Convertir terabytes de Big Data en información

Un estudio de mercado real con Big Data

El sector de la investigación de mercados no es ajeno a los datos de consumo. Sin embargo, la magnitud de los "macrodatos" generados a través del comportamiento en línea plantea una serie de retos y oportunidades tanto para los profesionales de la información como para los profesionales del marketing. A medida que los consumidores van dejando en Internet un sinfín de migas de pan digitales, ¿cómo podemos analizar y actuar con mayor eficacia sobre este comportamiento a nivel individual?

Ese fue el reto al que se enfrentó ArchDaily.com tras acumular 20 terabytes de Big Data en los últimos tres años. Como web de arquitectura líder en todo el mundo, interpretar estos datos era mucho más complicado de lo que había previsto. Con 150-200 millones de páginas vistas al mes, la empresa podía ver volúmenes de comportamiento. Sin embargo, ArchDaily.com no sabía qué impulsaba el comportamiento de los usuarios. Quería predecir mejor las tendencias arquitectónicas e identificar los factores clave para optimizar su estrategia de contenidos en línea.

La extracción de información no es un proceso fácil, especialmente a escala de Big Data, pero en SKIM somos expertos en datos y nos hemos sumergido de lleno en este reto analítico.

Siga leyendo para obtener más información sobre el enfoque de insights que utilizamos para ArchDaily.com y los resultados empresariales obtenidos al convertir terabytes de datos en acción.

Desafío analítico de Big Data

ArchDaily.com fue creado por dos estudiantes de arquitectura en 2006. ArchDaily.com es ahora el principal portal web de arquitectura que ofrece inspiración y conocimientos para ayudar a construir mejores ciudades en todo el mundo. El sitio cuenta con 14 millones de arquitectos que acceden a él mensualmente. Los arquitectos utilizan ArchDaily.com como principal fuente de inspiración e información, y para acceder a listas de herramientas y proveedores seleccionados.

Con un enorme tráfico mensual en su sitio web, al igual que la mayoría de las plataformas en línea, ArchDaily busca activamente nuevas formas de monetizar aún más sus datos y en 2017 comenzó a rastrear sus datos en serio. En ese momento, contaban con una audiencia muy saludable. Además de rastrear las páginas vistas y otras métricas básicas, tuvieron la previsión de comenzar a rastrear muchos más "eventos" en el sitio: todo, desde todos los clics hasta el comportamiento de marcadores. Aunque en aquel momento no lo consideraban una "estrategia de Big Data", sabían que el seguimiento del comportamiento de los usuarios en el sitio era importante y así comenzó su viaje hacia la extracción de Big Data.

Aunque el equipo de ciencia de datos de ArchDaily era capaz de identificar proyectos populares basándose en las páginas vistas y en los altos niveles de interacción, no sabían si el número de visitas era alto porque los usuarios estaban interesados en el artículo o porque, al ser el proveedor líder de contenido arquitectónico y publicar artículos sobre el tema, estaban ayudando a alimentar esta popularidad. Se dieron cuenta de que necesitaban una forma de eliminar el sesgo de publicación de los datos.

Combinación de conocimientos y ciencia de datos para predecir mejor el comportamiento en línea

Los científicos de datos de ArchDaily.com utilizaban el aprendizaje automático para crear modelos, pero acceder, procesar y extraer valor de estos Big Data semiestructurados, garantizando al mismo tiempo el rigor analítico y metodológico, era una tarea ardua. Se dieron cuenta de que la aplicación de los métodos de advanced analytics para extraer información más rica de sus datos podría ayudarles a predecir y comprender mejor el comportamiento en línea de los usuarios.

"Para este proyecto de Big Data, necesitábamos un experto en metodología que añadiera rigor analítico a nuestro equipo de ciencia de datos, y eso es lo que nos llevó a SKIM", declaró Guillermo Zedan, Director de Operaciones de ArchDaily.com.

Así que ArchDaily.com se asoció con nosotros y aprovechó nuestro marco de investigación de Big Data para abordar sus dos retos empresariales más acuciantes:

1. Identificar, cuantificar y pronosticar las tendencias arquitectónicas populares, teniendo en cuenta al mismo tiempo su propio sesgo de publicación.
2. Segmente y agrupe todos los artículos del sitio en función de métricas de rendimiento clave para identificar y contrastar los impulsores clave de los artículos de éxito frente a otros artículos.

Solución de investigación de Big Data

Reunimos a un equipo de metodólogos y expertos en ciencia de datos y advanced analytics para crear una solución de investigación personalizada para ArchDaily.com. La solución se implementó en un entorno en la nube utilizando Google Cloud Platform; combinamos algoritmos de aprendizaje automático y sólidos modelos estadísticos para extraer valor de los datos internos de ArchDaily, así como de referencias externas. Más concretamente, basándonos en los tres años de datos de ArchDaily, segmentamos más de diez mil artículos sobre proyectos de arquitectura y redujimos aproximadamente 1.200 variables con el fin de perfilar e identificar segmentos útiles que añadieran un valor tangible a su estrategia de negocio.

Por ejemplo, aprendimos que si ArchDaily.com publicaba un concurso, aunque impulsaría la actividad, era un comportamiento efímero, que no añadía mucho valor a su negocio. Por el contrario, la capacidad de cuantificar con precisión la popularidad de la tendencia al alza de los materiales sostenibles (por ejemplo, el bambú) añadía una enorme credibilidad a sus previsiones y creaba un valor añadido inmediato para sus anunciantes, lo que hacía que sus futuros informes resultaran muy atractivos para sus clientes.

Poner en práctica los conocimientos de Big Data

La captación de nuevos usuarios y la fidelización de los existentes es la piedra angular del éxito de cualquier plataforma en línea, por lo que desarrollamos previsiones de búsqueda para más de 200 términos clave de arquitectura con el fin de comprender mejor lo que buscaban los visitantes del sitio. Al integrar el panel de previsiones en el proceso de planificación y selección de contenidos de ArchDaily.com, ahora pueden prever las tendencias arquitectónicas que demandarán cada vez más sus usuarios objetivo en el futuro, independientemente de su calendario de publicación anterior.

Como resultado, ArchDaily.com es ahora capaz de incorporar a su proceso de curación las lecciones aprendidas sobre lo que más importa a los usuarios de ArchDaily.com, con el fin de optimizar su planificación editorial y su estrategia de contenidos. La plataforma online también dispone ahora de las herramientas necesarias para aumentar la probabilidad de publicar un artículo de éxito. Y lo que es más importante, gracias a este análisis de Big Data, ArchDaily.com puede ahora identificar y ofrecer contenidos más relevantes a arquitectos y entusiastas de la arquitectura, para que puedan a su vez diseñar mejores ciudades y espacios vitales en todo el mundo.

"Hay un desfase entre el comportamiento que los fabricantes pueden ver a través del comportamiento de compra y lo que nosotros podemos ver en la plataforma: entre la fase de exploración del proyecto y la construcción. Lo que ahora es tendencia en nuestra plataforma repercutirá en el mercado dentro de tres años.

Puede imaginarse lo valioso que sería para la previsión empresarial", dijo Zedan.

Inicie su viaje de conocimiento de Big Data

A medida que aumenta el número de fuentes de datos disponibles, se multiplican las oportunidades para extraer información y activar el marketing basado en datos en todos los sectores. Aparte de las tendencias generales o las observaciones que se desprenden de los datos, lo más valioso es la información práctica. Como ha podido comprobar ArchDaily.com, ésta es la verdadera ventaja competitiva que puede ofrecer una estrategia de Big Data.

En SKIM, creemos que en este mundo creciente de Big Data, los profesionales del insight necesitan adaptarse a la realidad actual; necesitan examinar e integrar múltiples conjuntos de datos para proporcionar una evaluación más holística. Tenemos que convertirnos en "agnósticos" de las fuentes de datos.

Sin embargo, trabajar con Big Data presenta múltiples retos y problemas que puede que no encuentre en los proyectos tradicionales de investigación de mercados. En concreto, tendrás que tener en cuenta la frecuencia y el grado de interacción entre el cliente y la agencia de insights, la arquitectura de software y hardware necesaria para gestionar grandes volúmenes de datos no estructurados y la combinación de algoritmos de aprendizaje automático y análisis estadístico multivariante empleados. Rápidamente te darás cuenta de que los proyectos de Big Data insights como el que emprendimos con ArchDaily.com, son un viaje único de descubrimiento tanto de insights como de mejores prácticas de proceso.

Desde el análisis de Big Data hasta la fusión de datos, el aprendizaje automático y las técnicas de automatización, SKIM sigue estando a la vanguardia de advanced analytics y la innovación. Innovamos constantemente nuevas formas de ayudar a las empresas líderes a comprender y predecir mejor el comportamiento de las decisiones.

¿Quiere extraer más información de sus Big Data? y nuestras entusiastas mentes analíticas podrán ayudarle a pensar cómo puede empezar hoy mismo.