Big Data

6 aplicaciones del data science al marketing

Con el tiempo, marketing y data science se han convertido en las dos caras de una misma moneda. Te desglosamos seis aplicaciones que se usan en la era digital.

Por Redacción España, el 04/05/2021

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El marketing es, a grandes rasgos, un conjunto de estrategias que pretenden mejorar la comercialización de un producto/servicio. Hace ya muchos años que se convirtió en un elemento fundamental en toda empresa. Si bien, para garantizar el éxito hay que analizar una muestra considerable de datos y aquí es donde debe instaurarse el data science.

¿Qué es data science y qué tiene que ver con el marketing?

La ciencia de datos o data science es una ciencia especializada en la extracción de información a partir de los datos en bruto.

Y te preguntarás, ¿qué tiene que ver esto con el marketing? En realidad, bastante. Desde hace tiempo, en las empresas, las labores de marketing generan gran cantidad de datos a través de fuentes diversas y canales de comunicación. No obstante, los profesionales de sector se han dado cuenta que necesitan herramientas específicas para aprovecharlos al máximo.

Es aquí donde entra el data science y su capacidad de procesamiento de datos para convertirlos en insights de valor y, por consiguiente, mejorar las acciones de marketing.

En base a esta recopilación, análisis y procesamiento de data, el científico de datos es capaz de llevar a cabo análisis predictivos. Esto significa predecir el comportamiento de los usuarios a través de estudios (no hay mejor forma de vender que conociendo a tu público).

La ciencia de datos aplicada al marketing sigue dos direcciones fundamentales (aunque no son las únicas). En primer lugar, ayudar a mejorar la personalización del contenido y el mensaje. En segundo lugar, permitir la personalización y el retargeting en las campañas.

Además, su uso generalizado a través de los años ha permitido la aplicación en áreas diversas del marketing. Algunas de las aplicaciones más sonadas son las siguientes:

Email marketing

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Según afirma la plataforma Sendinblue, el email marketing o emailing es la disciplina que se encarga de enviar correos electrónicos a una base de datos, que pueden ser clientes potenciales o prospectos. Se considera una estrategia de comunicación digital y entra dentro de las acciones de marketing directo.

El email marketing no tiene una única finalidad, sirve para gran cantidad de situaciones: conseguir atraer nuevos clientes, mejorar la relación con los actuales, fidelizar, interactuar con el público, conseguir mejorar las ventas, presentar nuevos productos o servicios, etcétera.

Las labores del data science en el emailing son muchas: informar sobre los emails más atractivos, el perfil de cliente que abre el correo, cuál es el porcentaje de apertura, cuál es el contenido que funciona mejor, la frecuencia de envío, etcétera.

En definitiva, su aplicación a esta disciplina permite mejorar el éxito de las campañas de email marketing y conectar con el público directamente, incrementando en gran medida la satisfacción en el consumidor y el ROI.

Marketing de contenidos

El content marketing o marketing de contenidos es una de las mejores estrategias para conectar con el público, informar sobre determinados temas y entretenerlos a través de historias interesantes.

El consumidor de hoy en día dedica gran parte de su tiempo a estar delante de una pantalla (ordenador, tablet o smartphone). Ese es el punto de inflexión que permite a las marcas generar propuestas de valor que les diferencie del resto, ya que el fin último del marketing de contenidos reside en involucrar a los consumidores con la compañía y conseguir fortalecer el nivel de compromiso con la marca.

¿Cómo lo consiguen los profesionales? Para lograrlo, la tendencia es mediante el análisis de datos usando las métricas específicas, el uso de herramientas que ayuden a entender las nuevas prácticas y metodologías del mercado y, sobre todo, retener a los usuarios a través de acciones digitales.

Por su parte, el data science fomenta el análisis de datos del público objetivo al que queremos dirigirnos y, en base a ello, elaborar una estrategia de contenidos para cada perfil de cliente. Las palabras clave son una de las mejores formas de acertar. Si un volumen generalizado de personas busca un determinado keyword, ésta deberá aparecer en la estrategia de contenidos.

Construcción del mejor buyer persona

Los buyer persona son, en esencia, la representación de un consumidor ideal, es decir, un grupo homogéneo de personas que comparten comportamientos, actitudes, personalidades y preferencias similares respecto a un producto o servicio.

Hace tiempo, los buyer persona se construían investigando y entrevistando a personas reales para obtener datos cualitativos y, aunque este tipo de investigación se sigue haciendo, hoy en día, las técnicas cuantitativas son una de las mejores formas de segmentar el público, por ejemplo, a través de Google Analytics.

En esta tarea también tiene mucho que ver el data science, una disciplina capaz de conocer perfiles de usuarios únicamente a través de su comportamiento en la red.

Optimización de los presupuestos

Como en cualquier sector, ajustar el presupuesto es uno de los objetivos primordiales de los profesionales dedicados al proyecto. ¿El motivo? Conseguir un mayor retorno de la inversión.

En este sentido, la ciencia de datos garantiza un análisis de los niveles de gasto y adquisición. De esta forma, es posible plantear modelos predictivos en futuras ocasiones para distribuir el presupuesto en base a donde mejor funciona: canal, formato, campaña, etcétera.

Garantizar el análisis del sentimiento del consumidor

El análisis de sentimiento, aunque parece un concepto sacado de la literatura clásica, es una disciplina relacionada con el Big Data que utiliza diferentes métodos de lingüística computacional para extraer información subjetiva de contenido publicado en un entorno digital (blogs, RRSS, webs, etcétera).

Con él, los profesionales son capaces de reflexionar sobre el funcionamiento de un producto/servicio, campaña o publicación específica a través de las connotaciones positivas o negativas que los usuarios reflejan.

La fusión de Big Data, data science e Inteligencia Artificial facilitan la labor de análisis y repercuten en la obtención de insights en base a las opiniones, creencias o actitudes de los consumidores en la red.

Estrategia de precios

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Establecer una estrategia de precios es fundamental para conseguir maximizar los ingresos y hacer más rentable el negocio. Pero, dado el mundo digital en el que vivimos, ya no bastan las técnicas convencionales de fijación de precios.

Actualmente, el uso de técnicas de data science y Big Data están muy a la orden del día, puesto que permiten fijar políticas de precios especiales para cada perfil de consumidor. Por ejemplo, mediante los modelos predictivos, una herramienta capaz de determinar las variaciones de precios y los umbrales del consumidor, permitiendo elegir el precio óptimo y el momento idóneo para la implantación de descuentos.

Este sistema también permiten establecer estimaciones en base a la demanda del producto y servicio. No solo las obvias en relación a la reserva de hoteles en períodos vacacionales. El data science va un paso más allá y analiza y detecta factores (en tiempo real) que pueden influir en las ventas, por ejemplo, la predicción meteorológica para la semana "X" o los resultados de un partido de fútbol en los pedidos de comida que se harán a domicilio el día "Y".

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