Como ya sabemos, cada día con nuestras actividades diarias generamos una enorme cantidad de información que puede ser utilizada de diferente forma. En el mundo del marketing esta información es muy valiosa, ya que los consumidores que navegan a través de diferentes webs dejan a diario información sobre quiénes son, con quien se relacionan, cuáles son sus gustos y sus necesidades. Toda esta información o también llamada inteligencia empresarial, es recogida y utilizada para la generación de perfiles muy precisos de los diferentes consumidores.

Continuamente nos encontramos envueltos por diferentes tipos de publicidad, algunas de ella de nuestro interés, otras que son irrelevantes en el momento que llegan a nosotros, un claro ejemplo es cómo puede atraer más una oferta o descuento sobre los complementos de algún artículo que has comprado recientemente, o los descuentos de cambio de temporada que tiene la tienda a la que entras semanalmente a mirar su catálogo, a los descuentos o promociones de artículos que realmente no te interesan.

Debido al incremento de este tipo de anuncios, como una mala práctica de publicidad, se está generando un alza en el uso de ad-blockes o bloqueadores de anuncios, en España un 16% de los internautas lo podrían estar usando, y en el resto del mundo va incrementando la cifra en un 41% entre el 2014 y 2015 según el informe 2015 Ad Blocking Report. Lo cual demuestra que no es una buena práctica de publicidad y que se debe innovar atrayendo al consumidor de manera respetuosa y llamativa. Como consecuencia a esta situación, encontramos que el Big Data Marketing empieza a mirar al mercado como individuos, dejando de lado la comunicación en masa para pasar a una interacción más personalizada en tiempo real.

Actualmente el Big Data Marketing se enfrenta a tres principales retos debido a su importancia. En primer lugar, saber qué información reunir, debido a que existe una gran cantidad de información generada diariamente, que se debe escoger con precisión aquella que sea realmente importante para lograr los objetivos del negocio. Por otro lado el segundo reto es, saber cómo se analiza la información anteriormente reunida, ya que existen algunos problemas a la hora de analizarla debido a que el mercado de Big Data es cada vez mayor lo cual hace que sea difícil encontrar las herramientas adecuadas de análisis que mejor se integren a las necesidades de tu empresa. Y por último, encontramos que es importante saber cómo encontrar ideas factibles y valiosas de esta información, ya que todos estos datos son inútiles a menos que generen un valor añadido para mejorar el servicio con los clientes, que ayuden a atenderlos mejor o conseguir algún tipo de ventaja competitiva al resto del mercado.

Superando todos estos aspectos, encontramos que para obtener una estrategia de Big Data Marketing existen tres importantes componentes:

  • Una estrategia bien definida: Se debe de tener una visión y unos objetivos coherentes, no solo enfocarse en la tecnología y la rápida evolución de esta. Muchos de los fallos de los proyectos de marketing es por la falta de una estrategia definida. Para evitar esto, se crea una estrategia de interacción con el cliente, entendiendo las etapas del proceso de compra del consumidor, definiendo cada uno de los puntos importantes de estas para entender y servir mejor las necesidades del cliente. También es importante la estrategia de analytics, donde se define qué métricas se va a medir, con qué herramientas y cómo se define el éxito de cada una.
  • Creación de canales de comunicación/colaboración abiertos entre departamentos: Es importante la creación de la infraestructura necesaria para compartir información, pero al mismo tiempo se debe crear las políticas y estándares para que la información tenga una relación entre sí. Por ejemplo, cuando el departamento de marketing recibe en tiempo real información del departamento de ventas, con los datos sobre los movimientos de abono de las ventas, con esta información el departamento de marketing toma medidas y provee a los consumidores potenciales la información necesaria para que tomen la decisión de compra.
  • Personalización, relevancia y recompensa: En las estrategias de Big Data Marketing se tiene como objetivo la creación de una mejor experiencia y el aumento del valor que se le puede dar a cada cliente por medio de la personalización, relevancia y recompensa, un claro ejemplo es cuando plataformas de venta de diversos productos, utiliza el historial de compra de cada usuario para así ofrecerle sugerencias personalizadas, relevantes y que lo recompensan al ayudarle a encontrar productos de una manera fácil y cómoda.


Como vemos Big Data Marketing nos proporciona varias herramientas para mejorar tu negocio, solo hay que saber identificar la información necesaria y darle el mejor uso posible para poder acercarte de la forma más adecuada posible al cliente en potencia.

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