Uno de los ejemplos más recientes sobre el uso del Big Data para predecir comportamientos y tendencias lo hemos visto en las elecciones de EEUU. Al menos, el mismo día en que Donald Trump ganó las presidenciales una empresa británica, Cambridge Analytica, se apresuró a lanzar un comunicado de prensa diciendo que estaban “encantados” con que su “nuevo enfoque revolucionario en la comunicación basada en datos” hubiera jugado un papel tan importante en la victoria del magnate como también, aseguró, lo hizo en la campaña del Brexit.

Así que si el Big Data puede influir en procesos tan decisivos y globales como estos, ¿cómo no usarlo también para lanzar nuevos productos? Las aplicaciones de la gestión y uso masivo de datos son infinitas, abarcando desde la optimización de procesos hasta la anticipación de tendencias, pasando por la reducción de costes.

Además, el Big Data se puede aplicar a todos los campos imaginables: deporte, armamento, medicina, moda, alimentación, etc. Y es que mediante el uso de datos masivos de consumo y hábitos de una masa de población podemos conocer aspectos tan diversos como qué comen, qué visten, hacia dónde se dirigen, su estado anímico, cuáles son sus gustos y hasta cuándo y por qué enferman. Esto permite, por ejemplo, lanzar nuevos productos más acordes a la demanda, optimizar los stocks y la eficiencia productiva, mejorar la seguridad, prevenir epidemias, mejorar la movilidad, etc. Es decir, predecir un sinfín de comportamientos, tantos casi como aspectos tiene la vida de un individuo.

Qué beneficios tiene usar el Big Data en el lanzamiento de nuevos productos

Saber dónde y cuándo

El uso de datos y su análisis se puede (y debe) aplicar a la hora de lanzar un nuevo producto porque, entre otras ventajas, nos indicará dónde y cuándo hacerlo, aspectos básicos para el éxito de cualquier negocio. El Big Data nos permitirá anticiparnos al consumidor, predecir su comportamiento y saber por qué va a comprar nuestro producto y no otro, bien sea en el terminal de ventas de un supermercado, bien en una plataforma online.

Gracias a diferentes algoritmos y patrones matemáticos, los expertos en el análisis de datos masivos son capaces de monitorizar, por ejemplo, los movimientos de un cliente en una web y predecir no sólo su próxima compra sino lo que gastará e incluso lo que el vendedor ganará con cada adquisición. No en vano, diversos estudios señalan que el mercado de la predicción podría alcanzar 9.200 millones de dólares (8.571,5 millones de euros) en 2020.

Esto ha revolucionado, en general, el sector retail, ya que ya no se lanzan productos para un gran público y se espera a ver si hay suerte y cala entre la gente. Ahora se seleccionan target muy específicos y se crean productos concretos para ellos. Podemos afirmar sin equivocarnos que, en muchos casos, se ha invertido el proceso de innovación y creación de nuevos productos: no se piensa tanto en las necesidades de la población sino en qué gente puede comprar qué cosa y dónde.

Es por ello que los lanzamientos suelen ser más exitosos, asegurando un retorno de la inversión más óptimo y predecible, con lo que eso supone para cualquier plan de negocio que se precie.

Cómo asegurarse el éxito

La segmentación es uno de los aspectos fundamentales en las estrategias de marketing desde hace mucho tiempo. Sin embargo, nunca como hasta ahora se había podido conocer tan en profundidad a un target. La llegada del mundo 2.0 (y de ahí en adelante) ha hecho que la cantidad de información disponible sobre el público sea virtualmente infinita, lo que significa que ya no basta con tener datos sino saber analizarlos, discriminarlos, gestionarlos y darles valor para una correcta toma de decisiones.

Por eso, cuando hay que emprender una investigación de mercado hay que tener muy claro y definido el objetivo de dicha investigación. No es lo mismo un estudio para lanzar un nuevo producto farmacéutico que para buscar una nueva área terapéutica para un medicamento ya registrado. Además, con la gran cantidad de datos que se pueden llegar a manejar es muy fácil elegir fuentes erróneas o incluso olvidarse de la calidad de los datos o de los aspectos psicológicos que pueden derivarse de ellos.

La segmentación, por tanto, ya no se puede estandarizar como se hacía en el pasado delimitando a las audiencias demográficamente o clasificándolas en perfiles psicográficos tradicionales, ya  que dejan fuera mucha información relevante. La relación entre las marcas y los consumidores ha cambiado por completo y el Big Data será uno de los aspectos tecnológicos claves para comprender qué dirección tomarán los consumidores del futuro. ¿Por qué?

  1. Por su alta capacidad de segmentación: las empresas que estén dispuestas a adoptar el Big Data y pasar de la segmentación a la micro-segmentación podrán desarrollar mejores productos y estrategias de negocio y contenidos orientadas a sus clientes.
  2. Por su efectividad: El Big Data será de gran utilidad al momento de lanzar nuevos productos porque permitirá predecir comportamientos y actitudes de compra. Además, posibilitará la distinción entre los early adopter (clientes que estarán dispuestos a consumir de forma más temprana), y los late adopter (necesitan más tiempo para hacer una compra y entrar a formar parte de nuestra estrategia de marketing).
  3. Por posicionamiento: las palabras clave son hoy día el inicio de una compra. Saber el rastro que deja un cliente en Internet y cuáles son sus búsquedas, nos ayudará a elegir las keywords más efectivas y conectarnos con nuestros potenciales clientes en la red, ofreciéndole productos y servicios muy personalizados.
  4. Por satisfacer al consumidor: este es un factor que nunca debe ser perdido de vista, ya que ofrecer al consumidor justo lo que estaba buscando es ganarse su lealtad y mejorar nuestro engagement de marca. Los consumidores de hoy reclaman mayor y mejor atención, no lo olvides.