Dos tercios de los especialistas en marketing digital consideran que la toma de decisiones basada en datos es mucho más atinada que la que se apoya en el instinto. Así lo pone de relieve una encuesta realizada por Econsultancy en colaboración con Google, que también destaca que siete de cada diez expertos en marketing conviven ya con una cultura data-driven a todos los niveles dentro de sus organizaciones.

Las empresas son cada vez más conscientes del potencial que la recogida y la explotación de los datos tiene para orientar correctamente su negocio. Pero una cosa está clara: para alcanzar los objetivos de crecimiento marcados, hay que romper los silos y apostar por la transparencia en el acceso a la información dentro de las propias compañías.

Los data lakes y las técnicas de machine learning son herramientas que contribuyen a materializar este objetivo. Ayudan a reunir cantidades ingentes y variopintas de datos, a clasificarlos para permitir su aprovechamiento por parte de todos los departamentos (la c-suite, Marketing, Ventas, Atención al Cliente, etc.) y predicen tendencias de futuro con un alto porcentaje de acierto. Veamos cómo la toma de decisiones empresariales se torna más sencilla y fiable gracias a los lagos de datos y el aprendizaje automático.

Data lakes: qué son y qué ventajas tienen

Los data lakes son repositorios que almacenan datos en bruto de todo tipo, tanto estructurados como desestructurados, procedentes de diversas fuentes, cara a su conservación y análisis.

El uso de data lakes presenta ventajas con respecto al empleo de data warehouses y, sobre todo, permite superar las limitaciones de la explotación aislada de los datos fuente por fuente, culpable de la creación de silos de información desconectados entre sí:

  • La agregación de nuevos registros en los data lakes es sencilla y flexible: tan solo se requiere aplicar un esquema de etiquetado a base de metadatos que simplifiquen la extracción. En los data warehouses, en cambio, los datos deben ser previamente transformados y normalizados para que se ajusten a una estructura de campos relativamente rígida, habitualmente orientada a unas necesidades específicas de reporting.
  • Los data lakes admiten datos de procedencias muy diversas: desde ficheros estructurados y procesados por terceros a documentos en bruto, registros recogidos por sensores y dispositivos IoT, señales de geolocalización, actividad en las redes sociales e, incluso, contenidos en formato audio, vídeo e imágenes en alta resolución.
  • Los data lakes abren la puerta a los protocolos self-service de acceso a los datos dentro de la empresa. Cada departamento o cada división internacional puede extraer el conjunto de insights que le interese y crear sus propios reportings y dashboards con una mínima colaboración por parte de los especialistas IT.

Con la ayuda de los data lakes es más fácil dibujar el buyer’s journey de los usuarios. Al aceptar un mix de fuentes en el flujo de los datos, es posible reunir en un mismo lugar la información sobre los touchpoints online y offline, y reconstruir de manera fidedigna el itinerario de compra de los clientes.

Alex Masip, Head of Data en Labelium

Machine learning aplicado a los marketing data lakes

Al estar preparados para albergar un enorme volumen de datos, los data lakes son el terreno perfecto para la aplicación de algoritmos de machine learning.

Los data lakes son el espacio de pruebas favorito de los científicos de datos a la hora de poner a prueba el potencial del machine learning. Sin el aprendizaje automático, es necesario llevar a cabo cada análisis con un objetivo concreto para obtener conclusiones. Sin embargo, con el machine learning es posible desarrollar segmentaciones e inteligencia muy valiosa para el negocio, sin tener que definir previamente qué es lo que se está buscando.

Alex Masip, Head of Data en Labelium

En el terreno del marketing digital, algunos de los usos más habituales del aprendizaje automático en marketing data lakes son:

  • Identificación de los distintos segmentos de consumidores y de sus patrones de compra.
  • Anticipación ante posibles cancelaciones (churn rate). A través del aprendizaje automático se detectan las señales que denotan que un cliente va a poner fin a su contrato de suscripción a un servicio. De este modo, hay margen para ofrecerle condiciones más ventajosas antes de que haga efectiva su marcha.
  • Hiperpersonalización de los mensajes de la marca en la interacción con el usuario, proporcionándole una verdadera experiencia de compra omnicanal.

Data lakes y machine learning: ¿cómo ayudan al negocio?

La implementación de un data lake y el análisis de datos mediante técnicas de machine learning es la piedra angular en una estrategia de marketing data-driven y, en definitiva, garantiza que la toma de decisiones esté respaldada por la posesión de información útil, valiosa y actualizada.

La unificación de todos los datos recogidos por la organización y la explotación pormenorizada de estos, incluso en tiempo real, conduce una mejor gestión de la relación con los clientes. Los modelos predictivos basados en machine learning dan pistas acerca de futuros comportamientos, tanto globales como individuales:

  • A nivel general, sirven para identificar variaciones en la demanda y anticiparse a condicionantes externos que pueden impactar en el devenir del negocio.
  • Persona a persona, favorecen la omnicanalidad, facilitan la realización de upsellings y ventas cruzadas y se adelantan a las posibles incidencias.

En grandes empresas y multinacionales, usar tecnología de vanguardia en el análisis de datos es imprescindible para no perder comba en mercados altamente competitivos. Según las previsiones de la International Data Corporation (IDC), en 2023 la inversión de las empresas en software de machine learning ascenderá a 97 900 millones de dólares, una cifra que multiplica por 2,5 la registrada en 2019 (37 500 millones de dólares). Dar la espalda a los data lakes y al machine learning no es, por tanto, una opción.

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