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Data Lake y Marketing ¿Cómo colaboran?

Está comprobado que la toma de decisiones empresariales en aspectos comerciales se lleva a cabo de forma más eficiente cuando es tomado en cuenta el análisis de datos, y es allí donde se establece la primera gran colaboración entre Data Lake y Marketing. 

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    Data Lake y Marketing ¿Cómo colaboran?

    Está comprobado que la toma de decisiones empresariales en aspectos comerciales se lleva a cabo de forma más eficiente cuando es tomado en cuenta el análisis de datos, y es allí donde se establece la primera gran colaboración entre Data Lake y Marketing

    De esta forma, tanto los Data Lake como las herramientas de machine learning se han convertido en los pilares fundamentales. De lo que hoy se conoce como marketing data-driven, que no es más que una forma automatizada de analizar datos. Para posteriormente, sacar el mejor provecho de estos en favor del crecimiento de la empresa.

    Tanto los beneficios de la Data Lake en comparación con las características que aportan los Data warehouse. Así como también las técnicas de machine learning influyen de forma significativa en la toma de decisiones. Basadas en métricas y predicciones de tendencias mucho más exactas. Lo cual contrasta con los resultados menos satisfactorios de las decisiones basadas en la intuición. 

    Data Lake y Marketing digital, dos conceptos que van de la mano

    La relación entre Data Lake y Marketing se fundamenta en la influencia que tiene la tecnología de almacenamiento de datos en bruto de la Data Lake en la analítica de datos. Al representar una opción más veloz y accesible, los Data Lake se convierten en una herramienta capaz de potenciar el marketing digital. Basándose en análisis de datos masivos y generando más opciones para llegar más certeramente al público objetivo.

    Otro concepto igual de revolucionario que la relación entre Data Lake y marketing son las técnicas de machine learning utilizadas en las Data Lakes. Gracias a estas, el proceso de selección de información más valiosa y relevante potencia la creación de estrategias mucho más efectivas, ya que es posible saber con más precisión las preferencias de los clientes.

    La integración Data Lake y marketing junto con el machine learning se conoce como estrategia data-driven. Este concepto tiene que ver con la implementación de la tecnología para obtener mejores resultados en el proceso de análisis y gestión de datos. Esta implementación de la tecnología en la gestión de datos eficiente se hace con la intención de detectar cambios significativos que puedan aplicarse convenientemente en el desarrollo de la compañía.

    En definitiva, con la ayuda de las Datas Lakes en el marketing es mucho más fácil conocer el comportamiento y preferencia de los clientes. De esa forma idear estrategias y coordinar toma de decisiones mucho más acertadas. Que se traduzcan en una mejor gestión y por ende en mayor competitividad y rentabilidad para la empresa.

    Cómo se emplea el learning machine en el marketing Data Lake

    Debido a su gran capacidad de almacenamiento, los Data Lakes son el espacio ideal para integrar herramientas de machine learning. Por tanto, continúan siendo el sitio perfecto en el que los científicos de datos llevan a cabo sus experimentos con algoritmos de machine learning. 

    Esto se debe a que el aprendizaje automático que aporta la inteligencia artificial a través del machine learning ayuda a evitar el análisis individual. Con objetivos concretos para poder obtener respuestas. Una de las grandes ventajas del aprendizaje automatizado es la posibilidad de extraer conocimiento e información sin necesidad de definir de manera previa qué es lo que se está buscando.

    Lo anterior es muy importante para la Data Lake y marketing, sobre todo el marketing digital. En este campo, el machine learning se utiliza de la siguiente forma:

    • Con el aprendizaje automático es posible idear un mensaje de la marca que sea más cercano a los usuarios. Esto se traduce en una mejor experiencia de compra.
    • Como se ha mencionado, el uso de la IA en la Data Lake a través de herramientas como el machine learning ayudan a la identificación de patrones, tendencias y preferencias de los usuarios. De manera que estos posibilitan una mejor comprensión de los patrones de compras.
    • En el caso de servicios por suscripción, el aprendizaje automático es sumamente útil. En tanto que permite identificar ciertos indicios de que el cliente suspenderá el servicio. De manera que puedan hacerse predicciones más precisas y así ofrecer opciones que hagan desistir al cliente de su decisión de abandonar. 

    Aportación de las Datas Lakes y machine learning al marketing

    Cuando se implementan tanto Data Lakes como técnicas de machine learning en el marketing se habla de una estructura data-driven. Esta última es una tendencia que en la actualidad utilizan las empresas. Debido a que dicha estructura garantiza que las decisiones se tomen con base en la analítica de datos e información valiosa.

    En definitiva, una mejor gestión de relación con los clientes es posible gracias a la unión de todos los datos recabados y a su organización y aprovechamiento. Las predicciones basadas en machine learning son cruciales en la detección de posibles patrones de comportamiento en los mercados, tanto en forma individual como global.

    Es un hecho que para las empresas es todo un reto mantener la competitividad en los grandes mercados hoy en día, y gracias a estrategias basadas en la tecnología más actual como se hace en el caso de la planificación data-driven, para las empresas es posible mantenerse en los primeros puestos de la competencia.

    Es indudable que el uso de Data Lakes en marketing es una de las grandes ventajas que aporta el conocido repositorio de datos. Sacar ventajas de esta aplicación tan específica de la Data Lake es importante para la estrategia comercial de las compañías. Si tu intención es profundizar tus conocimientos en este y otros temas relacionados, estrategias de marketing y analítica de datos puedes completar una de nuestras especializaciones como la Maestría Big Data & Business Analytics.    

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