Big Data... o Pig Data

Todos hemos escuchado (hasta rozar el hartazgo) el término Big Data, referiéndose al proceso de recogida y posterior análisis y gestión de gran cantidad de datos de clientes reales o potenciales de una empresa con el doble objetivo de mejorar la rentabilidad y personalizar la comunicación adaptando su mensaje. 

El problema surge cuando el desarrollo no es el adecuado, se utiliza por utilizar o porque está de moda, y supone un auténtico quebradero de cabeza a la hora de implementar la estrategia. Por el momento muchas empresas lo llevan a cabo, pero pocas de una forma relevante y exitosa.

¿En qué consiste el "Pig" Data?

Ante este panorama surge un nuevo concepto, Pig Data, haciendo referencia a dichas situaciones en las que el proceso de tratamiento de los datos disponibles es errático por varios motivos, entre los cuales destacan los siguientes:

¿Atraer? O… ¿Perseguir?

Muchas compañías buscan desesperadamente captar la atención de los usuarios. Unas se afanan en identificar a su buyer persona para crear contenido relevante de su interés, que sirve como un imán que atrae a los clientes como si de un llamativo escaparate virtual se tratase para que, una vez dentro, se intente ofrecer aquello que pudiera necesitar (no al revés). Esta estrategia, denominada #Inbound_Marketing, difiere de aquella que sólo se dedica a identificar a todos los clientes que visitan la web y que, aún habiendo comprado un producto o contratado un servicio, este le sigue “persiguiendo” allá donde vaya de forma indiscriminada.

Consentido… y con sentido

Ante el avance de la privacidad como algo útil para los usuarios y la normativa europea vigente que la protege, se debe buscar siempre el consentimiento expreso del usuario. La mejor forma para conseguirlo es a través del Zero Party Data, que no es otra cosa que dar nuestros datos de forma consciente a un proveedor de datos porque nos genera utilidad y valor, ya sea a través de infografías gratuitas, uso gratuito de un servicio fremium en una aplicación o incluso puntos a canjear para realizar una acción solidaria.

El Pig Data, por contra, sería aquellas marcas que siguen usando datos de terceros (Cookies de Third Party Data) para impactar con anuncios a usuarios supuestamente interesados en comprar un producto o contratar un servicio. Diversos estudios apuntan a que utilizar publicidad dirigida puede incluso generar rechazo más que interés o negocio.

"Sólo sé que no sé nada"

El Big Data está en boca de todos, está de moda y parece que es obligatorio definir una estrategia para beneficiarse  de las ventajas competitivas que supone disponer de información exclusiva de tus propios clientes. El problema aparece cuando es algo impuesto "desde las altas esferas" y los encargados de gestionar los datos no están preparados técnicamente para utilizarlo, lo cual supone una gran fuente de frustraciones y puede generar una cadena de errores que produzca desconfianza hacia el Big Data.

Parálisis por análisis
 

A día de hoy implementar una estrategia de datos y audiencias puede suponer un auténtico calvario si no se dispone de los recursos necesarios, ya sean profesionales cualificados o herramientas para gestionar los planes definidos. Sin expertos que conozcan estos planteamientos se puede disponer de datos, pero difícilmente se puede hacer uso de ellos exitosamente y sin herramientas adecuadas que generen informes automatizados supone tener que dedicar mucho más tiempo a gestionar las campañas que a sacar conclusiones y learnings de las mismas para aprender y sacar el máximo rendimiento a campañas futuras. El Pig Data suele provocar frustraciones y sensaciones de ahogamiento en nuestros propios datos.

Mucho ruido... y pocas nueces
 

Un proceso indispensable para que funcione la estrategia de Data es definir una serie de segmentos o clusters con intereses comunes para, posteriormente, personalizar la comunicación según la información disponible, tanto a nivel interno a nivel automatizado con el CRM como acudiendo al mercado publicitario e impactar a esas audiencias u otras similares. El problema aparece cuando los clusters definidos suponen tan poco volumen de usuarios que la estrategia de audiencias no funciona por la dificultad a la hora de localizarles. Un ejemplo exagerado: una compañía de seguros analiza sus datos y llega a la conclusión de que su público potencial son los amantes de los dálmatas, que les gustan los calcetines azules, que practican esgrima y que son aficionados del Logroñés Club de Fútbol. ¿Qué sucede cuando quieres localizar dichos usuarios en el mercado publicitario digital? que si tienes suerte encuentras a 20 de ellos de los 100 que podrías localizar.

"La parte contratante de la primera parte…
 

En ocasiones las empresas sí tienen claro cómo aprovecharse de los datos disponibles para incrementar la rentabilidad de sus estrategias de comunicación y/o publicitarias, pero no pueden llevar a cabo sus planes porque su departamento legal no permite ceder la información a terceras partes (agencias publicitarias, de comunicación o de medios) , en la mayoría de las ocasiones por miedo a incumplir la Ley de Protección de Datos, sobre todo de datos personales como los correos electrónicos, el DNI o el número de teléfono. A pesar de que se han desarrollado tecnologías para encriptar dichos datos personales para cumplir la ley, sólo pocas empresas hacen uso de ello porque desconfían de la legalidad de la encriptación.

CONCLUSIÓN: el proceso de implementación de una estrategia de Big Data requiere de grandes dosis de tiempo, dedicación, conocimiento, paciencia y voluntad por testar una y otra vez hasta dar con la tecla adecuada. La mayoría de las empresas quieren implementarlo en un plazo demasiado corto y con recursos insuficientes, lo que se traduce habitualmente en fracaso.

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