Sabemos del marketing que es un grupo de estrategias que se implementan para optimizar la comercialización de productos. Pero en la actualidad, el acceso a incontable cantidad de datos sobre los usuarios y potenciales clientes, ha cambiado substancialmente la forma de llevar a cabo el marketing, no solo en el presente, sino que de cara al futuro, haciendo necesario el análisis de esos datos para tener el éxito asegurado.
El marketing digital juega un papel clave e inevitable en la comercialización en el siglo XXI y el Big Data y el Data Science son herramientas que no pueden faltar en ninguna estrategia si se busca prosperar.
Pero, ¿es lo mismo Big Data que Data Science? No es lo mismo, pero son indispensables entre ellos y también para el marketing digital.
En este post de Mailrelay te vamos a dar una introducción elemental y al mismo tiempo útil, a la ciencia de datos y a las utilidades que estas tienen para tu estrategia de marketing digital.
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¿Qué es el Data Science y en que se diferencia del Big Data?
En principio vamos a hablar de Big Data, que es el primer eslabón en el interesante y complejo mundo de los datos.
El Big Data, como lo sugiere su nombre, es un gran volumen de datos que pueden ser imágenes, audios, videos, redes sociales, emails, sitios webs, transacciones, registros, análisis de tráfico web o archivos XML, entre otros.
Este grupo de datos pueden surgir de diferentes acciones que realizan los usuarios digitales, como ingresar a una página web, seguir una red social, descargar archivos, escuchar podcast, rellenar un formulario, entre muchas otras cosas que dejan un registro en el entorno digital y que queda almacenado.
Pero claro, esos datos crudos tal como nos los provee el Big Data no nos valdrían de mucho. Es aquí dónde aparece el Data Science o Ciencia de Datos para analizar, procesar esos datos y darles valor.
El Data Science es una ciencia multidisciplinaria que se vale de diferentes recursos de la estadística, la computación, las matemáticas y el marketing, para analizar, interpretar y jerarquizar los datos obtenidos. A partir de ese análisis se busca generar estrategias eficientes y exitosas de marketing digital, basadas en datos objetivos y en modelos predictivos.
Los expertos del Data Science sacan conclusiones de todo ese trabajo y, a través de la predicción del comportamiento de los usuarios, dan herramientas y soluciones a las empresas para tomar decisiones correctas, obteniendo más beneficios y reduciendo costos.
Entonces entendemos a partir de esto que el Data Science surge y es parte del Big Data, pero el Big Data sin Data Science no tendría ningún sentido.
9 aplicaciones del Data Science en el marketing digital
Podemos afirmar entonces que la ciencia de datos puede ser muy útil para el marketing digital, pero veamos concretamente en que podría ayudarnos en nuestra estrategia de marketing.
SEO
Logra analizar y comprender los algoritmos de posicionamiento detectando patrones de publicación.
Publicidad
Ayudan a estructurar las publicidades y a definir con precisión dónde anunciar y a que público destinar nuestra publicidad. Esto lo hace analizando el público objetivo que realmente visualiza e interactúa con cierto tipo de publicidad.
De esta forma podremos también, por ejemplo, estructurar diferentes tipos de publicidad de nuestros productos dependiendo del público que visualiza cada canal dónde publicamos, lo cual optimizará el resultado esperado.
Email Marketing
Sirve para diferenciar y jerarquizar el público objetivo de nuestro email, para que cada persona pueda recibir contenido de relevancia en el momento justo.
Por ejemplo, detecta las interacciones del cliente con los productos de una web y le envía publicidad relacionada con esos productos con los que interactuó. También detecta patrones de consumo a partir de interacciones a través del tiempo, ofreciendo productos necesarios en el momento necesario.
También podemos definir la frecuencia con la que deberían enviarse los mails y en qué momento del día.
A partir de esto, lograremos optimizar nuestras campañas de email marketing.
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Marketing de contenidos
Nos ayudará a detectar que contenido es el adecuado para poder invertir nuestro tiempo correctamente, dependiendo del público al que nos estamos dirigiendo.
Por ejemplo, a través del análisis de las búsquedas de los usuarios se definen palabras claves, que debemos usarlas en nuestro contenido, con la finalidad de atraer a nuestro público objetivo y lograr un compromiso de su parte con nuestra marca.
Precios dinámicos
Factores que siempre fueron analizados para definir precios como lo son el coste del producto, los márgenes esperados, el coste de la competencia, la oferta y la demanda, entre otros, se complementan con otros datos más específicos como el comportamiento de los clientes, el posicionamiento de marca que buscamos y el comportamiento del mercado en el tiempo real, para mejorar nuestra estimación de precios e irla adaptando al contexto.
De esta forma maximizaremos nuestra ganancia, ya que tenemos en cuenta factores que van cambiando en el mercado y como afectan a los precios, permitiéndonos adaptar nuestra estrategia al máximo para no perder ninguna oportunidad.
Calificación de leads
Analiza factores como cantidad y calidad de las interacciones de los usuarios con nuestro contenido publicado, interacción con nuestras redes sociales y comportamientos anteriores con nuestro contenido. A partir de ello, define algoritmos predictivos que permiten puntuar nuestros leads dependiendo de la posibilidad que tienen de convertirse o no en clientes nuestros.
Esto nos ayudará a definir cuántos recursos podemos gastar dependiendo del lead al que estemos destinando nuestra acción, priorizando aquellos leads más rentables.
Perfiles de Buyer
Podremos construir perfiles de usuarios y crear diferentes tipos de buyer persona dependiendo del comportamiento de los usuarios en cada canal en el que interactúan y el momento en el que interactúan.
De esta manera se pueden generar diferentes grupos de personas ideales que comparten ciertas cualidades al momento de consumir.
Presupuesto
Genera modelos predictivos a partir de patrones de gastos pera poder optimizar al máximo nuestro presupuesto.
Estos modelos te permitirán definir mejor la distribución de tu presupuesto dependiendo de la rentabilidad que tiene, por ejemplo, cierto canal de difusión, o cierta campaña de marketing.
Mejorar la experiencia de los clientes
A partir de los análisis del comportamiento de clientes ante ciertos estímulos de marketing digital, podremos definir las preferencias de los clientes. Por ejemplo, determinar si una campaña de email marketing de ciertas características es el tipo de campaña adecuada para ese cliente o si sería mejor contactarlo por redes sociales.
Eso permitirá que el cliente tenga una mejor experiencia con nuestra marca y esto será óptimo para la conversión de leads, así como para generar un compromiso del cliente con nuestra marca, lo que no solo lo fidelizará, sino que también dará lugar a posibles recomendaciones a futuro.
Conclusión
Hemos visto entonces que si buscamos optimizar los resultados de nuestra estrategia de marketing digital es primordial incluir el Data Science en nuestros planes.
A grandes rasgos, a partir del análisis de datos se puede lograr:
● Detectar tendencias del mercado.
● Tomar decisiones basadas en criterios objetivos, conociendo patrones de como impactarán esas decisiones.
● Elaborar estrategias de marketing digital en el tiempo, personalizadas para cada tipo de cliente y contexto.
● Evitar la pérdida de oportunidades y optimizar la ganancia.
● Modificar nuestra oferta a futuro a partir del análisis de patrones del mercado, adaptándola a las variadas necesidades de los clientes.
Aunque sus inicios se remonten a unos pocos años atrás, está claro que el Data Science es el presente y el futuro del marketing digital.
¿Si aún no lo hiciste, a qué esperas para optimizar tu estrategia de marketing digital implementando Data Science?
