Big Data

Qué es la microfocalización o microtargeting y su relación con Big Data

Microfocalización o microtargeting es un término asociado al marketing que tiene mucho que ver con Big Data. Te explicamos qué es y para qué sirve.

Por Redacción España, el 16/09/2019

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Microfocalización o microtargeting es un término asociado al marketing que tiene mucho que ver con Big Data. Básicamente, consiste en utilizar enormes cantidades de datos para elaborar perfiles de públicos lo más reducidos posible y, así, realizar predicciones de comportamiento y, por ende, campañas publicitarias y de venta más acertadas. Así, se rentabiliza al máximo la inversión.


Qué es un microtarget

En marketing, el target o mercado meta es el público objetivo que tiene una empresa, esto es, el conjunto de personas que serán destinatarias de sus mensajes, productos y estrategias de venta. Sus deseos, necesidades y características las convierten en las personas con más probabilidades de comprar un producto o servicio.

Un microtarget es un target superreducido, un conjunto de personas del que tenemos mucha información y que tienen un gran número de características comunes. Esas características pueden ser:

  • Edad.
  • Género.
  • Situación familiar.
  • Idioma materno.
  • Ubicación (lugar de procedencia y lugar de residencia).
  • Características socioculturales (nivel de estudios, profesión, idiomas, costumbres, aficiones y estilo de vida, etcétera).
  • Otros: comportamiento de compra, perfil digital (redes sociales y publicaciones favoritas, compradores online, compradores telefónicos, etcétera).

Por ejemplo, un grupo de mujeres, de entre 20 y 40 años que viven en España puede ser el target de una empresa. A su vez, ese target se puede reducir en muchos microtargets, un grupo de mujeres de entre 30 y 35 años que viven en Madrid, trabajan en el sector de seguros, no tienen hijos, son fans del fútbol y compran productos tecnológicos sería un microtarget.

Cuanta más información tengamos sobre esas mujeres y más patrones comunes descubramos, mejor conoceremos sus intereses y necesidades, y más podremos personalizar los mensajes publicitarios y las campañas de venta. A su vez, cuanto más personalizados estén, mayores serán las probabilidades de que esos mensajes y campañas tengan impacto.

Explicado de forma sencilla, la microfocalización se puede comparar a cuando tienes que hacer un regalo. Cuanto más conozcas a la persona en cuestión, más posibilidades tendrás de acertar con lo que elijas. En este caso, tienes un producto y eliges a la persona que más opciones tiene de apreciarlo, con el agregado de que sabes que habrá otras personas de perfil similar a las que también puedes ofrecer el producto.


Qué es la microfocalización

La microfocalización o microtargeting es la acción de elaborar microtargets, toda la metodología por la cual se llega a un público hiperreducido, toda la gestión de la data que se ha recabado y almacenado, la búsqueda de relaciones y patrones hasta la división en grupos reducidos de personas similares.


Microtargeting y Big Data

Hasta la aparición del Big Data, los targets y microtargets se definían a partir de estudios de mercado. Sin embargo, la irrupción de esta disciplina ha cambiado los tercios. Ahora hablamos de una microfocalización basada en millones de datos reales en continua actualización, lo que permite tener un conocimiento cada vez más específico y en tiempo real.

El funcionamiento sería el siguiente:

  1. Se recaban y almacenan volúmenes enormes de datos, en tiempo real.
  2. Esos datos se procesan.
  3. En el procesamiento, se extraen patrones de comportamiento, características comunes, etcétera.
  4. Con todo eso, se elaboran perfiles o segmentos.
  5. Los segmentos se someten a  analítica predictiva. Se utilizan los datos para prever futuros comportamientos  del microtarget y sucesos que le afecten, a través de modelos probabilísticos  que se realimentan y perfeccionan por medio del Machine Learning.


De dónde provienen los datos

Un clic en un banner, una newsletter abierta, un artículo leído al 100, 50, 30 o 20 porciento, una búsqueda en Google, el tiempo que se utiliza una red social… Cualquier cosa que una persona haga en internet es un dato y esta es la fuente principal del Big Data.

Además, existen tecnologías que permiten nutrir el volumen de datos. Por ejemplo, en el caso de B12, nuestro Smart Sales Center está preparado para extraer información de cada llamada. Hablamos de un contact center creado con Big Data e Inteligencia Artificial. Nuestra herramienta Speech to Text transcribe y analiza cada conversación telefónica en tiempo real, y extrae los datos relevantes.

De este modo, cada llamada se plantea como una nueva fuente de datos, que se utilizan, entre otras cosas, para perfeccionar el perfilado de los microtargets y concluir más información sobre ellos.


Ventajas de la microfocalización en Big Data y ventas

  1. Permite elaborar predicciones de comportamiento.
  2. Descubre tendencias en el mercado.
  3. Muestra en tiempo real los cambios en las tendencias.
  4. Identifica las necesidades de los públicos objetivos.
  5. Pone de manifiesto nuevas oportunidades de negocio.
  6. Permite incrementar el retorno  de inversión gracias a la personalización de las estrategias de venta.


Microtargeting en política

La combinación de microtargeting y Big Data no solo cosecha resultados satisfactorios en campañas de ventas. Su uso se ha extendido también en otros campos, entre ellos, el de la política. Muchas campañas se han ultrapersonalizado gracias a la microfocalización, que ha permitido a los líderes políticos encontrar nuevos nichos de votantes y mandarles mensajes específicos y, por tanto, mucho más efectivos.

La inversión, en este caso, tiene más impacto que la publicidad tradicional. Un anuncio masivo en prensa o televisión es una bala de cañón. Al final, mandas el mismo mensaje a un grupo heterogéneo de personas, con sus diferencias demográficas y socioculturales.

Por el contrario, la combinación de Big Data y plataformas digitales permite encontrar grupos muy pequeños de personas con muchas similitudes, y además localizar qué necesitan oír esas personas, cuál es la manera más efectiva de convencerlas, por ejemplo, destacando ciertos puntos del programa electoral que puedan ser más interesantes para el nicho en cuestión. 

Además, otro punto a favor del Big Data es que se pueden medir reacciones en tiempo real, con lo cual, se pueden ajustar las estrategias al momento. Si algo no funciona, rápidamente se reenfoca. Esto también hace que los modelos predictivos sean más acertados que los convencionales. Las predicciones no se basan en encuestas, sino en datos reales, en acciones (o, mejor dicho, interacciones) que los públicos han llevado a cabo.

El microtargeting fue una de las claves de la victoria del sí en el referéndum del Brexit. El Big Data permitió que los líderes del bando a favor de abandonar Europa encontraran nichos de personas que estaban desconectadas de la vida política y enviarles mensajes a través de canales digitales. Estos mensajes consiguieron movilizarlos.

No era una estrategia nueva. Barack Obama y Mike Bloomberg ya habían tirado de microfocalización para ganar las elecciones, a la Presidencia de Estados Unidos y la Alcaldía de Nueva York, respectivamente. Fueron a por los indecisos, y los convencieron, de nuevo, con mensajes personalizados que consiguieron movilizarlos hacia sus bandos.

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