Actualidad digital 12

Estos son algunos artículos que he leído recientemente sobre actualidad digital que considero destacables. Te gustarán si te interesa el Marketing digital, Google y los datos.

Google presenta Attribution, una solución para integrar campañas (ING) #Google #marketing #estrategia     En su lucha contra otras plataformas de seguimiento de campañas como Bizzible o BrightFunnel, Google ha presentado Attribution. La idea nace para ayudar a los profesionales del marketing a tener un análisis claro del coste-beneficio de sus campañas. (nota: si haces click en la foto, verás un vídeo de presentación)

4 claves para entender el futuro del marketing digital (ING) #marketingdigital     Los dispositivos móviles cambiarán la atención al cliente. Se debe seguir luchando por ofrecer experiencias sin costuras.  Los consumidores mezclan los mundos online y  offline, y su expectativa sobre la publicidad online es creciente. Además, consideran que gracias a los  datos digitales (data + machine learning) deberían recibir mensajes promocionales adecuados a sus necesidades. (Nota: esta entrada también se complementa con el vídeo anterior).

Lecciones de errores históricos producidos por malos datos (ING) #curiosidad #datos    La toma de decisiones a partir de malos datos genera costes enormes en las economías. IBM calcula que en el caso de EE.UU. dichos costes ascienden a 3.100 Billones de $ anualmente (¡¡¡15% de su PIB!!!). A mejores datos, mejores decisiones.

Como colofón al uso de datos, y en especial en lo relativo a complementarlos, sugiero ver este vídeo de  sobre el uso de datos basados en experiencias e insights de consumidor como paso esencial para hacer las cosas bien o, al menos, intentarlo. Le llaman Thick Data, y se diferencia del Big Data por su enfoque cualitativo. ¡La clave está en combinarlos!

Actualidad digital 10

Estos son algunos artículos que he leído durante el pasado mes sobre economía digital que considero destacables. Te gustarán si te interesan la cultura DIY, la industria farmacéutica, el transporte, la moda, el ecommerce, la fidelización de los consumidores y la transformación digital.

Los biohackers: ¿Potencial enemigo de la industria farmacéutica? (ESP) #farmacia #makers #cultura DIY #transparencia.  Un caso donde la falta de transparencia de la industria, la inquietud DIY y la «cultura «maker»  ponen en jaque a un grande del sector. Con la digitalización de la sociedad, la industria farmacéutica puede quedar expuesta a más casos como este.

camion51.000 latas de cerveza han viajado 160Kms por EE.UU. sin conductor (ESP) #transporte #autonomía #transformación.   El titular lo dice claro: Ya no hay vuelta atrás. El sector de la logística debería tomar cartas en el asunto y plantear una estrategia al respecto. No desde iniciativas particulares, sino desde la industria porque no son pocos los profesionales del transporte de mercaderías de España/Europa que pueden ver cómo su profesión cambia.

Estrategia de Amazon para convertirse en el distribuidor nº1 de moda en E.E.U.U (ING) #estrategia #moda   Un mix de herramientas interesante hacen prever que, en los próximos años, Amazon pueda consolidarse en el sector de la moda. Actualmente sólo el 15% de sus usuarios compran artículos de moda. La distribución Prime, los datos sobre el comportamiento de los usuarios, la generación de contenido o la creación de (sub)marcas distribuidoras son las claves de la estrategia de Amazon para desbancar a Macy’s.

black-fridayPredicciones y tendencias del Viernes Negro 2016. (ING)  #hábitos #ecommerce   El próximo 25 de noviembre es «Black Friday», una maniobra comercial para anticipar compras navideñas. Se preven unas ventas de 3070 Millones de $. Walmart, Target y Amazon capitalizarán las operaciones.

 

El móvil fomenta el desarrollo de programas de fidelización como reemplazo de cupones (ING) #móvil #fidelización #consumidor   Este cambio hacia el desarrollo de aplicativos de fidelización responde a la voluntad de construir relaciones a largo plazo entre marca y consumidores, en la medida que los móviles facilitan la conexión y vínculo hacia las marcas. En otro post abordé algunas posibilidades sobre los programas de fidelización.

 

 

Pokemon Go: Reto a la industria del vídeo juego

Para muchos Pokemon Go es el juego del año. Para otros una tontería sin precedentes. Algunos lo aclaman como una versión actual de cazar gamusinos, con sorna: Amor y odio a partes iguales, acompañado de un ruido mediático y social inusitado.

Dicen que es adictivo y peligroso por la abstracción que genera en quienes juegan. No sería de extrañar que pronto salga quien diga que provoca epilepsia o ceguera galopante.

El bombo y platillo que se ha montado en torno al juego me impulsó a probarlo. He llegado a nivel 9, y posiblemente ahí me quede. No soy lo que de dice un «jugón»: Soy rematadamente malo en lo que se refiere a vídeo juegos y no tengo paciencia para estas cosas… Pero admito que debo quitarme el sombrero ante esta aplicación.

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Pokemon Go

Me gusta pensar que Pokemon Go puede haber abierto una puerta para que se produzca un cambio en la industria del videojuego tal y como la conocemos hoy día.

Y si no cambia la industria radicalmente, apuesto a que al menos servirá como punto de referencia para inspirar nuevos juegos.

En mi humilde opinión, Pokemon Go ha sabido encontrar un océano azul. Estas son algunas reflexiones que he hecho desde varias perspectivas:

1- Se produce un cambio en el modelo de negocio: Se posibilita una integración entre economía digital y economía real, de a pie de calle. En este juego se une todo el potencial económico de una plataforma digital con la posibilidad de generar rendimientos desde fuentes ajenas a la propia platafoma. Se trata de alianzas que pueden ser de mucho calado, como el caso de McDonalds. Zynga y King han sabido lanzar juegos de éxito y los han vinculado muy bien a las redes sociales… Pero su modelo de negocio reside en los ingresos generados «in-game». Pokemon Go va mas allá, mezclando ingresos on y off line.

2- Se produce un cambio en la perspectiva de lo que es jugar «en primera persona». Gracias a la realidad aumentada y a la geolocalización, aquí es mi yo de carne y hueso el que se patea la calle. Dejo de ser un avatar (aunque lo tenga) para ser yo mismo.

3- Fomenta un cambio en el concepto de juego social: Esta aplicación permite jugar con amigos, dejando atrás la soledad de las consolas. El juego es presencial, no en remoto. A la vez que se juega, se está con los amigos.

4- Produce un cambio en la ubicación y en el momento de juego: La plataforma es para teléfonos móviles. Permite jugar en cualquier momento y lugar. Convierte el juego en algo ubicuo; no asociado a un momento o un espacio, como una habitación donde hay una vídeo consola o un ordenador.

5- Puede abrir las puertas a la complementariedad multiplataforma: Aquí me tiro a la piscina (no soy desarrollador), pero diría que tiene sentido pensar en la integración y complementariedad multi plataformas dentro de un mismo juego. ¿Por que no pensar en juegos de vídeo consola tradicional que derivan parte de la aventura a una app móvil para determinados episodios o eventos?, ¿Gaming on the go?, ¿Y si lo ponemos en contexto de big data? …Ay! E insisto en el concepto de romper barreras cruzando lo online con lo offline.

6- Produce un cambio en el paradigma videojuego = sedentarismo. El juego obliga a realizar actividad física (andar o correr). Este punto está estrechamente vinculado con el anterior. Tropecé con un post no recuerdo dónde que decía «Debe ser frustrante para un runner ver como un tipo que se alimenta a base de ganchitos recorre semanalmente distancias mayores que él mientras caza pokemons

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Pokemon Go

Además de lo dicho, considero un acierto enorme el hecho de vincular el coleccionismo que reina en el juego (su lema es «hazte con todos«); la competitividad del mismo a través de los «gimnasios», y el hecho de recuperar la calle como espacio de juego, aunque a algunos no les guste este último aspecto.

Invizimals estuvo cerca de esta receta hace algunos años, pero se quedó corto en algunos aspectos como la ubicuidad gracias a una app en el móvil (eran otros tiempos), y al hándicap de tener que acarrear una consola de mano con una cámara acoplada; algo muy práctico para llevar por la calle, claro.

A raíz de todo esto, os imagináis una revisión de The Getaway á la Pokemon, donde los rivales del videojuego te persigan por tu ciudad «real» y debas darles esquinazo?. ¿Y una cacería de zombies?… ¿hace una de indios y vaqueros?… ¿Paintball?… Apuesto a que se ha abierto un mundo ante nosotros con un impacto nada despreciable desde el punto de vista económico y social. Gracias jugones.

Afecciones del big-data

El entorno digital permite desarrollar ejercicios de segmentación muy notorios. Si a los procesos de segmentación habituales se les une velocidad de gestión de los datos, se genera capacidad de hacer un análisis predictivo, que permite crear una experiencia personalizada para el cliente.

Para tener capacidad de hacer análisis predictivo es necesario cruzar muchos datos de distinto origen.

Los foros digitalizados hablan del Big Data. Dicen que es necesario tenrelo en cuenta porque todo va en ese sentido, y que es calve en el análisis de predicciones. Razón no les falta pero, como toda disciplina más o menos reciente, están generando cierto nerviosismo que puede hacer que muchos vean el Big Data como una quimera indomable.

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Cuantos más datos se crucen, más complicado y «big» será hacer predicciones con «data«. Bajo este supuesto, y para perder el miedo a lo que suena muy complicado, hay algunos temas que es necesario acotar para tener éxito en el terreno del análisis predictivo. Entre otros, creo que vale la pena destacar:

Captación y deteccion de datos: Para segmentar y procesar predicciones es necesario captar datos de los usuarios. Las marcas deben poner todo su ingenio en la captación. Marketing de contenidos, acceso a contenidos premium que justifiquen la cesión de datos, políticas de afiliación o membresía, interacciones a través de móvil, wifi en tiendas, … son algunas ideas útiles en la persecución de esta causa. Otra forma de captar dato es analizar las búsquedas de los usuarios: ¡Son una interesante fuente de insights (localización, búsquedas, soporte de interacción…)! Este artículo lo explica muy bien.

Detectar a los usuarios y segmentos más importantes. Este ejercicio de precisión  requiere cruzar varios datos. La convivencia de bases de datos (data sets) de distinto origen plantea complicaciones; ya sea por la forma de alinear lecturas, o por aspectos de alógica organizativa empresarial en los que lo digital suele caer repartido entre distintos departamentos; cada uno muy celoso de lo suyo. Estas dificultades terminan afectando al proceso de segmentación de manera dramática. Deben combatirse desde los objetivos de negocio y la estrategia; asegurando la compatibilidad de los datos e imponiendo una visión de proyecto transversal respectivamente.

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Interpretar datos útiles. Los datos por si mismos carecen de valor. En exceso, pueden  ser un lastre. Es importante emplear datos que respondan a la estrategia del negocio, que permitan hacer inferencias y tomar de decisiones. Cuanto más alineados estén los datos con las lógicas del negocio, más fácil será hacer interpretaciones, y más rápido será su procesamiento para hacer predicciones. Genís Roca sintetiza esta idea en su post El secreto del big data son las big questions.

Dar respuesta / actuar en tiempo real: Entender el lugar en el que se producen las interacciones con los consumidores (contextualizarlos), y entender sus patrones de comportamiento ayudará en la construcción de la tan ansiada experiencia personalizada.

La falta de unos datos útiles, integrados y alineados con la lógica de nuestro negocio, condiciona la capacidad de analizarlos de forma ágil. Afecta a la posibilidad de dar respuesta en tiempo real, y la posibilidad de ofrecer una experiencia personalizada se ve limitada.

El big data, como conjunto de datos y data sets, seguirá siendo «big». En los próximos años crecerá hasta proporciones que no somos capaces de imaginar. El quid de la cuestión está en leer, interpretar y predecir sobre datos que puedan generar retorno a nuestro negocio.

Unos datos que deben resultar obtenibles, gestionables y comprensibles. Para que se cumplan los tres requisitos se deben alinear los objetivos estratégios, con los datos y con las acciones. Si no se hace un esfuerzo por conseguir esta alineación, lanzaremos acciones que nos brindarán zettabytes de datos, cuya gestión seguirá siendo inabordable.

 

Datos y decisiones

Google es capaz de determinar el éxito que puede tener una película en los cines con una precisión del 70%. Un margen de error del 30% quizás es algo aparatoso, pero lo interesante es la capacidad de hacer predicciones a partir de los datos de búsqueda de los usuarios.

Que Google registre el comportamiento de los usuarios es algo que no debería ser motivo de preocupación a estas alturas: Google ya lo sabe casi todo acerca de nosotros gracias a nuestros hábitos de navegación.

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Pero no sólo Google debería ser capaz de hacer predicciones: El comportamiento de  búsquedas, los comentarios emitidos, los likes, etc. generan un campo de datos analizables que permiten la toma de decisiones.

Ya existen multitud de herramientas que permiten hacer escucha activa y rastreo de la red. Aplicando un poco de análisis y, sobretodo, formulando las preguntas apropiadas podemos ser capaces de tomar decisiones.

Observar las tendencias de búsqueda (interés que determinado tema despierta en los usuarios), entender los espacios digitales de conversación y los agentes emisores clave del sector; y analizar los temas de conversación puede proporcionar algunas respuestas más que interesantes.

La pesca de datos que el usuario deja de forma consciente o inconsciente ya es habitual y la interpretación de los mismos es objetivo del Big Data: El cruce de datos aparentemente dispares puede permitirnos formular decisiones e incluso propuestas de valor para clientes (actuales o futuros).

El dato existe. Sólo hay que saber encontrarlo e interpretarlo.