de lleno al segmento indicado. También, técnicas basadas en machine learning se ponen en práctica a la hora de predecir gustos e intereses de usuario basándose en sus interacciones previas con cierto estímulo. “Son modelos que se entrenan y aprenden con información pasada prediciendo un comportamiento puntual. Hoy en día estas herramientas están más al alcance de todos, gracias al desarrollo de paquetes en los lenguajes más populares para la generación de modelos predictivos, tales como Python y R”, explica.
Sin embargo, para poder predecir comportamientos y llegar a resultados apropiados y precisos, no basta con la cantidad de información que se puede recopilar y procesar como fruto del Big Data. La calidad de la misma, dada por el análisis y entendimiento de los datos obtenidos, resulta fundamental para que la estrategia 360 sea exitosa. Aquí es donde radica el valor agregado del Smart Data. “Big data se caracteriza por sus famosas 4 “V” que son: Volumen, Veracidad en la información, Velocidad en el acceso a los datos, y Variedad de las fuentes de información. Smart data, agrega una 5ta V que es el Valor que le damos a todo esto. Es decir, podemos ser muy eficaces procesando información, pero si no sacamos valor de los datos generando insights con impacto para la compañía, deja de tener sentido”, amplía Dalera.
No hay duda de que los estímulos y ofertas de productos y servicios crecen día a día, y con ello las necesidades y deseos de las personas adquieren cada vez más relevancia y distintas formas de satisfacerse. En este contexto, resulta clave para las empresas entender que si se quiere llegar con un mensaje en el momento apropiado, se debe tener en cuenta no solo sus propios objetivos sino también el accionar del usuario en el pasado, su comportamiento presente y, con las herramientas apropiadas, proyectar qué hará en el futuro.
No quedarse atrás y poder articular la experiencia y propuesta de marca a la expectativa del usuario es el win-win al que se debe apuntar en una visión 360 donde todos salgan beneficiados.
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