Super Bowl & Big Data: más allá de una final

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Más allá de saber que Los New England Patriots vencieron a los Atlanta Falcons 34 – 28 en la Super Bowl número 51, celebrada en Houston y que Lady Gaga se presentara en el intermedio de este evento multitudinario. La noticia de hoy dará un énfasis en la intervención del Big Data en el impacto publicitario de las marcas que patrocinaron este espectáculo. Además de un análisis semántico de los datos.

Cuando la gente piensa en cómo se usan los datos en la Super Bowl, generalmente está alrededor de la predicción del ganador.

En las semanas que preceden al juego, cientos de empresas salen diciendo que tienen los datos para predecir quién ganará, producto de la información que se ha reunido durante todo el año en cada equipo.

Muchos de estos modelos están tratando de simplificar lo que es esencialmente un deporte complicado. Esto no es sólo en las formaciones, las lesiones y las jugadas, pero una serie de factores separados pueden tener impactos significativos en la forma en que las personas o equipos completos se desempeñan.

 

IMPACTO PUBLICITARIO

El aspecto impulsado por los datos reales de la Super Bowl, proviene de los anunciantes. Estos datos no son sólo acerca de lo que la gente está viendo en sus pantallas durante el juego, sino lo que están haciendo en las semanas y meses previos.

El análisis web y los datos recopilados en el historial de navegación de las personas y las compras, ayudarán a los anunciantes a identificar quién está interesado en qué y qué es probable que tenga el mayor impacto en ellos durante o antes del gran juego.

Esto podría ser que la gente ha estado pasando más tiempo que la media buscando lugares para ver el juego o buscar formas potenciales para entretener a la gente en sus hogares. Estas personas son importantes para los anunciantes y no sólo ser más propensos a prestar atención a los anuncios en la televisión, sino también a pasar antes o durante el partido.

Esta información en manos de los anunciantes es mucho más valiosa que un anuncio llamativo para el producto equivocado.

Si pueden identificar quién va a comprar qué y cuándo en la preparación para el Super Bowl, entonces tienen la capacidad de ofrecer lo que quieren ver en el momento oportuno para maximizar las posibilidades de venta.

También puede ser increíblemente útil en la planificación de publicidad en los anuncios de gran presupuesto que se ejecutan durante el juego en sí. Si saben lo que va a ser popular entre la gente que ve el juego, entonces pueden anunciar el mejor producto posible de la mejor manera posible.

Sin embargo, el tipo de datos generalmente analizados tanto por la predicción del juego como por la orientación del anuncio, tiende a ser histórico.

ANÁLISIS EN TIEMPO REAL

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Cada vez más las empresas están buscando analíticas en tiempo real para medir el éxito de la publicidad en otros formatos o para reaccionar a eventos en vivo dirigidos a determinados segmentos.

Esto se hace generalmente a través de análisis de medios sociales, que permiten a las empresas a ver lo que la gente está pensando en sus productos y anuncios y también para ver lo que se discute en cualquier punto en el juego.

El análisis de sentimientos también puede ayudar a medir la reacción a un anuncio que se ha colocado durante la Super Bowl, lo que significa que los anuncios de futuro se puede cambiar en función de la retroalimentación.

LA SEMÁNTICA PUEDE ENRIQUECER TUS DATOS

El estudio del significado (semántica) es la base para comprender cualquier relación con usuarios o clientes. Aproximarnos a su lenguaje nos dará las claves para mejorar nuestra interlocución y hacerla más efectiva.

Entender la estructura del lenguaje es muy importante, pero conocer su significado es lo que convierte el proceso en un valor diferencial.

De tal manera que si pensamos en la Super Bowl, este análisis semántico podría hacerse por un lado desde los actuales e históricos Juegos; y por otro lado levantar una gran base de datos de biografías de jugadores que han jugado alguna vez en la NFL, esto con la finalidad de ir proporcionando la información a los clubes que las demanden.

 

 

 

 

Fuente

 

channels.theinnovationenterprise.com

datafloq.com

 

 

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