Los datos no estructurados suponen un gran desafío para aquellas empresas que desean tener una fotografía completa a fin de tomar decisiones informadas, ya sea enfocadas a marketing y ventas o al negocio en sí. Si los datos estructurados son aquellos que se presentan de manera ordenada al adscribirse a una categoría previamente creada con el fin de engrosar una base de datos, los datos no estructurados suponen todo lo contrario: no son fáciles de buscar, recopilar o procesar, de manera que su tratamiento se complica.
Los datos no estructurados son, mayormente, aquellos que un usuario no deja voluntariamente o, al menos, no de manera consciente. Se componen de publicaciones o interacciones en redes sociales, registros de llamadas de atención al cliente, grabaciones de voz, fotografías… En cualquier caso, toda aquella información que no se puede recopilar «ordenada» y que tiene que ver con el comportamiento de los usuarios, más que con su persona.
Si bien crear una base de datos estructurados y hacer de ella un uso adecuado no entraña una gran dificultad a la hora de, por ejemplo, utilizarlos para perfilar una estrategia de marketing digital, en el caso de los datos no estructurados la cosa se complica. Se trata de un conjunto de datos mucho más difícil de analizar, que suele requerir de herramientas y softwares especializados y una adecuada capacitación. Además, por su naturaleza, este tipo de datos son mucho más numerosos.
Sin embargo, únicamente combinando datos no estructurados con datos estructurados lograremos tener una visión plena y acertada de nuestro consumidor. Es por ello que los especialistas en marketing cada vez aplican mayores esfuerzos para su recopilación y tratamiento, ya que gracias a ellos es posible realizar híper segmentaciones que ayuden a crear experiencias personalizadas que tengan un mayor impacto en el consumidor.
Pero no sólo el área del marketing sale beneficiada del uso del data: las organizaciones orientadas a producto incorporan datos a todos los aspectos de sus operaciones como ventas, desarrollo de producto o el servicio al cliente, ya que la información recabada ayuda a optimizar la estrategia de negocio a todos los niveles. Pero para que esto incida positivamente en los negocios, es necesario convertir los datos estructurados en información inteligente, un reto para el que muy pocas compañías están preparadas.
Analítica avanzada para la comprensión del dato no estructurado
Cada día se generan 2,5 quintillones de bytes de datos, y la mayor parte de ellos son no estructurados. Sólo imaginarlo cuesta trabajo. La analítica y la tecnología se vuelven imprescindibles para gestionar tal cantidad de datos. Así, en su camino hacia la completa transformación digital, las empresas se enfrentan al huge data, solo posible si entra en juego la inteligencia artificial, el único modo posible de abarcar grandes volúmenes de datos no estructurados.
El análisis del big data permite obtener una información muy valiosa, por ejemplo correlaciones desconocidas o patrones ocultos. Manejar bien las conclusiones que extraigamos de los datos no estructurados nos va a proporcionar una gran ventaja competitiva, así como un incremento significativo de los ingresos.
Las disciplinas analíticas avanzadas, como el análisis predictivo o la minería de datos, son adecuadas para el tratamiento de datos no estructurados, si bien las herramientas de uso común se nos quedarán cortas. Por ello, será necesario utilizar tecnologías más avanzadas, capaces de soportar el procesamiento de grandes volúmenes de datos mediante sistemas en cluster, bases de datos como NoSQL (Not only Structured Query Language) o herramientas como Hadoop, ambas tecnologías de código abierto.
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ContactaPrivacidad y datos no estructurados
Decíamos más arriba que los datos estructurados, por lo general, componen esa parte de información que el usuario da de sí mismo sin ser muy consciente de ello mientras interactúa en redes sociales, hace consultas de voz o comparte fotografías. Hasta hace no mucho, el usuario protegía únicamente datos personales y de navegación, pero a medida que es más conocedor del valor que este otro tipo de información tiene, ha comenzado a cuestionarse las repercusiones que desatender la privacidad puede conllevar.
Conversaciones registradas por asistentes de voz que son escuchadas por empleados de las compañías, cesión de datos a terceros sin el consentimiento de los usuarios, brechas de seguridad, lectura de conversaciones privadas a través de chats… Según datos de la Advertising Research Foundation (ARF), en 2019 ha disminuido la intención de compartir datos personales en comparación con 2018, lo que permite aventurar que compartir datos no estructurados también hace cada vez menos gracia.
Mientras el consumidor intenta comprender qué es lo que está cediendo o no y para qué fin, las políticas de privacidad de las grandes compañías no paran de cambiar en su búsqueda por obtener cada vez mayor volumen de información. El usuario que desee disfrutar de los servicios o funcionalidades que ofrecen redes sociales, asistentes de voz o plataformas de consumo de contenido deben, sí o sí, aceptar la política de privacidad, por muy leoninas que sus cláusulas sean.
Por otro lado, los gobiernos se esfuerzan por regular en materia de privacidad, pero es difícil hacerlo al mismo ritmo que aumentan las posibilidades de recabar información: las cosas de palacio, van despacio; mientras el ritmo en innovación y tecnología se desboca. Es difícil contemplar en la ley aspectos muy novedosos o de elevada complejidad: para cuando los legisladores llegan a comprender de qué se trata, las tecnológicas ya han hecho cantera. Y a otra cosa, mariposa.
Valor de los datos no estructurados para el marketing
Debido a nuestros hábitos de navegación y a la omnipresencia de Internet gracias al teléfono móvil, se estima que el 80% de los datos que hay en el mundo son no estructurados y una gran parte proceden de las interacciones con redes sociales. Si este tipo de datos son decisivos para crear un perfil de usuario personalizado, imaginemos las grandes posibilidades del marketing si logramos entender lo que dice del propio usuario un texto, una foto o un vídeo que haya generado o compartido, o si conseguimos conocer el estado anímico del consumidor en un determinado momento.
La diversificación del botón «me gusta», en «me encanta», «me entristece», «me asombra» o «me enfada», no es casual. Gracias a ello, las redes sociales son capaces de recopilar datos no estructurados (o semiestructurados, que son aquellos que aunque no tengan formatos fijos pueden etiquetarse para su identificación) que no sólo desvelan un estado de ánimo, sino que pueden entender, mediante una correlación, modos de pensar o concebir el mundo hasta unos extremos en los que, me atrevería a decir, el usuario mismo nunca llegará a conocer de sí mismo.
La tecnología de reconocimiento facial va en esta dirección: el valor del estado de ánimo de un usuario en el momento de impactarle con publicidad es infinito, como también lo es en el contexto del marketing predictivo que nos permita aventurar patrones de compra y consumo a corto, medio o largo plazo, a partir de una serie de datos que se recaban en tiempo real. Datos biométricos, de transacciones, los derivados del Internet de las cosas, grabaciones de los call center, registros médicos… toda interacción humana con un dispositivo conectado a Internet es generadora de datos no estructurados.
A más relevancia del anuncio, más efectividad
Los datos no estructurados permiten impactar con anuncios personalizados, mucho más relevantes. Pero no sólo eso, gracias a ellos se puede predecir qué necesidades tendrá un consumidor antes, incluso, de que él mismo lo sepa. Por ejemplo: un perfil de usuario que sabemos interesado en la paternidad a la par que en la ecología gracias a la información obtenida de los datos no estructurados, es target de los pañales reutilizables. Aunque ni siquiera sea consciente aún de que ese producto existe. Y esto no es más que un ejemplo fácil: no podemos ni imaginar las posibilidades del marketing predictivo gracias a los datos estructurados.
Como vemos, el dato está ahí, se genera de manera constante y espontánea. Lo difícil es identificar qué fuentes de datos necesitamos para la estrategia y qué tipos de datos (estructurados y no estructurados), así como las tecnologías que utilizaremos para recopilarlos, catalogarlos y analizarlos. Sólo cuando seamos capaces de tener un control real del dato, seremos capaces de sacar valor a la información obtenida y traducirla en una mejora del negocio.
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