Marketing digital y big data

Marketing digital y big data

Fecha: febrero 2022
Nora Lado y Daniel Peña (editores)

Sumario

Presentación

El big data en marketing ofrece una estrategia que, a través del análisis de un enorme volumen de datos que están disponibles en Internet, u otras fuentes, potencia una mayor orientación al mercado de las empresas. Se abre así un amplio espectro de oportunidades de cara a comprender mejor el mercado, sus actores, competidores y clientes, y orientar a la empresa hacia oportunidades de mercado. Sus aplicaciones y objetivos son múltiples: comprender mejor las preferencias de los clientes actuales o potenciales, optimizar una estrategia de segmentación de la demanda, ofrecer sistemas de recomendación que impulsen el desarrollo de negocio, potenciar la venta cruzada de productos y servicios, creación de inteligencia de mercado sobre sus diferentes actores y mejorar la orientación a la audiencia, al personalizar las acciones de comunicación y promoción de ventas, asegurando una mayor efectividad para las campañas comerciales.

La vertiginosa penetración del comercio electrónico, potenciada aún más por el contexto de la actual pandemia, la intensa utilización de redes sociales y plataformas de contenidos otorgan al marketing digital en conjunción con big data un campo de desarrollo sin límites.

En este libro se presentan diversos estudios y propuestas dirigidas a contribuir a una mejor comprensión y mejora de amplios aspectos del marketing digital y big data. Algunos de sus capítulos recogen ponencias presentadas en la Jornada de Marketing Digital y Big Data, celebrada en Funcas el 10 de marzo de 2021. Todas las presentaciones de esta jornada fueron grabadas y están a disposición del lector interesado en: https://www.youtube.com/ watch?v=fIu8QzhWDuM. En este volumen hemos ampliado el contenido de esta jornada incluyendo, también, varios trabajos escritos especialmente para esta monografía, con la intención de ofrecer una visión panorámica de cómo el big data está transformando el marketing digital.

El libro se inicia con un trabajo preparado por Daniel Peña que describe como la información contenida en los nuevos datos masivos está transformando los procesos de venta online. En este primer capítulo se ilustran estos cambios con tres herramientas comerciales desarrolladas para este nuevo contexto: los sistemas de recomendación; el seguimiento de la lealtad mediante la estimación de la probabilidad de abandono de los clientes; y el análisis de las propiedades y características de las redes de clientes. En el siguiente capítulo, Ricardo Urías explica las implicaciones de las dos revoluciones que se han producido en el ámbito de la comunicación y describe la tercera que tenemos en ciernes: la del big media y la inteligencia artificial, que cambiará de forma radical nuestra vida.

En los dos capítulos siguientes se presentan los avances recientes en los sistemas de recomendación, una de las herramientas más importantes en el marketing digital. En el capítulo III, Raciel Yera, Álvaro Labella y Luis Martínez estudian los sistemas de recomendación a grupos, orientados a productos como los programas de televisión y los paquetes de viajes turísticos, que pretenden satisfacer las preferencias globales de conjuntos de personas que pueden tener intereses distintos. Para el éxito de estos sistemas es necesario gestionar de forma adecuada el acuerdo entre los miembros del grupo, de manera que la recomendación realizada satisfaga sus intereses globales. Para ello, se propone un modelo de consenso de mínimo costo diseñado para solventar la gestión de conflictos en el grupo. En el capítulo IV, Daniel Belanche y Carlos Flavián analizan la progresiva introducción de robo-advisors (robots asesores), que no solo aconsejan sobre carteras de inversión, sino que también se encargan de la gestión automatizada de las operaciones de compra y venta. Los autores analizan las ventajas y limitaciones de estos sistemas y las barreras que se generan, que resultan especialmente importantes en sus etapas iniciales. Se analiza el importante papel que juega la preparación tecnológica de los usuarios y cómo estos sistemas están transformando los servicios financieros.

En el capítulo V, Jesús Romero explica cómo conseguir un objetivo offline utilizando la información generada por la navegación del usuario. Se estudia cómo profundizar en la creación de audiencias y su óptima activación dentro de nuestras estrategias comerciales utilizando la información de Google Analytics junto con el uso de técnicas de machine learning. Se describe un ejemplo de generar audiencias y cualificar aquellos usuarios de mayor valor para el negocio, integrando las ventas offline en nuestras estrategias digitales. El capítulo VI analiza un ejemplo de las consecuencias no previstas de utilizar información sensible con fines publicitarios, considerando el caso de Facebook. Los tres autores de este trabajo, José González, Ángel Cuevas y Rubén Cuevas, cuantifican el número de usuarios de Facebook en 197 países que son etiquetados con intereses publicitarios vinculados a datos personales potencialmente sensibles. Esta investigación revela que Facebook etiqueta al 67 % de los usuarios con estos intereses sensibles, e ilustra sus riesgos potenciales: por ejemplo, al etiquetar con la característica “interés en homosexualidad” en países donde esta inclinación sexual se castiga con la pena capital.

Pablo Gómez y Encarna Guillamón estudian en el capítulo VII si en el sistema bancario español encontramos en las redes sociales una mayor presencia de información sobre Responsabilidad Social Corporativa (RSC) Central (Core CSR), directamente relacionada con la actividad principal de una compañía o, por el contrario, predomina la información sobre actividades de acción social, cultural y/o medioambiental, desligadas de la actividad principal, que denominan RSC Complementaria (Supplementary CSR). Concluyen que la estrategia de comunicación no está adecuadamente alineada con la de los stakeholders, ya que éstos se interesan básicamente por el negocio principal de las compañías, mientras que las cuentas internas frecuentemente se dirigen a cuestiones complementarias. Finalmente, en el capítulo VIII, Nora Lado, Manuel Ceballos y Camilo de la Cruz utilizan la comunicación online para encontrar medidas que reflejan los indicadores del valor de marca. Con datos de tweets que contenían el nombre de las marcas estudiadas han medido la popularidad online de una marca, estimando una asociación entre el esfuerzo generado por la marca (FCC) y la implicación del consumidor. Por otro lado, han utilizado herramientas de videos y neuromarketing para medir las emociones provocadas por los anuncios.

Confiamos en que este conjunto de trabajos sobre las tendencias actuales en el marketing digital sea de utilidad a una audiencia amplia de lectores que quiera introducirse en los grandes cambios que los datos masivos están produciendo en las estrategias comerciales de las empresas. Muchos de los trabajos incluidos dedican una atención especial al sector financiero, que es uno de los que previsiblemente tendrá grandes transformaciones en el futuro. Agradecemos a todos los autores su esfuerzo y generosidad para difundir su experiencia en beneficio de todos los lectores.

Como editores de este libro queremos agradecer el apoyo de Funcas a esta iniciativa y, especialmente a su director general, Carlos Ocaña, que ha impulsado el Área de Big Data dentro de la Fundación. Agrademos a todo su equipo las facilidades para la realización de la jornada en un momento difícil por la pandemia, y a la responsable de publicaciones en Funcas, Myriam González, su eficaz trabajo en la publicación de esta monografía.

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Capítulo I. Importancia del<em> <em>big data</em></em> en<em> <em>marketing </em>digital</em>

Las empresas que han enfocado su actividad comercial a través de Internet recogen de forma automática información sobre sus clientes que puede utilizarse para mejorar sus estrategias de marketing digital. Este trabajo describe cómo los nuevos datos masivos, el big data, que incluye además de los datos tradicionales los basados en imágenes y sonidos digitales, está transformando los procesos de venta online. Estos cambios se ilustran con tres herramientas comerciales desarrolladas con datos masivos. La primera, los sistemas de recomendación, es nueva y constituye un buen ejemplo de las oportunidades que ofrece el análisis de la informa­ción sobre compras previas de los clientes. La segunda, el seguimiento de la lealtad mediante el cálculo de la probabilidad de abandono de los clientes, tiene una larga tradición, pero se ha perfeccionado y redefinido en el nuevo contexto de datos masivos. La tercera, el análisis de las características de las redes de clientes, se está introduciendo en la actualidad y tiene un amplio potencial de desarrollo. Permite describir las relaciones entre clientes y entender mejor la estructura de los usuarios, construir nuevas variables de alto valor predictivo y diseñar nuevas estrategias de comercialización en marketing digital. Su potencial se ilustra con un ejemplo de los resultados al analizar la red de clientes de un importante banco. El artículo concluye con una revisión de otras herramientas de marketing digital que van a transformarse por el uso de los datos masivos.

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Capítulo II. La tercera revolución de la comunicación. El día que dejaremos de decidir

En este capítulo se explican las implicaciones de las tres revoluciones de la comunicación que, hasta la fecha, ha vivido o vivirá de forma inminente, la humanidad. Nos detendremos un poco más en la tercera, que está a punto de llegar, la del big media y la inteligencia artificial, previendo cómo se irá desarrollando y cambiará de forma radical nuestras vidas.

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Capítulo III. Recomendación a grupos basada en un modelo de consenso de mínimo costo

Los sistemas de recomendación a grupo (SRG) han atraído recientemente la atención tanto del mundo académico como de la industria. Estos se enfocan en la recomendación de ítems que satisfacen las preferencias globales de un grupo de personas, siendo los programas de televisión y los paquetes de viajes turísticos ejemplos típicos de estos ítems. En este sentido, a pesar de estar actualmente bien establecidos varios enfoques básicos para construir los SRG, también se han identificado limitaciones relacionadas con la existencia de conflictos entre las preferencias de los usuarios a la hora de generar las recomendaciones. Por tanto, se hace necesario gestionar de forma adecuada el acuerdo entre los miembros del grupo, para obtener una recomendación grupal que satisfaga los intereses globales del grupo. Esta contribución se enfoca en la propuesta de la aplicación de un modelo de consenso de mínimo costo en un escenario de recomendación a grupos, para solventar la gestión de conflictos en el grupo. Además, se presenta un estudio experimental que muestra la positiva influencia de este modelo en la satisfacción del grupo en relación con las recomendaciones generadas.

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Capítulo IV. Retos de la adopción de los nuevos sistemas de recomendación basados en inteligencia artificial

Este trabajo centra la atención en la incorporación progresiva de distintos tipos de aplicaciones basadas en inteligencia artificial para la prestación de servicios en el contexto financiero. Por un lado, los asistentes virtuales que responden a preguntas de los usuarios están suponiendo una verdadera revolución en la prestación de servicios, facilitando su automatización y estandarización. La creciente digitalización de los servicios financieros constituye un caldo de cultivo especialmente adecuado para la introducción de estos nuevos sistemas de interacción con el cliente a través de la voz. No obstante, para garantizar mayores tasas de éxito en la adopción de este tipo de servicios, resulta necesario prestar atención a tres grandes bloques de factores que deberían condicionar el desarrollo de estos asistentes virtuales: 1. Las particularidades del diseño del asistente virtual; 2. Las particularidades del usuario al que va dirigido y 3. Las particularidades del servicio prestado.

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Capítulo V. Cómo conseguir tu objetivo <em>offline </em>utilizando la navegación del usuario

En este capítulo profundizamos en la creación de audiencias y su óptima activación dentro de nuestras estrategias omnicanales. Combinando la información de Google Analytics junto con el uso de técnicas de machine learning somos capaces de generar audiencias y cualificar aquellos usuarios de mayor valor para el negocio. Veremos cómo podemos hacer crecer los negocios integrando las ventas offline en nuestras estrategias digitales, gracias al uso de la tecnología y a los modelos matemáticos.

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Capítulo VI. ¿Utiliza Facebook datos sensibles con fines publicitarios? Análisis mundial e impacto del Reglamento General de Protección de Datos europeo (RGPD)


El reciente Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y otras normativas de protección de datos restringen el tratamiento de algunas categorías de datos personales (salud, orientación política, preferencias sexuales, creencias religiosas, origen étnico, etc.) debido a los riesgos de privacidad asociados a dicha información. El RGPD se refiere a estas categorías como categorías especiales de datos personales. Este trabajo cuantifica el número de usuarios de Facebook (Facebook), en 197 países, que son etiquetados con intereses publicitarios vinculados a esta categoría de datos personales que pueden clasificarse como potencialmente sensibles para el usuario. Nuestro estudio revela que Facebook etiqueta al 67 % de los usuarios con intereses potencialmente sensibles. Esto corresponde al 22 % de la población en los 197 países referidos. Además, nuestro trabajo muestra que la aplicación del RGPD tuvo un impacto insignificante en esta asignación de intereses potencialmente sensibles ya que el porcentaje de usuarios de Facebook etiquetados con éstos en la Unión Europea sigue siendo casi el mismo cinco meses antes y nueve meses después de la entrada en vigor del RGPD. El documento también ilustra los riesgos potenciales asociados al uso de intereses sensibles. Por ejemplo, en este trabajo cuantificamos la proporción de usuarios de Facebook etiquetados con el interés “Homosexualidad” en países donde la homosexualidad puede ser castigada con la pena de muerte. La última contribución es la implementación de una extensión de navegador que permite a los usuarios de Facebook eliminar de forma sencilla los intereses potencialmente sensibles que Facebook les ha asignado.

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Capítulo VII. RSC 2.0: La comunicación entre empresas y <em>stakeholders </em>en redes sociales

Desde de la crisis financiera de 2008, el sector bancario español se ha enfrentado a un escenario inédito en el que los consumidores están más sensibilizados con la ética en las finanzas, y donde la Responsabilidad Social Corporativa (RSC) se convierte en una herramienta fundamental para adaptarse a las nuevas condiciones del mercado y protegerse del elevado riesgo reputacional. Por otro lado, en los últimos años las redes sociales han cobrado una gran relevancia en todos los ámbitos de las relaciones sociales y, en particular, en la relación de las empresas con sus grupos de interés o stakeholders.
En este trabajo planteamos un análisis de la comunicación sobre RSC a través de las redes sociales, concretamente de la red de microblogging Twitter. Con la ayuda de una herramienta de software, realizamos un análisis de contenido de todos los mensajes asociados con cada una de las entidades, que representan la práctica totalidad de los activos del sector bancario español. Nuestra clasificación parte de la distinción entre RSC Central (Core CSR) y Complementaria (Supplementary CSR) y, posteriormente, se divide en aquellas cuestiones que las entidades de crédito consideran clave en sus memorias de sostenibilidad.

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Capítulo VIII. Nuevas trazas del valor de marca de entidades financieras proporcionadas por su gestión <em>online</em>

Este capítulo presenta ejemplos aplicados al sector financiero español basados en las teorías de marketing sobre la respuesta del mercado y sobre el valor de las marcas. Estas aplicaciones ofrecen oportunidades de apalancar el valor de la marca. El primer ejemplo ofrece ciertos indicadores de notoriedad e implicación, obtenido del monitoreo de redes sociales, como trazas del valor de marca online. En el segundo, se aplican instrumentos de neuromarketing para optimizar la comunicación online, previa al lanzamiento de una campaña, verificando si atrae la atención hacia los estímulos deseados, como es la marca y analizando si las emociones que provoca son lo suficientemente fuertes para motivar a la audiencia y al potencial cliente. Se busca así realzar la implicación de la audiencia, que es otro de los indicadores del valor de marca. Todos los ejemplos son reales y pertenecen al sector financiero y de cajas de ahorros.

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