¿Cómo sacar partido a los datos de un Publisher?

Al igual que ocurre en cualquier empresa de cualquier sector, a medida que los medios de comunicación desarrollan sus actividades cotidianas se van generando una serie de datos relacionados con dichas acciones.

Por ejemplo, cada vez que un lector accede a consumir una noticia publicada en la web de un periódico están presentes datos de diferente naturaleza:

·      Datos sobre el lector que está consumiendo el contenido, inherentes a él como sus datos sociodemográficos y también relativos a su comportamiento histórico (qué suele leer, cada cuánto suele leer, desde dónde suele leer, etc..)

·      Datos relativos al modo en el que el lector ha accedido al contenido, incluyendo los del dispositivo y el browser que ha utilizado para conectarse, los del proveedor de su servicio de acceso a internet y el tipo de conexión (Fibra óptica, 4G, xDSL,…), el canal usado para llegar hasta el contenido (Acceso directo, SEO, Notificación Push,…), la plataforma en la que se ha llevado a cabo la lectura (AMP, Website o APP), si el lector se ha identificado (login) o si está navegando de forma anónima, …

·      Datos relacionados con la propia acción de lectura, como el instante en el que se inicia a leer, el tiempo que se ha dedicado a la lectura, el máximo nivel de scroll alcanzado en la página, posibles interacciones con elementos de la noticia,…

·      También el contenido leído aporta datos a esta acción cotidiana, como el titular, el cuerpo de la noticia, el número de palabras que contiene, la temática sobre la que trata (que puede ser representada por una serie de palabras clave o tags), quién es el autor y cuál ha sido su trayectoria, el lugar geográfico en el ocurren las acciones descritas en el artículo, el momento en el que el contenido ha sido publicado…

·      Y como en cada página suele haber posiciones destinadas a mostrar anuncios, aparecen datos vinculados a esa actividad publicitaria, tales como las campañas presentadas al lector, si las impresiones han sido renderizadas en pantalla o no (viewability), si el lector ha hecho click en ellas, quién es el anunciante que ha pagado por servir cada campaña y el sector en el que desarrolla su actividad,….

·      …

Y ocurre algo parecido con cualquier otra actividad que la empresa realice habitualmente, como cuando un redactor escribe una noticia, cuando el equipo de redacción configura la portada de la cabecera, cuando un anunciante contrata una campaña de publicidad, cuando una persona compra una suscripción para leer los contenidos que forman parte de la oferta “premium” del medio, cada vez que configuramos una Newsletter y la enviamos por email,…

Todos esos datos pueden convertirse en un activo importante de la empresa y proporcionarle ventajas competitivas en el caso de que sean tratados de manera adecuada. Para lograr ese objetivo las compañías deberán prepararse en tres aspectos fundamentales:

·      Datos: Como hemos comentado anteriormente los datos se van generando con cada actividad y generalmente la empresa dispone de sistemas de información transaccionales u operacionales que dan soporte funcional a esas acciones, como el propio website del medio, el Content Management System (CMS), la aplicación de registro, el Customer Relationship Management (CRM) o el Servidor de publicidad digital (Ad Manager), por poner algunos ejemplos. Por ese motivo la compañía debe esforzarse en recoger con esos sistemas de información la mayor cantidad posible de los datos que se crean en cada una de esas transacciones y además hacerlo de forma que representen fidedignamente la situación real que los ha generado.

·      Plataforma analítica: Los datos inicialmente serán capturados por los sistemas transaccionales y cada uno de ellos tendrá una visión parcial de lo que ocurre en el entorno de la empresa. Además, la misión principal de cada uno de esos sistemas de información es dar soporte a un proceso de negocio concreto y no están especializados en el análisis de datos. Si la compañía quiere construir una visión 360 sobre lo que ocurre en su entorno competitivo es imprescindible que centralice todos esos datos en una plataforma analítica donde pueda disponer de toda la información y cruzarla de la forma que más valor pueda aportar. El mismo lector visita contenidos, recibe publicidad digital, se registra, compra suscripciones, abre incidencias en el centro de atención al cliente, paga por sus productos, etc… así que si queremos conocer a ese lector es necesario que podamos disponer de toda esa información en el mismo repositorio. Esa plataforma estará compuesta de elementos hardware que permitan almacenar y procesar los grandes volúmenes de datos que generan los medios de comunicación y de elementos software que den soporte a las diferentes tareas que componen el ciclo de análisis de datos (almacenamiento, limpieza y calidad, agregaciones, filtros y conteos, aplicación de técnicas analíticas avanzadas, visualización gráfica y generación de informes,…)

·      Personas: Para poder construir y operar la plataforma analítica y ser capaz de convertir los datos captados en conocimiento que pueda ser incorporado a los procesos de toma de decisión de la empresa, es esencial que esta cuente con perfiles profesionales especializados en esas tareas.

Cuando la empresa esté lista irán surgiendo oportunidades de aprovechamiento de sus datos. Algunas veces serán propuestas que realizarán las área de negocio porque hayan identificado puntos de mejora en la operativa actual y otras veces serán los analistas de datos quienes, en base a su conocimiento de la información que maneja la empresa y del potencial de las técnicas analíticas avanzadas, sugieran distintas opciones.

Cada vez que una iniciativa analítica finalice la empresa dispondrá de conocimiento adicional que desencadenará formas de realizar las cosas diferentes a las que la compañía utilizaba hasta ese momento. Esos nuevos mecanismos generarán nuevos datos que alimentarán una nueva iteración del ciclo de análisis de datos en la que la entidad tendrá que esforzarse en capturarlos con sus sistemas de información transaccionales, en incorporarlos al repositorio centralizado de la plataforma analítica y en convertirlos en conocimiento que pueda ayudar a mejorar los procesos de negocio.

¿Estáis utilizando un enfoque similar para sacar partido a los datos en vuestras empresas?

¿Alguna sugerencia sobre cómo mejorar el rendimiento del análisis de #bigdata?