La información es poder y esta frase no puede ser más relevante que hoy en día. No hablamos exactamente de todas aquellas notas que están a nuestro alcance al abrir Twitter, sino de aquella información que nosotros mismos proporcionamos como individuos y la que, como marketeers, utilizamos para tomar decisiones. Por eso aquí te dejamos tres pláticas que te harán reflexionar el papel de las grandes empresas en nuestras preferencias y el factor humano que necesitamos incluir para obtener insights mucho más significativas:

1. How Amazon, Apple, Facebook, and Google Manipulate Our Emotions

En esta plática, Scott Galloway, profesor de estrategia de marca y marketing digital en New York University, revela cómo las compañías más poderosas del mundo apelan a los órganos y a los sentimientos más básicos de las personas para conquistar el mercado: Google se ha convertido en la entidad que tiene a todas las respuestas del mundo, Facebook nos hace sentir queridos, Amazon satisface nuestro apetito de consumo y, finalmente, Apple es el nuevo factor de la selección natural.

2. We´re Building a Dystopia Just to Make People Click on Ads

Se trata de una plática en la que Zeynep Tufekci, tecno-socióloga, se adentra en el funcionamiento de la publicidad online más allá la capacidad que tienen para alcanzar a millones de personas, sino para dictar una manera de pensar. Los algoritmos de compañías como Google, Facebook o Amazon recopilan información sobre nosotros y con ello “recomiendan” contenido que aparentemente se vuelve más y más extremo con cada clic.

3. The Human Insights Missing from Big Data

Actualmente, vivimos en un entorno en el que las empresas toman decisiones en base a la información disponible; el llamado “big data” se ha convertido en el factor más importante a la hora de predecir resultados.Tricia Wang, etnógrafa de la tecnología, introduce el concepto de “thick data” como el factor que tal vez le está haciendo falta a lo cuantitativo para tomar decisiones poderosas.

¿Conoces alguna otra práctica o recomendación en el uso de big data?