The impact of big data analytics on marketing performance, and the role of dynamic capabilities

  1. Fernández-Alava de la Vega, Rafael
Dirigida por:
  1. Susana Fernández Lores Directora
  2. Diana Gavilán Bouzas Directora

Universidad de defensa: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 03 de marzo de 2022

Tribunal:
  1. Maria Avello Iturriagagoitia Presidenta
  2. Gema Martínez Navarro Secretaria
  3. Raquel Redondo Palomo Vocal
  4. Raquel Ayestarán Crespo Vocal
  5. Anett Erdmann Vocal

Tipo: Tesis

Resumen

El objeto de esta tesis doctoral es demostrar si existe una relación de impacto positivo entre el uso de herramientas de analítica de big data y los resultados de marketing de las empresas, y si las Capacidades Dinámicas están mediando esta relación. El contenido que producen los consumidores sobre las marcas, las personas y las instituciones es una importante fuente de big data que puede transformarse en información muy valiosa para su explotación desde la función de marketing (Boeing, 2021). Sin embargo, aunque los objetivos más comunes que se persiguen con la implementación de la analítica de big data son medibles a nivel de empresa, hay escasa investigación sobre cómo el big data impacta en los resultados de marketing (Cappa et al., 2020). Para hacer frente a esta escasez, el objetivo de este estudio es proporcionar pruebas específicas de la influencia de la analítica de big data en dichos resultados. Asimismo, en el proceso de extracción de nuevos conocimientos a partir de los datos y la información de los consumidores, los profesionales del marketing incorporan capacidades arraigadas en la organización que modifican, remodelan y combinan los recursos existentes y crean valor adicional como respuesta a los entornos dinámicos del mercado (Day, 2011; Teece et al., 1997) El impacto de la analítica de big data en los resultados de marketing ha sido muy escasamente estudiado, y de manera no empírica. Un reciente estudio lo ha hecho teóricamente y tan sólo desde la perspectiva del knowledge-based view (Gupta et al., 2021). Este autor sugiere que futuros trabajos de investigación sobre esta materia sean hechos de forma empírica, para completar su estudio, a través de la incorporación de mediciones empíricas sobre la influencia del uso de big data en los resultados de marketing de las compañías, para poder aportar una visión real. En cuanto a la metodología, el trabajo empírico ha sido doble. En el primer estudio se ha seguido una metodología cualitativa de observación y análisis de un caso de negocio real, en el que dos empresas líderes españolas se alineaban en la búsqueda de un objetivo común: conseguir incrementar los resultados de una campaña de publicidad en televisión, gracias a la utilización de big data para la segmentación psicográfica de audiencias. En el segundo estudio se ha seguido una metodología cuantitativa, con 150 CEOs y CMOs de empresas que operan en España. El objetivo del análisis era comprobar si existe una relación significativa entre el uso de analítica de big data y los resultados de marketing en esas Compañías, y si el uso de las Capacidades Dinámicas está mediando esa relación. Hemos testado la hipótesis de mediación siguiendo un modelo de mediación múltiple seriada con SPSS PROCESS macro-Model 6 (Hayes, 2013). La ventaja de este sistema de análisis es que permite calcular el efecto indirecto infiltrando los tres elementos mediadores en series. En cuanto a los resultados obtenidos, combinando dos flujos de investigación (la analítica de big data y los resultados de marketing, y el papel de las Capacidades Dinámicas en la relación entre analítica de big data y resultados de marketing), hemos llegado a la conclusión de que la analítica de big data tiene un impacto significativo en los resultados de marketing, y que las Capacidades Dinámicas median secuencialmente en esa relación. En cuanto a las conclusiones, nuestro estudio es uno de los pioneros en la investigación sobre el big data y el rendimiento de marketing de las empresas, realizado de forma empírica y desde el punto de vista de las capacidades dinámicas. Las tres principales capacidades dinámicas -detectar, aprovechar, transformar- han demostrado tener un efecto mediador significativo en la relación entre el análisis de big data y los resultados de marketing.