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Big Data Marketing

Cinco usos prácticos del Big Data en Marketing:

  1. Vista de 360 ​​grados del cliente: muchas empresas tuvieron problemas para integrar gran cantidad de datos de clientes entre varias bases de datos y sistemas de almacenamiento. No están completamente seguros de qué métricas clave usar para perfilar clientes. Por lo tanto, crear una vista de 360 ​​grados del cliente se convirtió en la base para el análisis del cliente. Puede capturar todas las interacciones del cliente que pueden usarse para análisis adicionales.
  2. Detección y prevención de fraude: los delitos financieros, las reclamaciones fraudulentas y las infracciones de datos son los desafíos más comunes que enfrentan las organizaciones en diversas industrias. Gracias al análisis de big data y al aprendizaje automático, los sistemas actuales de prevención de fraude son mucho mejores para detectar actividad criminal y prevenir falsos positivos. Hoy, con la ayuda de las plataformas de Big Data, los bancos pueden almacenar todos los datos históricos que tienen y que pueden ayudar a detectar mejor el fraude.
  3. Motores de recomendación: en esta era digital, todas las empresas intentan la hiperpersonalización y micromomentos utilizando motores de recomendación para ofrecerle una oferta adecuada en el momento adecuado. las organizaciones que no han aprovechado sus big data de esta manera pueden perder clientes con sus competidores o perder oportunidades de ventas cruzadas o de ventas adicionales
  4. Análisis de opinión: Hoy, es importante conocer las emociones de los consumidores mientras interactúan con su negocio y usar eso para mejorar la satisfacción del cliente. Los grandes datos y los canales de las redes sociales juntos ayudan a analizar los sentimientos de los clientes, lo que les brinda a las organizaciones una idea clara de lo que deben hacer para superar a sus competidores. Disney, Nestlé, Toyota está gastando mucho dinero y esfuerzos para mantener contentos a sus clientes.
  5. Mantenimiento predictivo y preventivo: con Internet de las cosas y la tecnología del sensor, los datos se capturan de máquinas, equipos y dispositivos en tiempo real. Todos los datos se utilizan para predecir los fallos por adelantado y reducir los tiempos de inactividad no planificados y los costos de mantenimiento. Empresas como GE están utilizando Digital Twins en su parque eólico para reducir el costo de la electricidad.

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