“En términos generales, los datos contextuales son información adicional que ayuda a entender el significado y la importancia de un evento, situación o dato principal. En lugar de analizar datos de forma aislada, los datos contextuales ofrecen un contexto más amplio, incluyendo factores como la ubicación, el momento, el entorno y las interacciones previas. Esta información contextual permite una interpretación más profunda y la toma de decisiones más informadas”.

 

¿Qué son los datos contextuales?

Los datos contextuales (Contextual Data) son la información de fondo que permite comprender mejor un acontecimiento, una persona o un elemento, es decir, son aquellos que describen las circunstancias, el entorno o las condiciones en las que ocurren otros datos. Se utilizan para enmarcar lo que se conoce pero dentro de un panorama más amplio. Estos hechos relevantes pueden utilizarse, por ejemplo, para analizar los patrones de comportamiento de los clientes, mejorando así su experiencia.

Muchas industrias utilizan datos contextuales para obtener una ganancia y encontrar formas únicas de entender la información que han recopilado. Si tenemos en cuenta que los datos no se producen en el vacío, la información contextual puede ayudar a las empresas a comprender mejor los detalles que han recopilado sobre los clientes. Por ejemplo, pueden incluir información sobre el tráfico o las condiciones meteorológicas al analizar sus datos de ventas para ver si alguna de estas variables afecta a sus resultados.

Uno de los principales motivos de preocupación del Big Data es que, muchas veces, la información sin un contexto que la haga más comprensible puede determinar la pérdida su valor real. Añadir información contextual puede ayudar a desbloquear perspectivas y puede conducir a decisiones más informadas y precisas a nivel organizativo.

 

¿Para qué puedo utilizar los datos contextuales?

La combinación de datos contextuales con la analítica proporciona una poderosa herramienta para que las empresas obtengan información sobre el comportamiento de los clientes y los patrones de ventas. Los datos de su empresa, probablemente, crecen de forma exponencial y se almacenan en la nube o en almacenes y lagos de datos. El análisis contextual ayuda a reducir este amplio alcance para revelar perspectivas que pueden ser relevantes tanto para los clientes como para los empleados y a las que se puede acceder desde cualquier lugar.

Como afirmaba Charles Holive, Global Head of Data Monetization Strategy de Sisense (hasta 2021): “Estos almacenes masivos de datos, más cualquier dato contextual que pueda adquirir o al que pueda asociarse con otras empresas, son la clave para construir algoritmos de éxito que impulsen sus aplicaciones analíticas, creen valor para los clientes y le diferencien en el mercado”.

Por tanto, los datos contextuales son información que acompaña a los datos principales para aportar significado, relevancia y capacidad de acción, pues describen el entorno, momento y condiciones en que se genera un dato.

Y sus aplicaciones son amplias, incluyendo cualquier estrategia de monetización efectiva.

 

 

Algunas de sus principales aplicaciones

Por poner un ejemplo en la industria de Ventas al por menor, un descenso de las ventas en una tienda concreta puede ser difícil de detectar cuando se examinan los datos en bruto por sí solos. Añadir información contextual sobre patrones de tráfico o resultados de tiendas similares de la zona, puede ayudar a revelar datos que pueden ser utilizados para comprender mejor el comportamiento de los clientes. Las horas punta, por ejemplo, pueden ser las de mayor afluencia de clientes, mientras que las horas en las que hay pocos coches pueden significar periodos de calma en las ventas.

La integración de análisis contextuales en el cuadro de mandos de marketing de una organización a través de una solución de BI como Sisense, también puede aportar nuevos enfoques a la estrategia que pueden no haber sido identificados a simple vista. Una estrategia infructuosa puede haberse dirigido al público equivocado, o quizás al público adecuado en el momento equivocado.

Si se añade información sobre, por ejemplo, en qué momento del día navega la gente por Internet o cuánto tiempo pasa en un sitio web concreto, se pueden determinar los mejores momentos para subir mensajes a las Redes Sociales. Del mismo modo, comprender los hábitos de los consumidores puede dar a los profesionales de marketing ideas más claras sobre cómo presentar mejor sus productos o servicios.

 

La plataforma analítica de Sisense se creó precisamente con ese fin: como plataforma de análisis como servicio (AnPaaS), para permitir a los equipos técnicos y no técnicos conectar datos y crear análisis contextuales integrados en los flujos de trabajo, lo que facilita, al mismo tiempo, tomar decisiones en tiempo real basadas en datos contextuales.